Истинная причина, почему Google «выбыл» из ИИ-гонки названа, «и это меняет всё»
Сегодня это самая обсуждаемая новость по версии AI Bulletin … о которой я подробно пишу ужу 1.5 года
Первые отклики на новое эссе
Альберто Ромеро (его название и ссылка в заголовке) впечатляют:
«Это лучшая статья о том, как технологии, лежащие в основе ИИ, влияют на бизнес в сфере ИИ, которую я когда-либо читал» [
.]
«… эта статья – наиболее ясное изложение темы на данный момент» [
.]
«DeepMind решает проблемы с помощью физических, математических или биологических правил. Одержимость OpenAI и Anthropic агентами кодирования имеет одно слабое место: коллапс данных и языковое эхо. Хассабис знает, что деньги Google позволяют ему делать ставки на более длительный срок» [
.]
«Причина, по которой Google, по-видимому, отстает в последних версиях своих продуктов, интерпретируется не просто как технологическое поражение или организационный провал, а как “преднамеренный стратегический сдвиг”» [
.]
Но для подписчиков «Малоизвестного интересного» это далеко не новость.
Вот уже полтора года я подробно и в деталях пишу ровно об этом в триптихе эссе
«Проект “Pi” – 5й туз в рукаве Google» [
1,
2,
3], открытом для привилегированных патронов канала
информарии проекта Pi и серии постов с тэгом #ParadigmsofIntelligence.
Суть этой темы формулируется так: Google не «проигрывает» традиционную гонку LLM, а ведет совершенно другую, многовекторную игру, отказываясь от монолитного масштабирования в пользу гибридной стратегии и диверсификации ставок.
В отличие от OpenAI и Anthropic, чья основная гипотеза долгое время строилась вокруг
Scaling Law (прямое наращивание параметров, датасетов и вычислительных мощностей трансформеров для достижения рекурсивного самосовершенствования ИИ), Google осознает риски «перегрева» этого направления (дефицит данных, высокая стоимость чипов, плато эффективности).
Поэтому стратегия Google разделена на два эшелона:
Текущий фронт (Gemini): сохранение паритета в классических LLM/мультимодальных моделях для защиты поиска, Workspace и облачного бизнеса.
Альтернативный фронт (Фундаментальные исследования): поиск парадигм, которые придут на смену трансформерам, если масштабирование упрется в тупик
Идея понятна и поддерживается многими экспертами. И весь вопрос лишь в том,
в чем именно заключается «альтернативный путь» Google.
Ответ на этот вопрос таков.
Google обладает уникальным ресурсом – лабораториями, которые могут позволить себе не бороться за бенчмарки следующих месяцев, а исследовать фундаментально иные концепции:
1. От текстовых моделей к World Models и Embodiment
Проекты вроде
Genie (генерация интерактивных миров) и линейка
RT-2 / Gemini Robotics смещают фокус с пассивного предсказания токенов на создание агентов, понимающих физику, причинно-следственные связи и динамику среды.
2. Альтернативные архитектуры и активный инференс (Проект Pi)
Исследования Блеза Агуэро Аркаса и его группы
Paradigms of Intelligence с акцентом на коллективный интеллект, самоорганизацию и алгоритмическую жизнь, как страховка Google на случай, если идея «одного огромного монолитного мозга в дата-центре» окажется тупиковой.
3. Научный ИИ (DeepMind)
Пока стартапы фокусируются на чат-ботах и генерации кода, Google удерживает абсолютное лидерство в применении ИИ для естественных наук (AlphaFold 3, AlphaProteo и открытие новых материалов).
Резюмирую так.
Google перестал слепо бежать в навязанной OpenAI гонке «кто быстрее обучит модель на триллионах параметров» и переключился на подготовку к следующему фазовому переходу ИИ-технологий.
Если OpenAI и Anthropic ставят всё на то, что существующая парадигма LLM приведет к СуперИИ, то Google строит экосистему, которая выживет и победит, даже если гипотеза масштабирования провалится.
#ПроектPi #ParadigmsofIntelligence
