¡Importante advertencia! Todos, no esperen la versión Gemini 3.5 Pro, de lo contrario estarán esperando un barco en el aeropuerto.
En la presentación principal de Google I/O de mayo de este año, había una diapositiva PPT que decía:
Gemini 3.5 Pro – Próximamente el próximo mes.
Según la planificación original, este modelo debería asumir la tarea de que Google recupere la competencia de vanguardia en IA.
Después de todo, en el contexto de OpenAI y Anthropic que constantemente renuevan las capacidades de sus modelos, la serie Gemini Pro siempre ha sido un estándar importante para que el mundo exterior mida la fuerza de IA de Google.
¿Quién hubiera pensado que después de eso, no habría más noticias?
Llegaron 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber, pero no se vio ni rastro de 3.5 Pro.
¡Ya estamos a mediados de agosto, eh!
Google, realmente estás redefiniendo lo que significa "el próximo mes".
La versión oficial es que 3.5 Pro aún se encuentra en una fase de prueba cerrada con socios limitados, sin un mes de lanzamiento definitivo; mientras tanto, Gemini 4 ya ha entrado en la fase de pre-entrenamiento.
Sin embargo, según el juicio del think tank de investigación comercial independiente SemiAnalysis, especializado en semiconductores e IA, Gemini 3.5 Pro ha sido silenciosamente cancelada.
Un modelo insignia que llega tarde
La serie Pro siempre ha sido el modelo insignia de Google, y Gemini 3.5 Pro originalmente debía asumir la "tarea de recuperación" de Google en la competencia de modelos de gama alta.
En los primeros tres trimestres del año pasado, Google Gemini 3 Pro y Nano Banana Pro casi recibieron una ovación unánime.
Según una nota interna de OpenAI filtrada por The Information en octubre pasado, Sam Altman declaró:
Los recientes avances de Google en IA podrían representar cierta resistencia económica temporal para nuestra empresa. Sabemos que tenemos trabajo por hacer, pero estamos persiguiendo rápidamente.
Sin embargo, como se dice a menudo de manera burlona, Google, OpenAI y Anthropic, los tres, a menudo representan "treinta años al este del río, treinta años al oeste del río".
Este año, Gemini de Google de repente entró en un estado de silencio.
En primer lugar, Gemini 3.5 Pro, después de haber sido anunciado para "lanzarse el próximo mes", aún no ha aparecido.
Se especula que las capacidades reales de este modelo podrían no haber alcanzado las expectativas iniciales de Google.
SemiAnalysis cree que las capacidades de Gemini 3.5 Pro probablemente se acerquen al nivel de Anthropic Claude Opus 4.5 (este modelo ya fue lanzado a finales de noviembre del año pasado, amigos).
Como solución transitoria, Google lanzó más modelos Flash.
3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber......
Pero según las evaluaciones públicas actuales, la serie Gemini Flash enfatiza más la velocidad, el costo y la eficiencia de implementación, y aún presenta brechas en tareas de razonamiento complejo, programación y agentes en comparación con Muse Spark 1.2, Grok 4.5 y los modelos de código abierto de la industria.
Según diferentes métodos de clasificación, Gemini 3.6 Flash actualmente ocupa el octavo o noveno lugar.
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Esto significa que el problema que enfrenta Google ya no es solo "faltar un modelo insignia".
Hasta el punto de que SemiAnalysis hizo un juicio desgarrador:
"Creemos que Gemini 4 también tendrá dificultades para revertir la tendencia."
El cofundador Brin regresa a la cabina de mando de Gemini
Mientras Gemini enfrenta presión, también están ocurriendo cambios dentro de Google.
Especialmente en cuanto a la inestabilidad del personal de alto nivel y los principales técnicos.
El ganador del Premio Nobel Hassabis renunció como CEO de Google DeepMind, entregando por completo todos los derechos de gestión diaria del laboratorio de Londres y la identidad de responsable completo de la comercialización de Gemini, convirtiéndose en presidente de DeepMind y científico jefe del grupo Alphabet;
El ex-CTO de DeepMind y arquitecto jefe de IA de Alphabet, Koray Kavukcuoglu, ascendió a vicepresidente senior de DeepMind (DeepMind ya no tendrá un CEO independiente), reportando directamente a Pichai;
El empleado número 30 de Google, veterano con 27 años de servicio, científico jefe de Google Jeff Dean junto con cuatro pioneros de la IA dejaron la empresa colectivamente para emprender;
Uno de los inventores clave de la arquitectura Transformer y copresidente de Gemini, Noam Shazeer, se unió a OpenAI;
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En los últimos años, la estrategia de IA de Google ha sido impulsada principalmente por Google DeepMind, fusionado con Google Brain.
La reasignación de Hassabis generalmente se interpreta como el descontento de Google con su estrategia "priorizando la investigación científica básica a largo plazo".
En una nota interna del primer semestre de 2026, el cofundador de Google, Brin, nombró directamente a Gemini por estar rezagado en código y en el campo comercial empresarial en comparación con Claude y GPT.
DeepMind puede continuar explorando el aprendizaje por refuerzo, los modelos fundamentales y la investigación científica en IA, pero una vez que la competencia en IA entra en una fase de iteración rápida, la velocidad, la eficiencia de ingeniería y la asignación de recursos también se convierten en variables clave.
Un asunto aún más crucial: ahora, el Financial Times informó que Brin regresó a la cabina de mando, participando profundamente nuevamente en las discusiones estratégicas relacionadas con Gemini, y se convirtió en una de las voces importantes en la dirección de IA dentro de Google.
Aunque no obtuvo una nueva posición de gestión formal, esta es la primera vez en muchos años que este cofundador de Google se involucra intensamente en el negocio central de IA.
Recordemos que ya en 2019, Brin y el otro cofundador de Google, Page, se retiraron de la gestión diaria de Alphabet, la matriz de Google.
Aunque ambos aún ocupaban cargos importantes en la junta directiva, ya habían renunciado a sus cargos operativos específicos en Google.
Cuando ocasionalmente aparecían en las oficinas de Alphabet en Silicon Valley, era principalmente para conocer los proyectos "moonshot" que Alphabet llama "other bets".
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Desde entonces, el liderazgo principal de la empresa pasó a manos de Sundar Pichai.
Pero la ola de IA 2.0 lo cambió todo.
En enero de 2023, menos de dos meses después del lanzamiento de ChatGPT, Google convocó urgentemente a Page y Brin, celebrando múltiples reuniones de alto nivel sobre el feroz ataque de ChatGPT.
En febrero de ese año, Brin comenzó a modificar personalmente el código de LaMDA.
En ese momento, esto se interpretó como una señal clara que Google enviaba al exterior: ante la amenaza del modelo conversacional ChatGPT de OpenAI, Google estaba extremadamente apurado internamente.
Bajo presión, al menos Google logró acelerar el desarrollo y dio a luz a la serie Gemini.
En diciembre, el nombre de Brin también apareció en la lista de contribuidores clave del modelo grande Gemini. Se dice que su frecuencia para escribir código era "casi diaria".
El fundador de Stability AI, Emad Mostaque, también confirmó que esto era cierto: "lo que me preguntó fueron problemas sobre la arquitectura VAE y la difusión profunda".
A partir de 2024, la batalla de tira y afloja de los modelos grandes se volvió más intensa, con OpenAI, Google y Anthropic dominando por turnos, llamados por todos los tres grandes modelos extranjeros.
En 2025, Google, con la serie Gemini 3 y Nano banana, obtuvo innumerables elogios.
Sin embargo, este año, los nuevos modelos Gemini no aparecen, y los modelos antiguos también parecen haber perdido la inteligencia.
La gente se burla y se lamenta a medias:
Si usaste Gemini antes y lo usas ahora, sentirás que parece tener Alzheimer...
En abril de este año, frente al increíblemente divino Mythos de Anthropic, Brin personalmente lideró un grupo de asalto en DeepMind, avanzando a toda velocidad en IA para programación.
Pero hasta ahora parece no haber surtido efecto — al menos en este momento, esa es la información que Google ha liberado.
Según informes, después de la partida de Jeff para emprender y la reasignación de Hassabis, algunos empleados de DeepMind (especialmente los ubicados en Londres) temen que la cultura de investigación se vea aún más afectada por los objetivos comerciales, y muchos de ellos ya han presentado su renuncia o están en frecuente contacto con oportunidades externas.
¿El verdadero problema de Google podría ser la asignación de potencia de cálculo?
En comparación con el tiempo de lanzamiento del modelo, un desafío mayor podría provenir de la potencia de cálculo.
Hoy, la competencia en IA ya ha entrado en una fase de competencia de infraestructura. Entrenar un modelo de vanguardia no requiere solo algoritmos excelentes, sino también bloquear con anticipación recursos de computación a gran escala.
OpenAI, Anthropic, Meta y otras empresas están aumentando continuamente sus inversiones en potencia de cálculo, esperando asegurar suficiente capacidad de entrenamiento en los próximos años.
En teoría, Google tiene sus propias ventajas.
No solo posee un sistema líder mundial de chips TPU, sino también vastos recursos de centros de datos.
Especialmente en la etapa actual, la competencia en IA ha pasado de la competencia de capacidades de un solo modelo a la competencia integral de eficiencia organizativa, sistemas de ingeniería, ciclo cerrado de datos y recursos de computación.
Con casi todas las condiciones básicas que envidian las empresas de IA, la ventaja de Google debería ser aún más evidente en teoría.
Pero SemiAnalysis cree que el problema de Google es que no ha priorizado suficientes recursos para su propio equipo de modelos de vanguardia.
El ejemplo que da SemiAnalysis es que Google ha estado proporcionando continuamente recursos TPU a Anthropic en los últimos años.
Según las previsiones, entre el tercer trimestre de 2026 y el cuarto trimestre de 2027, más del 20% de los envíos de TPU se venderán directamente a Anthropic.
Esta cifra aún no ha calculado los grandes recursos TPU que Google Cloud ya ha alquilado a Anthropic, ni la posible expansión futura de la escala de cooperación.
Detrás de esto se forma una situación sutil.
Por un lado, Google espera que Gemini sea un modelo líder mundial; por otro lado, también proporciona infraestructura importante a los competidores a través de su negocio de computación en la nube.
Desde una perspectiva comercial, tanto los ingresos del negocio en la nube como la expansión del ecosistema de IA tienen valor.
Pero desde la perspectiva de la competencia de modelos, el recurso más preciado para un laboratorio de vanguardia es precisamente la capacidad de computación.
Tener recursos ricos y multidimensionales no significa necesariamente poder ganar la competencia... o, en otras palabras, para un laboratorio que espera alcanzar AGI, la prioridad en potencia de cálculo es en sí misma una elección estratégica.
Google necesita responder nuevamente a una pregunta ahora:
En la era de la IA, ¿cómo debe organizarse esta compañía, que posee uno de los activos tecnológicos más fuertes del mundo?
Una cosa más
Por cierto, una pequeña anécdota bastante simbólica.
Recientemente, en comunidades extranjeras circuló una captura de pantalla que indica que Google está probando en un pequeño rango una página de inicio sin un botón independiente de "Google Search".
Además de promover el progreso de modelos de vanguardia, Google ya ha comenzado a ajustar su propio producto más central.
¿Significa esto que la IA generativa de Gemini, las tareas conversacionales, la creación multimodal y el procesamiento de documentos serán la entrada central del futuro?
Quizás.
Entonces, ¿tu modelo no va a apurarse un poco más, oh mi canción???!
Este artículo proviene del WeChat public account "Quantum Bit", autor: Concerned Frontier Technology
