Введение

28 июля 2026 года издание The Algorithmic Bridge опубликовало статью под заголовком «The Actual Reason Why Google “Fell Out” of the AI Race Changes Everything» [1]. Автор выдвинул провокационную гипотезу: Google не проиграл ИИ-гонку, а добровольно вышел из неё, поскольку генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис считает путь рекурсивного самоулучшения (RSI), по которому идут OpenAI и Anthropic, тупиковым. Вместо этого Хассабис делает ставку на мировые модели (world models) — ИИ-системы, способные понимать и симулировать физическую реальность, а не просто предсказывать следующий токен [1].

Однако профессиональное сообщество встретило этот тезис далеко не единодушно. Аналитики, отраслевые эксперты и конкурирующие корпорации представили альтернативные трактовки происходящего. Ниже мы систематизируем основные позиции ключевых игроков.

1. Позиция аналитических и консалтинговых компаний

1.1. Google не вышел, а отстал

Консенсус финансовых аналитиков прямо противоположен тезису автора. Согласно отчёту SemiAnalysis «Gemini is Cooked but GCP is Cooking» (август 2026), DeepMind «больше не принадлежит к передовым ИИ-лабораториям», а шансы Gemini вернуть статус лучшей в мире модели (SOTA) «практически равны нулю» [2]. Аналитики подчёркивают, что Google тратит огромные средства, чтобы догнать конкурентов, а не добровольно выходит из гонки [2].

1.2. Отставание в кодинге — главная причина

Ключевое отставание Google фиксируется в области ИИ-программирования — именно там OpenAI и Anthropic ушли далеко вперёд. В ответ на это руководство Google сформировало внутреннюю команду «Code Strike» для срочного улучшения кодовых возможностей моделей [3, 4]. Сооснователь Google Сергей Брин и CTO DeepMind Корай Кавукчуоглу лично вовлечены в работу этой группы [5, 6]. Во внутренней служебной записке Брин потребовал «срочно закрыть разрыв» в этой области [3].

Показательно, что, по данным The Information, доля кода, написанного с помощью ИИ в Google, оценивается примерно в 50%, тогда как у Anthropic этот показатель стремится к 100% [4, 6]. Задержки с выпуском новой флагманской модели Gemini напрямую связаны с недостаточными кодовыми показателями [2].

1.3. Прагматичный взгляд: Google зарабатывает на инфраструктуре

Некоторые аналитики предлагают более прагматичную интерпретацию. SemiAnalysis подтверждает: Google Cloud Platform (GCP) демонстрирует рост выручки более 100% год к году, а сама компания активно продаёт вычислительные ресурсы даже прямым конкурентам, включая Anthropic [2]. Аналитики характеризуют стратегию Google как смещение от «исследовательской» к «масштабной коммерциализации». Кроме того, отмечается внутренний конфликт за вычислительные ресурсы между Cloud и DeepMind, где коммерческое подразделение всё чаще одерживает верх [2].

Таким образом, с точки зрения аналитиков, Google не выходил из гонки, а отстал и теперь пытается догнать, одновременно извлекая выгоду из своей инфраструктурной мощи.

2. Мнение отраслевых экспертов и исследователей

2.1. Прямая критика оригинальной статьи

Издание Turing Post 3 августа 2026 года опубликовало материал «Denouncing Bullshit: Why "The Actual Reason Why Google 'Fell Out' of the AI Race Changes Everything" Is Wrong» [7]. Автор категорически не согласен с коллегой из Algorithmic Bridge: «Google не выходил из гонки агентов. Он отстал, и его попытка догнать OpenAI и Anthropic сейчас меняет DeepMind» [7]. В статье подчёркивается, что Google тратит огромные средства на догоняющие усилия, перенаправляя исследователей DeepMind в сторону агентных систем и теряя при этом ключевых учёных [7].

2.2. Исход талантов — кризисный симптом

Уход ведущих исследователей воспринимается как серьёзный кризисный сигнал. В 2026 году компанию покинули Джефф Дин (сооснователь Google Brain), Санджай Гемават, Куок Ле и Ориоль Виньялс (соруководитель Gemini) [2]. Ноам Шазейр и Джон Джампер также покинули компанию [2]. Аналитики отмечают, что исследователи уходят не ради денег, а «чтобы быть частью истории» в OpenAI и Anthropic.

2.3. Внутренний хаос и бюрократия

Инсайдеры, знакомые с разработкой Gemini, описывают ситуацию как хроническое отставание: Google годами попадает в цикл «догоняем — ненадолго обгоняем — снова отстаём». Причинами называют бюрократию, медлительность и конфликт культур между инженерно-ориентированным Google Brain и DeepMind [2].

3. Реакция других корпораций

3.1. Сторонники «мировых моделей»

Не все согласны с критиками Google. Янн ЛеКун (Meta) и Дженсен Хуан (NVIDIA) публично поддерживают идею о том, что большие языковые модели (LLM) сами по себе не приведут к AGI, и будущее — за моделями, понимающими физическую причинность.

Ориоль Виньялс, бывший соруководитель Gemini, в подкасте «Unsupervised Learning» (22 мая 2026) прямо сказал, что Google уникально сделал ставку на мировые модели как путь к AGI [8].

3.2. Реакция рынка на Project Genie

Одним из ключевых проектов Google в области мировых моделей стал Genie 3 — модель, способная генерировать интерактивные миры в реальном времени [9]. Анонс Genie вызвал панику на фондовом рынке: акции Unity упали на 21%, Roblox — на 15%, а Take-Two — на 9% [9]. Инвесторы испугались, что генеративные мировые модели могут заменить традиционные игровые движки [9]. Однако эксперты предупреждают, что Genie пока находится на «ранней стадии» и не может реально заменить игровые движки [9].

Заключение

Профессиональное сообщество разделилось на два лагеря.

Мейнстрим-аналитики (SemiAnalysis, Turing Post, The Information) видят в происходящем потерю позиций, а не стратегический уход. Они указывают на отставание в кодинге, исход талантов, бюрократию и многомиллиардные траты на догоняющие усилия.

Сторонники Хассабиса (Meta, NVIDIA) считают, что ставка на мировые модели — это рискованный, но потенциально выигрышный долгосрочный ход, который может сделать Google абсолютным лидером в AGI, когда LLM-подход зайдёт в тупик.

Реальность, скорее всего, лежит посередине: Google действительно отстал по ряду ключевых направлений, но при этом параллельно делает стратегическую ставку на мировые модели, которая пока не окупается. Ближайшие 2–3 года покажут, кто оказался прав — сторонники RSI или адепты физического моделирования.

Список литературы

1. Romero A. The Actual Reason Why Google “Fell Out” of the AI Race Changes Everything // The Algorithmic Bridge. – 2026. – 28 Jul. – URL: https://medium.com/@sf426692/the-actual-reason-why-google-fell-out-of-the-ai-race-changes-everything-57af5378c461 (дата обращения: 19.08.2026).

1. SemiAnalysis. Gemini is Cooked but GCP is Cooking // SemiAnalysis Newsletter. – 2026. – 7 Aug. – URL: https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking (дата обращения: 19.08.2026).

1. Google forms ‘coding strike team’ to take on Anthropic in AI programming race // ET Enterprise AI. – 2026. – 21 Apr. – URL: https://enterpriseai.economictimes.indiatimes.com/news/industry/google-launches-coding-strike-team-to-compete-with-anthropic-in-ai-development/130417803 (дата обращения: 19.08.2026).

1. Google forms "Strike Team" to improve its coding AI models // Heise online. – 2026. – 20 Apr. – URL: https://www.heise.de/news/Google-bildet-Strike-Team-zur-Verbesserung-seiner-Coding-KI-Modelle-11264748.html (дата обращения: 19.08.2026).

1. Sergey Brin commits DeepMind to a Claude catch-up // Rundown AI. – 2026. – 21 Apr. – URL: https://www.rundown.ai/articles/sergey-brin-commits-deepmind-to-a-claude-catch-up (дата обращения: 19.08.2026).

1. Google Forms AI ‘Strike Team’ To Beat Anthropic's Claude Models // Mint. – 2026. – 22 Apr. – URL: https://www.livemint.com/videos/google-forms-ai-strike-team-to-beat-anthropics-claude-models-explained-11776876774097.html (дата обращения: 19.08.2026).

1. Turing Post. FOD#161: Denouncing Bullshit: Why "The Actual Reason Why Google 'Fell Out' of the AI Race Changes Everything" Is Wrong // Turing Post. – 2026. – 3 Aug. – URL: https://www.turingpost.com/p/google-ai-race-hassabis-pichai (дата обращения: 19.08.2026).

1. Ep 87: Gemini Co-Lead on World Models, RL's Next Domains & Continual Learning (Oriol Vinyals) // Unsupervised Learning with Jacob Effron (Podcast). – 2026. – 22 May. – URL: https://podcasts.apple.com/us/podcast/ep-87-gemini-co-lead-on-world-models-rls-next-domains/id1672188924?i=1000769080990 (дата обращения: 19.08.2026).

1. Genie 3 Isn't a Game Engine: What Google's World Model Actually Means for Indie Devs // Stray Spark Studio. – 2026. – 14 May. – URL: https://www.strayspark.studio/blog/genie-3-world-model-vs-game-engines-2026 (дата обращения: 19.08.2026).

Материал подготовлен на основе открытых источников и отражает совокупное мнение аналитического сообщества по состоянию на август 2026 года.