La corsa agli armamenti nell'intelligenza artificiale generativa vede Google in una fase di stallo critico. Il rilascio di Gemini 3.5 Pro, il modello di punta della famiglia Gemini, è slittato di diversi mesi rispetto alla tabella di marcia originale. Il motivo principale risiede nell'incapacità della tecnologia di soddisfare i rigorosi standard interni, in particolare per quanto riguarda la scrittura e l'analisi del codice software.
Il gap tecnologico nel coding
Secondo quanto riportato da Bloomberg, Google sta faticando a colmare il divario prestazionale con i modelli di OpenAI e Anthropic, che attualmente dominano la scena del coding AI. Nonostante un aggiornamento dei dati di addestramento effettuato a fine giugno, i risultati sono rimasti deludenti. Questa vulnerabilità strategica è particolarmente grave poiché il coding rappresenta uno dei pilastri per l'adozione enterprise e lo sviluppo di agenti autonomi, un ambito in cui concorrenti come Grok 4.5 stanno lanciando offensive aggressive.
Frammentazione interna e attriti strutturali
Google rolls out AI model "Gemini Pro", "Gemini Ultra" to beat GPT-4 — https://the-decoder.com/google-rolls-out-ai-model-gemini-pro-gemini-ultra-to-beat-gpt-4/
Il ritardo non è solo tecnico, ma organizzativo. All'interno di Alphabet esiste una sovrapposizione di sforzi tra Google Cloud, DeepMind e il team Android, tutti impegnati a sviluppare strumenti di coding AI. Questa competizione interna ha rallentato i progressi, creando un ambiente frammentato che Sergey Brin starebbe cercando di accelerare. A complicare il quadro, una parte della cultura ingegneristica interna resiste all'automazione spinta, sostenendo che il codice critico debba rimanere di scrittura umana per garantire gli standard qualitativi dell'azienda.
Reazioni del mercato e strategie di contenimento
L'impatto finanziario è stato immediato: le azioni di Alphabet hanno subito un calo, con alcune stime che parlano di una perdita di circa 225 miliardi di dollari in capitalizzazione di mercato. Per mitigare il danno, Google sta tentando di consolidare i propri strumenti sotto la piattaforma interna Antigravity e ha affidato a Koray Kavukcuoglu il compito di unificare le diverse pipeline di sviluppo.
How Gemini 3 Pro Became 2025’s Top All-Round AI Model | LucasGraphic — https://lucasgraphic.com/posts/how-gemini-3-pro-became-2025s-top-all-round-ai-model
Parallelamente, l'azienda sta riorganizzando il proprio ecosistema prodotti per mantenere la coerenza del brand. In questo contesto, NotebookLM è stato rinominato Gemini Notebook, integrando capacità di esecuzione del codice per l'analisi dei dati, nel tentativo di offrire valore immediato agli utenti mentre il modello Pro rimane in fase di test.
Verso un'AI più sicura o meno efficiente?
Il ritardo di Gemini 3.5 Pro si inserisce in un periodo turbolento per la sicurezza dei modelli di Google, come dimostrato dal caso di Gemini jailbroken capace di automatizzare infrastrutture per il cybercrime. La cautela nel rilascio potrebbe quindi essere dettata non solo dalla performance, ma anche dal timore che codice proprietario possa filtrare nei set di addestramento o che il modello presenti allucinazioni critiche in ambito software.