O Google não está mais correndo contra a OpenAI e a Anthropic para a mesma linha de chegada. Seus rivais querem uma IA que se melhore. O Google quer uma IA que entenda o mundo real.
A divisão é fácil de perder, porque o Google ainda lança modelos e ainda ganha dinheiro. Mas seu lançamento mais recente ficou em 10º lugar em um ranking independente.
O que o Google disse e não disse sobre a corrida da IA
O Google lançou o Gemini 3.6 Flash em 21 de julho. O foco foi velocidade e custo, não potência bruta.
Siga-nos no X para receber as últimas notícias à medida que acontecem
O modelo produz 17% menos tokens do que a versão anterior, disse o blog do Google. Tokens são os pequenos pedaços de texto que uma IA escreve. Menos tokens significa uma resposta mais barata.
Potência é outra questão. Uma leitura publicada do índice de Análise Artificial colocou o modelo em 10º lugar. Todos os outros grandes laboratórios ficaram acima dele.
O Google não está parado. Ele começou sua maior corrida de treinamento até agora, para o Gemini 4. Um modelo maior, o Gemini 3.5 Pro, ainda está em teste com parceiros.
Sundar Pichai apontou para um prêmio diferente. Ele vinculou o roteiro a agentes personalizados em vez de vitórias em rankings.
Os investidores estão menos relaxados. As ações da Alphabet caíram 6% em junho após a saída de dois pesquisadores seniores para rivais.
Dentro da Aposta da DeepMind em Modelos Mundiais
Um modelo de mundo é uma IA que aprende como as coisas físicas se comportam. Gravidade, movimento, causa e efeito. Ele prevê o que acontece a seguir em uma sala, não a próxima palavra em uma frase.
O próprio site da DeepMind mostra a aposta. Ele classifica Genie 3 e Gemini Robotics sob um título para modelos de mundo e IA incorporada, significando software que controla máquinas.
Em maio, o laboratório estendeu o Projeto Genie para o Street View. Também lançou o SIMA 2, um agente que aprende jogando dentro de mundos virtuais 3D.
OpenAI e Anthropic estão mirando em outro lugar completamente. Eles querem autoaperfeiçoamento recursivo, abreviado para RSI.
Em termos simples, isso é IA inteligente o suficiente para construir a próxima IA melhor. Então essa constrói a próxima depois dela.
O escritor Alberto Romero argumentou na terça-feira que o Google deixou essa corrida de propósito.
“Hassabis está apostando em outra coisa: modelos de mundo. Modelos que podem entender e simular o mundo real, não apenas prever o próximo token,” escreveu Alberto Romero em uma análise recente.
O Google nunca disse tal coisa. Demis Hassabis, que dirige o Google DeepMind, nunca descartou o RSI em público.
Por que um cofundador rival diz que a DeepMind é a exceção
A leitura externa mais aguda veio de um rival, meses antes.
Jack Clark co-fundou a Anthropic. Em 4 de maio, ele publicou um ensaio sobre para onde a IA está indo.
Ele deu uma chance de 60% de que a IA possa conduzir sua própria pesquisa até o final de 2028. Ele colocou 2027 em 30%.
Clark então perguntou quais laboratórios estão perseguindo esse objetivo. DeepMind, ele escreveu, "parece ser o mais cauteloso dos grandes três." Cauteloso significa prudente.
Sua evidência veio da própria DeepMind. Ele citou seu artigo de 2025 sobre segurança da IA, co-escrito pelo co-fundador Shane Legg.
A Anthropic é muito mais ousada. Ela relatou em um estudo de autoaperfeiçoamento recursivo que Claude escreveu mais de 80% do código que entrega até maio de 2026.
Antes de fevereiro de 2025, essa participação estava perto de zero.
A empresa documentou a IA construindo uma IA melhor. Em um teste de velocidade, seus modelos entregaram um ganho de 52 vezes em abril, contra 2,9 vezes um ano antes.
Um engenheiro habilidoso precisa de quatro a oito horas para gerenciar um ganho de quatro vezes na mesma tarefa.
Por que o Google pode não ter saído da corrida da IA de forma alguma
Dois fatos vão contra toda a ideia:
- O Google lidera o teste que mais se aproxima de medir a habilidade em pesquisa de IA.
O MLE-Bench pede a um modelo que construa sistemas de aprendizado de máquina por conta própria. Um modelo Gemini 3 obteve 64,4% em fevereiro. Esse foi o melhor resultado na época. O Google colocou o 3.6 Flash em 63,9% em julho.
Laboratórios que abandonam um campo raramente lideram sua tabela de classificação.
- O Google está longe de estar ausente no mercado.
Pichai disse aos investidores que o aplicativo Gemini tem 950 milhões de usuários mensais. O Google realmente pulou a aliança aberta de IA da NVIDIA este mês. OpenAI e Anthropic também.
O Google pode se dar ao luxo de esperar?
O argumento a favor da paciência é simples. Os anúncios de busca pagam por tudo o mais, então o DeepMind pode levar seu tempo.
O próprio arquivo da Alphabet mostra que a reserva está ficando mais fina.
A receita alcançou $119,8 bilhões no trimestre de junho, um aumento de 24%, de acordo com os resultados apresentados em 22 de julho. Apenas a busca trouxe $63,3 bilhões.
Então vem o gasto. A Alphabet investiu $44,9 bilhões em data centers e equipamentos em três meses. Isso é aproximadamente o dobro do ano anterior.
O resultado foi um fluxo de caixa livre negativo de $5,86 bilhões. O fluxo de caixa livre é o que sobra após o pagamento das contas de construção.
Esse valor foi positivo em $10,1 bilhões em março. Em dezembro, foi positivo em $24,6 bilhões.
A Alphabet cobriu a lacuna vendendo $49,6 bilhões em novas ações em junho. Ela tomou emprestado mais $20,3 bilhões.
A dívida de longo prazo dobrou em seis meses, de $46,5 bilhões para $98,2 bilhões.
Uma linha nas contas cobrindo pesquisa compartilhada em IA perdeu $5,79 bilhões, acima de $3,37 bilhões. A paciência agora tem um preço.
O que observar nos próximos 30 dias
- Se o Gemini 3.5 Pro for lançado, e como ele se classifica
- Se o DeepMind mostrar resultados de modelos mundiais ligados ao Gemini 4
- Se o fluxo de caixa da Alphabet voltar a ser positivo em setembro
- Se Hassabis responder diretamente à questão da autoaperfeiçoamento
O Gemini 4 é o verdadeiro teste. Se os modelos mundiais funcionarem onde os agentes de codificação falham, o ritmo lento parecerá inteligente em vez de assustado.
O próximo relatório de ganhos mostrará por quanto tempo a Alphabet pode continuar pagando para descobrir.
Fonte: BeInCrypto
