Google ИИ стратегиясын өзгертеді: DeepMind неге токен жарысының орнына әлемдік модельдерді таңдайды
OpenAI мен Anthropic рекурсивті өздігінен оқытуға және алгоритмдердің келесі буынын өз бетінше жобалай алатын жасанды интеллект құруға агрессивті ставка жасап жатқанда, Google DeepMind түбегейлі басқа жолды таңдаған сияқты. Сырттай қарағанда, алып компания модельдерді шығаруды және табыс табуды жалғастыруда, бірақ оның назары шикі қуат қуудан физикалық әлемді түсінуге ауысты.
DeepMind-тің жаңа бағыты: токендерден шындыққа
21 шілдеде шыққан соңғы Gemini 3.6 Flash моделі бенчмарктардағы абсолютті көшбасшылыққа емес, жылдамдық пен құнға баса назар аударады. Google деректері бойынша, жаңа нұсқа 17% аз токендер шығарады, бұл жауап құнын төмендетеді. Алайда Artificial Analysis рейтингінде бұл модель 10-орынды иеленіп, бәсекелестерінен қалыс қалды. Бұл әзірлемелерден бас тартуды білдірмейді — компания болашақ Gemini 4 үшін ең үлкен оқытуды бастап қойды, ал Gemini 3.5 Pro серіктестерде сынақтан өтуде.
Стратегияның негізгі айырмашылығын Google бас директоры Сундар Пичаи айтты: ол жол картасын рейтингтердегі позициялармен емес, жеке агенттер мен әлемдік модельдердің дамуымен байланыстырады. DeepMind бұл бағытты ашық жариялайды: Genie 3 те, Gemini Robotics те әлемдік модельдер мен embodied AI бөлімінде орналасқан. Бұл жүйелер жай ғана сөздерді таңдамай, гравитацияны, қозғалысты және себеп-салдарлық байланыстарды талдап, кеңістіктегі оқиғалардың дамуын болжайды.
Тәуекелдер және нарық реакциясы
Инвесторлар өткір әрекет етеді: маусымда Alphabet акциялары екі жетекші зерттеушінің бәсекелестерге кетуінен кейін 6%-ға құлдырады. Anthropic негізін қалаушылардың бірі Джек Кларк мамырда эссе жариялап, DeepMind-ті «үлкен үштіктің ішіндегі ең ұстамдысы» деп атап, 2028 жылдың соңына қарай ЖИ-дің зерттеулерді өз бетінше басқара алу ықтималдығын 60% деп бағалады. Оның дәлелдері DeepMind-тің өз құжаттарына, соның ішінде 2025 жылы жарияланған ЖИ қауіпсіздігі мәселелері бойынша мақалаға сүйенеді.
Салыстыру үшін, Anthropic батылырақ әрекет етеді: 2026 жылдың мамырына қарай Claude компания өнімдеріне енгізетін кодтың 80%-дан астамын жазды. 2025 жылдың сәуірінде олардың модельдері өнімділікті 52 есеге арттырды, ал бір жыл бұрын бұл өсім небәрі 2,9 есе болған. Тәжірибелі инженерге төрт еселік өсу үшін төрт сағаттан сегіз сағатқа дейін жұмыс істеу қажет болар еді.
Неліктен Google-ді есептен шығаруға болмайды
Көрінетін артта қалушылыққа қарамастан, екі маңызды фактор бар. Біріншіден, Google машиналық оқыту зерттеулерінде көшбасшылықты сақтап отыр: модельдердің ЖИ архитектураларын өз бетінше жасау қабілетін бағалайтын MLE-Bench тестінде Gemini 3 ақпанда 64,4% көрсетті, ал 3.6 Flash нұсқасы шілдеде 63,9% жинады. Екіншіден, IT-алып компания орасан зор ауқымды сақтайды: Gemini қосымшасының аудиториясы айына 950 миллион адамға жетті.
Алайда күту позициясы корпорацияға қымбатқа түсуде. 2024 жылдың екінші тоқсанында компания кірісі $119,8 млрд-қа жетті, бірақ шығындар өсуде. Үш ай ішінде Alphabet деректерді өңдеу орталықтарын дамытуға және жабдық сатып алуға $44,9 млрд жұмсады — бұл бір жыл бұрынғыдан екі есе дерлік көп. Еркін ақша ағыны минус $5,86 млрд құрады, ал ұзақ мерзімді міндеттемелер көлемі жарты жыл ішінде $46,5 млрд-тан $98,2 млрд-қа дейін өсті. Бірлескен ЖИ әзірлемелеріне байланысты шығыс бабы $3,37 млрд-қа қарсы $5,79 млрд шығын әкелді.
Алдағы 30 күнде не бақылау керек
- Gemini 3.5 Pro шығарылымы өте ме және модель тесттерде қандай орын алады.
- DeepMind Gemini 4 үшін әлемдік модельдер бойынша жаңа деректер ұсына ма.
- Alphabet-тің ақша ағыны қыркүйекте оң мәндерге орала ма.
- Демис Хассабис өздігінен оқыту технологиясына қатысты нақты ұстанымын айта ма.
Gemini 4-тің іске қосылуы компания стратегиясы үшін шешуші сәт болады. Егер әлемдік модельдерді құру тәсілі өзін ақтаса, ағымдағы баяулау дәл есептелген қадам болып шығады. Алдағы қаржылық есеп Alphabet ресурстарының осы технологиялық жарыстағы нақты шекараларын көрсетеді.
Сарапшы пікірі: Google стратегиясы — бұл артта қалу емес, саналы таңдау. Бәсекелестер рекурсивті өзін-өзі жетілдіру арқылы әзірлемелерді жеделдетіп жатқанда, DeepMind физикалық ортаны түсінуге ставка жасайды. Егер олардың әлемдік модельдері шынымен де шындықты модельдей алса, жай ғана мәтінді болжамаса, бұл ЖИ дамуының парадигмасын қайта анықтауы мүмкін. Алайда бұл күту позициясының жоғары құны және Alphabet-тің өсіп келе жатқан қарызы ставканы өте тәуекелді етеді.