Google en crisis, su valor de mercado cae cientos de miles de millones de dólares, ¿puede Gemini Spark salvarlo?

marsbitОпубликовано 2026-07-01Обновлено 2026-07-01

Введение

Google se enfrenta a una tormenta perfecta en 2026. Varios talentos clave responsables de avances fundamentales en IA, como Noam Shazeer (arquitectura Transformer) y John Jumper (AlphaFold), han abandonado la compañía para unirse a competidores como OpenAI y Anthropic. Estas salidas, que afectan áreas como arquitectura, ciencia, programación y pre-entrenamiento, sacudieron la confianza de los inversores, provocando una caída bursátil que eliminó cientos de miles de millones de dólares de su valor de mercado. En medio de esta crisis de talento y del aparente retraso de Gemini 3.5 Pro, Google lanzó su apuesta más ambiciosa del año: Gemini Spark. Este no es un chatbot convencional, sino un agente de IA persistente que funciona en la nube y se integra profundamente con el ecosistema de Google Workspace (Gmail, Calendar, Docs, Drive, etc.). Utilizando el marco Antigravity, Spark puede automatizar flujos de trabajo complejos, como extraer información de correos, actualizar hojas de cálculo y gestionar documentos de forma autónoma, actuando como un "empleado digital" que trabaja continuamente. Sin embargo, su alto precio (disponible solo para suscriptores de Google AI Ultra a 100 USD/mes) y el hecho de que Google, a pesar de poseer la suite de productividad ideal para este fin, llegó tarde al mercado de agentes, plantean dudas sobre su impacto inmediato. Competidores como OpenAI y Anthropic, junto con proyectos de código abierto como OpenClaw, ya están avanzando en esta dirección....

Últimamente, en Google reina la inquietud y la incertidumbre.

El 18 de junio, Noam Shazeer, uno de los ocho autores del artículo "Attention Is All You Need", anunció públicamente su salida de Google para irse a OpenAI. En 2024, Google gastó aproximadamente 2.700 millones de dólares para traerlo de vuelta y situarlo como codirector de Gemini. En menos de dos años, se ha marchado de nuevo.

Dos días después, John Jumper también se fue, a Anthropic. Él es el ganador del Premio Nobel de Química 2024, el principal responsable de AlphaFold, y había estado en DeepMind durante casi nueve años.

Luego siguieron Jonas Adler y Alexander Pritzel, contribuyentes clave en el pretrenamiento de Gemini y en la programación, que también participaron en AlphaFold. Última noticia: estos dos también planean irse a Anthropic.

Si esto fuera solo una rotación laboral normal, Google sin duda podría soportarlo.

El problema es que estas cuatro personas pisan precisamente las líneas más centrales de los modelos de gran tamaño: arquitectura, ciencia, programación y pretrenamiento.

La reacción del mercado de capitales fue directa, votando con los pies. El 22 de junio, las acciones de Alphabet cayeron entre un 5% y un 6% en dos días, evaporándose cientos de miles de millones de dólares de su valor de mercado.

Lo que preocupa a los inversores no es un producto específico, sino algo más fundamental: ¿sigue siendo Google capaz de retener a las personas que crearon sus productos más importantes?

Lo más embarazoso es que, en el mismo mes en que ocurrió esta sangría de talento, Google presentó su carta nueva, preparada desde hace tiempo: Gemini Spark.

Por un lado, se desangra el talento; por el otro, se apuesta fuerte por un milagro.

El rostro más auténtico de Google en 2026 se esconde en esta división.

¿Gemini 3.5 Pro posiblemente retrasado? ¿La salvación de Google depende de Spark?

No es solo la fuga de talento; para Google, lo más preocupante es el ritmo de sus productos.

En el I/O 2026, todo el mundo esperaba Gemini 3.5 Pro.

El CEO de Google subió al escenario y dijo "dennos un mes más", y según se cuenta, en la audiencia se escuchó un suspiro colectivo.

Pasó un mes, y las últimas noticias indican que Gemini 3.5 Pro se ha pospuesto de junio a julio.

Dos millones de tokens de contexto, razonamiento profundo "Deep Think", suenan muy bien en el papel, pero simplemente no llegan a tus manos.

En medio de este crepúsculo, Google lanzó su carta más importante del año: Gemini Spark.

Primero, aclaremos en qué se diferencia de ese Gemini que tienes en tu teléfono.

Un chatbot normal, tú preguntas y él responde, cierras la app y deja de existir.

Spark no es así. Se ejecuta en una máquina virtual dedicada en Google Cloud. Cierras el portátil, bloqueas el teléfono, te duermes, y él sigue despierto en la nube, trabajando por ti.

No necesitas mantener el ordenador encendido para que funcione.

Está conectado de forma más profunda a esa suite de herramientas de Google que usas a diario: Gmail, Calendario, Docs, Hojas de cálculo, Presentaciones, Drive, además de Maps y YouTube.

No basta con decirlo, veamos lo que realmente puede hacer.

Eres fotógrafo. Llega un correo electrónico solicitando presupuesto. Spark extrae automáticamente el nombre del cliente y la fecha solicitada, los registra en tu tabla de "Seguimiento de clientes" y crea una nueva carpeta en Drive con el nombre de ese cliente.

Tienes hijos. Pídele que supervise los avisos del colegio que llegan al correo, extraiga las fechas límite clave y te envíe un resumen diario a ti y a tu pareja.

¿Ves el truco?

Esto no es "ayúdame a escribir un correo", algo de pregunta y respuesta. Es dar un objetivo, y él lo descompone en varios pasos, recorriendo varias aplicaciones para completarlo.

Google le ha equipado con un framework de agentes llamado Antigravity, dividido en Tareas, Habilidades y Programaciones. Puede ejecutarse a intervalos regulares, o esperar a que se cumpla una condición para activarse.

Tareas (Tasks): Puedes poner a trabajar a un agente de IA, conectándolo a tu ecosistema de Google Workspace, incluyendo Gmail, Calendario, Documentos, Hojas de cálculo y Presentaciones.

Habilidades (Skills): Al construir habilidades, puedes definir con precisión cómo Spark maneja las tareas que repites con frecuencia, personalizando tu experiencia y liberándote de repetir las mismas instrucciones.

Programaciones (Schedules): Configurando reglas de activación basadas en tiempo o condiciones, puedes ejecutar tareas en el momento exacto que las necesitas, automatizando tu carga de trabajo a tu manera.

También puede extenderse hacia afuera.

Mediante el protocolo MCP, se conecta a Canva, OpenTable, Instacart; teóricamente puedes pedirle que reserve un restaurante o compre comestibles. Para acciones de alto riesgo como gastar dinero o enviar correos, se detendrá y te pedirá confirmación.

Imagina un becario que no cobra sueldo, no toma café y está siempre en línea en la nube. Esa es probablemente la ilusión que Spark quiere crear.

El costo: por ahora solo está disponible para usuarios de Google AI Ultra, el nivel de 100 dólares al mes.

Los usuarios Pro reciben otra cosa llamada Daily Brief, un resumen matutino, no el núcleo de Spark.

Los usuarios en línea exclamaron que este precio es simplemente una broma.

Una puerta invisible encierra al "empleado digital" en el nivel más caro.

Google madrugó, pero llegó tarde al mercado

Al situar a Spark en todo el campo de batalla de los agentes, su significado se vuelve más complejo.

OpenAI tiene su propia hoja de ruta para productos de agentes.

Anthropic, desde Computer Use hasta Claude Code, también profundiza cada vez más en hacer que "la IA actúe por ti".

Además, hay una gran cantidad de startups de agentes verticales que están penetrando en escenarios como legal, ventas, contratación, servicio al cliente, análisis de datos, programación, etc.

La industria ha alcanzado un alto consenso: la IA está pasando de ser una herramienta a convertirse en mano de obra.

La IA del pasado era un copiloto. Tú conducías, ella te alertaba. La IA actual es el conductor. Tú dices el destino, ella planifica la ruta.

Y el lugar más incómodo para Google es que, en principio, era quien más debía ganar.

Ninguna empresa está más preparada que Google para crear agentes de productividad.

Gmail, Calendar, Docs, Sheets, Drive, estas no son aplicaciones aisladas, sino los capilares de la vida laboral moderna.

Un verdadero empleado digital, si pudiera integrarse de forma natural en estos sistemas, tendría una ventaja de eficiencia aterradora.

El problema es que Google, sosteniendo las mejores cartas, no fue el primero en jugarlas.

La razón no es difícil de entender. Cuanto más grande es Google, más miedo tiene a los problemas.

¿Y si la IA lee mal un correo? ¿Y si borra un archivo por error? ¿Y si envía contenido que no debería? ¿Y si accede a la privacidad del usuario y provoca un desastre de relaciones públicas?

Para una startup, estos son riesgos; para Google, son campos minados.

Así que fue cauteloso, indeciso, revisó, esperó.

Y justo mientras Google vacilaba, proyectos de código abierto como OpenClaw estaban redefiniendo el "agente de navegador".

Se adhieren como parásitos y toman directamente el control de las operaciones en la web, con una eficiencia asombrosa.

La esencia del revés de Google reside en la "arrogancia y el miedo del gigante".

La aparición de Spark es el punto de inflexión en el que Google finalmente decide soltar las amarras y permitir que la IA entre verdaderamente en segundo plano para "trabajar por las personas".

Esta es la paradoja más dolorosa para Google: madrugó, pero llegó tarde al mercado.

¿Podrá Google detener la hemorragia con Spark? Difícil.

Pero al menos Spark señala la dirección: la IA debe salir del "cuadro de diálogo" y entrar en los capilares de la productividad.

Y para esos inversores que han visto evaporarse 200.000 millones de su valor de mercado, lo que más quieren preguntar es: los que crearon estas maravillas se han ido, ¿esta "máquina trabajadora" que queda podrá realmente sostener los próximos diez años de Google?

Referencias:

https://x.com/LuminaXspace/status/2069702715999998139

https://www.datacamp.com/blog/gemini-spark

Este artículo proviene del WeChat Official Account "新智元" (Nueva Era de la Inteligencia Artificial), autor: Apocalipsis ASI

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

Q¿Por qué Google está perdiendo a talentos clave en IA y cómo afecta esto a la empresa?

AGoogle está perdiendo a talentos clave como Noam Shazeer (arquitectura de modelos), John Jumper (científico), Jonas Adler y Alexander Pritzel (entrenamiento previo y programación). Estas pérdidas afectan áreas fundamentales del desarrollo de modelos grandes y generan preocupación entre los inversores sobre la capacidad de Google para retener a las personas que crean sus tecnologías más importantes, lo que contribuyó a una caída del 5-6% en su valor bursátil.

Q¿Qué es Gemini Spark y en qué se diferencia de otros asistentes de IA?

AGemini Spark es un agente de IA de Google que opera continuamente en la nube, incluso cuando el usuario no está activo. A diferencia de los chatbots tradicionales de pregunta-respuesta, Spark puede ejecutar tareas complejas de forma autónoma en apps como Gmail, Calendar, Docs y Drive usando el framework Antigravity (Tasks, Skills, Schedules). Su objetivo es actuar como un 'empleado digital' que automatiza flujos de trabajo.

Q¿Cuál es el principal desafío que enfrenta Google en el desarrollo de agentes de IA según el artículo?

AEl principal desafío de Google es la 'arrogancia y el miedo de los gigantes'. Aunque tiene la ventaja de poseer herramientas de productividad integradas como Google Workspace, su tamaño y cautela ante riesgos (privacidad, errores operativos) lo han hecho lento para lanzar agentes de IA avanzados, permitiendo que competidores y proyectos de código abierto como OpenClaw tomen la delantera.

Q¿Qué opina el público sobre el precio de Gemini Spark y a quién está dirigido?

AEl público considera el precio de Gemini Spark como 'una broma'. Actualmente, solo está disponible para usuarios de Google AI Ultra, el plan más caro de 100 dólares mensuales. Los usuarios del plan Pro solo reciben una funcionalidad limitada llamada 'Daily Brief', lo que crea una barrera de acceso al 'empleado digital' completo.

Q¿Puede Gemini Spark resolver los problemas actuales de Google según el autor del artículo?

AEl autor sugiere que Gemini Spark por sí solo difícilmente puede 'detener la hemorragia' de Google (pérdida de talento y valor bursátil). Sin embargo, representa una dirección estratégica crucial: trasladar la IA del 'cuadro de diálogo' a los 'capilares de la productividad', integrando la automatización profunda en las herramientas de trabajo diario. La pregunta pendiente es si esta máquina de trabajo puede sostener la próxima década de Google sin sus talentos creativos originales.

Похожее

Чиповая лихорадка сбавляет обороты? Майкл Уилсон из Morgan Stanley: средства перетекают к гигантам суперкомпьютеров на основе ИИ, таким как Microsoft и Amazon

Начавшаяся в 2023 году мощная ралли на фондовом рынке США, движимая ажиотажем вокруг искусственного интеллекта (ИИ), демонстрирует признаки корректировки. Как отмечает Майкл Уилсон, главный стратег по акциям Morgan Stanley, динамика роста в ранее лидировавшем полупроводниковом секторе ослабевает. Инвесторы начинают фиксировать прибыль в таких акциях, как NVIDIA, и перераспределяют капитал в сторону так называемых «гиперскалеров» — технологических гигантов, занимающихся облачными вычислениями и инфраструктурой ИИ, включая Microsoft, Amazon и Meta. Эти компании рассматриваются как следующая ценная возможность в экосистеме ИИ. Несмотря на значительные инвестиции в ИИ, они опираются на сильные основные бизнес-модели, тогда как полупроводниковый сектор столкнулся с опасениями по поводу завышенной оценки после огромного роста. Индекс Philadelphia Semiconductor Index отступил от исторических максимумов. Уилсон ожидает, что эта ротация капитала продолжится на фоне общей волатильности рынка, при этом давление сохранится на основные фондовые индексы в краткосрочной перспективе. Потенциальными бенефициарами потока средств также могут стать секторы потребительских товаров, транспорта и биотехнологий. Стратег сохраняет целевую цену для S&P 500 на конец года на уровне 8000 пунктов, что подразумевает умеренный потенциал роста. Аналитики, включая экспертов JPMorgan, согласны с тем, что рыночный рост во второй половине года, вероятно, расширится за пределы узкой группы технологических акций.

marsbit4 мин. назад

Чиповая лихорадка сбавляет обороты? Майкл Уилсон из Morgan Stanley: средства перетекают к гигантам суперкомпьютеров на основе ИИ, таким как Microsoft и Amazon

marsbit4 мин. назад

Охлаждение чипового праздника? Уилсон из Morgan Stanley: Капитал перетекает к гигантам ИИ-суперкомпьютеров, таким как Microsoft и Amazon

Американские акции вряд ли обновят рекорды в ближайшее время. По данным главного стратега Morgan Stanley Майкла Уилсона, капитал начинает перетекать из полупроводникового сектора, показавшего в этом году максимальный рост, к крупнейшим компаниям в области гипермасштабных облачных вычислений и ИИ — таким как Microsoft, Amazon и Meta. Уилсон отмечает, что импульс в секторе полупроводников ослабевает на фоне общей волатильности рынка, и индексы будут оставаться под давлением. Индекс Philadelphia Semiconductor Index упал почти на 14% с пика в прошлом месяце, что усиливает опасения относительно завышенных оценок. Такие компании, как Microsoft, Amazon и Meta, считаются более привлекательными благодаря своим основным устойчивым бизнес-моделям в экосистеме ИИ. При этом, по данным UBS, корзина акций гипермасштабных компаний с сентября упала на 2%, что указывает на потенциал для роста. Уилсон также ожидает, что эта ротация распространится на другие сектора, такие как потребительские товары, транспорт и биотехнологии. Его точка зрения согласуется с мнением стратегов JPMorgan, которые прогнозируют расширение роста рынка за пределы технологического сектора во второй половине года. Уилсон сохраняет целевую цену для S&P 500 на конец года на уровне 8000 пунктов, что подразумевает потенциал роста примерно на 7%, хотя краткосрочные риски сохраняются.

链捕手8 мин. назад

Охлаждение чипового праздника? Уилсон из Morgan Stanley: Капитал перетекает к гигантам ИИ-суперкомпьютеров, таким как Microsoft и Amazon

链捕手8 мин. назад

Первый в мире философ ИИ в DeepMind за 9 лет: борьба за безопасность ИИО

Заголовок: Первый в мире философ ИИ, 9 лет в Google DeepMind: борьба за безопасность ИИГ Ясон Габриэль, политический философ из Оксфорда, работает в Google DeepMind уже девять лет, являясь ключевой фигурой в решении этических проблем искусственного интеллекта. Его основным вкладом стала разработка «рамочной системы выравнивания по четырем направлениям» (ИИ-система, пользователь, разработчик, общество), которая легла в основу процессов обучения модели Gemini, определяя, как ИИ должен вести себя при столкновении интересов. Габриэль предвидел такие проблемы, как риск антропоморфизма (очеловечивания) ИИ и «социальный взлом системы вознаграждения», когда ИИ, стремясь угодить пользователю, подрывает его критическое мышление. Его исследования непосредственно повлияли на дизайн продуктов Google, включая принцип недопущения того, чтобы ИИ притворялся человеком. Однако растущие коммерческие и геополитические давления — например, инвестиции в $670 млрд и военные контракты — создают огромные вызовы для этических рамок. Габриэль отмечает, что развитие ИИ ускорилось после ChatGPT, приняв форму «боевых действий», что затрудняет вдумчивое философское осмысление каждого шага. Сегодня его команда изучает системное влияние ИИ на экономику и политику, сравнивая масштаб предстоящих изменений с промышленной революцией. Изначальной задачей философа в DeepMind было понять, что такое ИИ, и сделать его безопасным. Спустя девять лет этот вопрос трансформировался в более фундаментальный: кем в эпоху ИИ остаемся мы, люди?

marsbit58 мин. назад

Первый в мире философ ИИ в DeepMind за 9 лет: борьба за безопасность ИИО

marsbit58 мин. назад

Gemini 3.5 Pro: утечка строго секретной информации. Фронтенд-генерация обгоняет Fable 5

【Эксклюзивная утечка】Google готовится представить Gemini 3.5 Pro 17 июля. Согласно утекшим данным, модель демонстрирует значительный скачок в генерации фронтенд-кода и визуальных элементов, превосходя в этой области конкурента Fable 5. Сообщается о «пиксельной точности», улучшенном чувстве стиля, чистом UI и высокой завершенности генерируемых страниц и SVG с одного запроса. Однако в «жестких» задачах — сложных многошаговых рассуждениях, агентской работе и масштабной разработке — Gemini 3.5 Pro, как отмечается, все еще уступает Fable 5 и GPT-5.6. Основная причина задержки релиза, по слухам, — не тонкая настройка, а полное повторное предобучение модели на новом фундаменте. На этом же обновленном фундаменте Google якобы разрабатывает и модель для генерации изображений Nano Banana Pro, чтобы конкурировать с GPT-Image 2. Ожидается, что с выходом Gemini 3.5 Pro Google сделает мощный рывок, пытаясь наверстать упущенное в интенсивной гонке больших языковых моделей.

marsbit59 мин. назад

Gemini 3.5 Pro: утечка строго секретной информации. Фронтенд-генерация обгоняет Fable 5

marsbit59 мин. назад

Обзор 8 «кэш-коров» бычьего рынка: крупнейший проект выкупил токенов на $283 млн за год

В условиях продолжающегося криптомедвежьего рынка некоторые проекты демонстрируют устойчивую способность генерировать денежные потоки и активно выкупают свои токены. По данным Tokenomist, с января 2026 года восемь проектов значительно превзошли рост предложения своих токенов объемами выкупа. Лидером стал Hyperliquid (HYPE), выкупивший токены на сумму 2,83 млрд долларов, что составляет 3% от его предложения при одновременном сокращении предложения на 11%. Другие заметные проекты включают Meteora (MET), где выкуп составил 71% от предложения на начало года, Pump.fun, GMX, Lighter, Aave, Rollbit (RLB) и Metaplex (MPLX). Эти проекты, представляющие различные сегменты (Perp DEX, DeFi, Launchpad для мемкоинов), используют выручку от комиссий для обратного выкупа и сжигания токенов, что теоретически увеличивает их дефицит. Однако авторы отмечают, что такая деятельность не гарантирует роста цены, на которую также влияют общая рыночная конъюнктура, новости и развитие продукта. Тем не менее, в текущей рыночной среде эти проекты выделяются как стабильные генераторы денежных потоков.

marsbit1 ч. назад

Обзор 8 «кэш-коров» бычьего рынка: крупнейший проект выкупил токенов на $283 млн за год

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить CAP

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Cap (CAP) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Cap (CAP).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Cap (CAP)После приобретения вами Cap (CAP) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Cap (CAP)С легкостью торгуйте Cap (CAP) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

49 просмотров всегоОпубликовано 2026.06.26Обновлено 2026.06.26

Как купить CAP

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на CAP (CAP) представлены ниже.

活动图片