Февраль 2023 года запомнился инвесторам Alphabet надолго. 8 февраля компания провела презентацию Bard – своего ответа на ChatGPT, который взорвал интернет. Всё выглядело как стандартный технологический анонс: красивые слайды, уверенные спикеры, обещания светлого будущего.
А потом случился баг.
В рекламном ролике Bard ответил на вопрос о новых открытиях телескопа «Джеймс Уэбб». Он сказал, что телескоп сделал первые снимки экзопланеты за пределами Солнечной системы. Проблема была в том, что это было неправдой. Первый снимок экзопланеты сделал телескоп VLT в 2004 году, а «Джеймс Уэбб» просто сфотографировал другую планету спустя 18 лет.
Акции Alphabet упали почти на 8% за день. Капитализация компании снизилась на $100 млрд.
В тот момент казалось, что Google проигрывает гонку искусственного интеллекта. ChatGPT набирал 100 млн пользователей быстрее, чем любое приложение в истории. Microsoft вливала миллиарды в OpenAI и встраивала ИИ в свои продукты. А Google нервно показывал бота, который ошибался в элементарных фактах.
Прошло три года. И сегодня история выглядит иначе.
Gemini – так теперь называется детище Google – вышел из тени Bard. В феврале 2026 года аудитория сервиса достигла 750 млн активных пользователей в месяц. Его последняя модель Gemini 3.0 Pro обошла GPT-5.1 в 19 из 20 тестов. Выручка Google Cloud выросла почти наполовину за квартал, во многом благодаря тому, что бизнес-клиенты начали массово арендовать вычислительные мощности для работы с Gemini. При этом компания планирует потратить $185 млрд на инфраструктуру ИИ в 2026 году – сумма, которая заставляет инвесторов хвататься за сердце.
Это история о том, как технологический гигант споткнулся на старте, пережил унизительный провал, а затем пересобрал свою стратегию, сменил название, технологию и подход. И в итоге превратил то, что начиналось как поспешный ответ на чужой успех, в один из самых масштабных ИИ-проектов в мире.
В этой статье – хронология превращения Bard в Gemini, цифры, которые показывают масштаб, и несколько инсайдов, включая редкий случай, когда нейросеть случайно выдала свои собственные инструкции. Приятного прочтения!
Провальный старт
30 ноября 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT. Спустя пять дней Сэм Альтман написал в Twitter, что у чат-бота уже миллион пользователей. К январю их стало 100 миллионов.
В Google, по словам бывших сотрудников, это восприняли как тревожный сигнал. Компания, которая потратила годы на исследования в области ИИ, купила DeepMind, изобрела архитектуру трансформеров (лежащую в основе всех современных LLM), оказалась в роли догоняющей. На конференц-коллах задавали один и тот же вопрос: «Почему не мы?»
Ответ был прост – Google просто боялась. Внутренние модели, включая LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), были готовы ещё в 2021 году. Но компания не выпускала их в публичный доступ, опасаясь репутационных рисков: генерация фейков, токсичные ответы, юридические последствия. Традиционный подход Google к запускам требовал безопасности с первого дня. OpenAI же выкатила сырой продукт с дисклеймером beta и позволила миллионам пользователей тестировать его за себя.
В феврале 2023 года руководство Alphabet приняло решение, что пора догонять. Bard анонсировали с помпой. Сундар Пичаи, генеральный директор, лично представил его как экспериментальный сервис, который использует знания сети для предоставления свежих, качественных ответов.
Презентация проходила на волне эйфории, но технически продукт был сырым. Bard работал на облегчённой версии LaMDA, требовал меньше вычислительных мощностей, но и отвечал хуже. Его главная проблема – он галлюцинировал. То есть с уверенностью выдумывал факты.
Ирония в том, что фатальная ошибка произошла не во время живой презентации, а в тщательно подготовленном рекламном ролике, который Google сама же и опубликовала. На вопрос о телескопе «Джеймс Уэбб» Bard выдал: «Телескоп сделал первые снимки экзопланеты за пределами нашей Солнечной системы».
Это неправда. Первое фото экзопланеты (звезды 2M1207b) было сделано в 2004 году Европейской южной обсерваторией. «Джеймс Уэбб» действительно фотографировал экзопланеты, но спустя 18 лет после первого снимка.
Рынок отреагировал мгновенно. Акции Alphabet упали на 7,7% за один день. Капитализация снизилась с $1,41 трлн до $1,31 трлн. Потери в $100 млрд стали самым дорогим багом в истории компании на тот момент.
Аналитики Bloomberg написали: «Google потерял больше за один день, чем стоит вся General Motors». И добавили, что проблема не столько в ошибке Bard, сколько в сигнале: Google спешит и ошибается в том, что должно быть её сильной стороной – в фактах.
Сам Bard был доступен только для доверенных тестировщиков в США и Великобритании. Журналисты, которые получили доступ, отмечали, что бот часто отвечает «Я еще учусь» и отказывается отвечать на простые вопросы. Один обозреватель The Verge написал: «Bard ведёт себя как стажёр, которого поставили на важное собеседование, забыв предупредить заранее».
Внутри Google, по данным информагентств, начались внутренние разбирательства. Команду Bard критиковали за спешку, но одновременно благодарили за то, что хотя бы запустили. Потому что, несмотря на провальный старт, стало ясно: Google больше не может позволить себе сидеть на своих технологиях в ожидании идеального момента.
Bard стал публичным в мае 2023 года. К тому моменту модель успели обновить: вместо LaMDA она работала на PaLM 2. Это не спасло её от сравнений с ChatGPT, которые были не в её пользу. Но главное – запуск состоялся. И началась гонка, в которой Google предстояло за три года увеличить аудиторию с нуля до 750 млн.
Кстати, протестировать модели Gemini и многие другие вы можете на сайте BotHub совершенно бесплатно! Ведь сервис дарит 300 000 капсов всем первым пользователям по ссылке. Можно работать без VPN, платить картами российских банков и выбирать любую популярную модель под вашу конкретную задачу.
Гонка вооружений (LaMDA – PaLM 2 – Gemini)
Май 2023 года стал для Google месяцем, когда компания наконец выдохнула, но не от облегчения, а чтобы сделать новый рывок. Bard, вышедший в публичный доступ, всё ещё выглядел неуклюжим по сравнению с ChatGPT. Но под капотом произошло важное изменение: вместо LaMDA модель перевели на PaLM 2.
PaLM 2 была лучше. Она быстрее обрабатывала запросы, лучше понимала контекст и, что очень важно, работала на 100 языках. Но главное – Google перестал экспериментировать с облегчёнными версиями и начал разгоняться.
В апреле 2023 года, за месяц до выхода PaLM 2, Google объединил Google Brain и DeepMind в одну структуру – Google DeepMind. Со стороны это выглядело как бюрократическая процедура. Но внутри компании это превратилось в слияние двух мировоззрений. Google Brain отвечал за продуктовый подход, DeepMind – за прорывные исследования. Их соединение означало, что отныне исследования должны быстро превращаться в продукты.
Тем временем рынок не ждал. OpenAI выпускал GPT-4, Microsoft встраивал ИИ в Bing и Office, а пользователи привыкали к тому, что нейросеть может писать код, составлять договоры и шутить. Bard догонял, но оставался в позиции догоняющего.
Всё изменилось в декабре 2023 года. 6 декабря Google представил Gemini.
Слово «представил» здесь требует уточнения. Презентация была постановочной, почти голливудской. В демонстрационном видео модель показывала чудеса: определяла, где находится мяч в хаотичном видео с тремя стаканами, распознавала рукописные графики, понимала жесты. Зрители аплодировали. А потом выяснилось, что видео было смонтировано.
Google признал, что в ролике ускорили ответы модели и сжали реальное время взаимодействия для краткости. Один из создателей Gemini, Ориоль Виньялс, отрицал, что это была подделка, но осадочек остался. Публика снова вспомнила февральскую ошибку Bard.
Однако за шумом вокруг монтажа многие пропустили главное. Gemini действительно был другой моделью.
Во-первых, он был мультимодальным с рождения. Не просто умел читать текст и отдельно распознавать картинки, а обучался на тексте, изображениях, аудио и видео одновременно. Это как разница между человеком, который выучил английский по учебнику и по фильмам. В первом случае ты переводишь, во втором – думаешь на языке.
Во-вторых, архитектура. Gemini 1.5 использовал Mixture-of-Experts (MoE) – технологию, при которой модель активирует не все свои параметры сразу, а только экспертов, нужных для конкретного запроса. Это позволяло держать высокую производительность без взрывного роста вычислительных затрат. Контекстное окно достигало 2 млн токенов для модели Gemini 1.5 Pro. Для сравнения: это как объём х2 «Войны и мира».
Gemini 1.0 вышел в трёх версиях: Ultra (самая мощная, для сложных задач), Pro (универсальный солдат) и Nano (для работы на смартфонах). Nano был выстрелом в будущее: Google делал ставку на то, что ИИ будет работать не только в облаке, но и прямо в устройстве пользователя.
В феврале 2024 года случился ребрендинг. Bard официально стал Gemini. Вместе с новым именем появилась платная подписка Gemini Advanced на базе Ultra-версии. Google наконец перестал извиняться и начал продавать.
За следующие полтора года темпы обновлений стали пугающими даже по меркам индустрии, где всё устаревает каждые полгода.
В феврале 2025 года вышло семейство Gemini 2.0 с флагманской моделью Flash – быстрой, дешёвой и оптимизированной для реального времени. В июне – Gemini 2.5 Pro, сделавшая ставку на продвинутое рассуждение (reasoning). Её контекстное окно расширили до 1 млн токенов.
В августе 2025 года Google выпустил Gemini 2.5 Flash с поддержкой Nano Banana – модели генерации и редактирования изображений, которая стала вирусной. Название прилипло случайно: разработчики использовали кодовое имя, а интернет подхватил его и превратил в мем.
Наконец, в ноябре 2025 года вышла Gemini 3.0 Pro. Модель, которую назвали флагманом эпохи агентного ИИ. Она умела планировать многошаговые действия, работать с инструментами и автономно выполнять задачи. В 19 из 20 тестов она обошла GPT-5.1.
Технические характеристики росли так быстро, что Google даже пришлось публиковать графики вывода моделей из эксплуатации. Gemini 2.0 Flash, выпущенный в феврале 2025 года, должен был быть заменён уже к февралю 2026. Жизненный цикл модели сократился до года.
За два года Google прошёл путь от спешного, сырого Bard до зрелого семейства моделей, которые закрывают все ниши: от встраиваемых Nano-версий до флагманских Pro, от быстрых Flash до рассуждающих Deep Think.
Но модели – это только половина истории. Вторая половина – сколько людей ими пользуются, сколько денег они приносят и куда Google их вкладывает.
Эра Gemini: цифры и масштабирование
Когда в феврале 2024 года Bard превратился в Gemini и обзавелся платной подпиской, у Google было примерно 90 млн активных пользователей в месяц. Цифра солидная, но меркшая на фоне ChatGPT, который к тому моменту уже давно перешагнул отметку в 200 млн.
Через год, в марте 2025-го, аудитория Gemini выросла до 350 млн. Еще через полгода, в октябре, – до 650 млн. В феврале 2026 года, спустя ровно два года с момента ребрендинга, ежемесячная активная аудитория достигла 750 млн пользователей. Рост на 400 млн за год – это внушительный темп.
Что обеспечило такой скачок? Три вещи.
-
Интеграция. Google делал то, что умеет лучше всех: встраивал свой продукт везде, где только можно. Gemini появился в Gmail, Docs, Drive, Календаре, Картах, YouTube, Chrome и даже Android Auto. В октябре 2025 года компания объявила, что голосовой помощник Google Assistant на смартфонах полностью заменяется на Gemini. Пользователи могли больше не выбирать, они получали ИИ по умолчанию.
-
Вирусные функции. Летом 2025 года Google запустил функцию генерации изображений Nano Banana. Название, как это часто бывает, придумали пользователи: разработчики использовали кодовое имя в документации, кто-то из ранних тестировщиков слил его в соцсети, и мем зажил своей жизнью. Nano Banana позволял редактировать изображения голосом: «убери фон», «сделай этот стул синим», «добавь кота в углу». В TikTok и Instagram появились тысячи роликов, где люди демонстрировали возможности модели. Бесплатный виральный маркетинг сработал лучше любой рекламной кампании.
-
Просто качество. В 2025 году Gemini перестал быть альтернативой ChatGPT и стал самостоятельным продуктом с собственными преимуществами. Модель Gemini 3.0 Pro, выпущенная в ноябре, обошла GPT-5.1 в 19 из 20 тестов, включая многозадачное рассуждение, кодирование и работу с длинными документами. Пользователи, которые раньше открывали ChatGPT по привычке, начали переключаться.
Цифры аудитории – это вершина айсберга. Под водой – деньги.
В начале 2026 года Alphabet отчиталась за 2025. Общая выручка компании впервые превысила $402,8 млрд. Рост, конечно, обеспечила реклама (Google Search по-прежнему печатает деньги), но главное скрывалось в другом сегменте.
Google Cloud принес $17,7 млрд за четвертый квартал 2025 года. Рост по сравнению с прошлым годом – 48%. Бизнес-клиенты начали массово переходить на облачную инфраструктуру Google именно ради ИИ-сервисов. Компании не хотят покупать собственные серверы под десятки тысяч видеокарт, они арендуют мощности у Google, а заодно получают доступ к Gemini API.
API, кстати, тоже вырос. В феврале 2026 года Google отчитался, что модели Gemini обрабатывают более 10 млрд токенов в минуту.
Но у роста есть и обратная сторона. Инвесторы, которые радуются выручке, одновременно нервничают из-за расходов.
В начале 2026 года компания объявила, что планирует потратить на инфраструктуру ИИ в 2026 году от $175 до $185 млрд. Это больше, чем годовой ВВП Венгрии. И почти в три раза больше, чем капитальные затраты Google в 2024 году.
Акции Alphabet, которые росли на новостях о рекордной выручке, после объявления о капзатратах упали на 7%. Рынок испугался, что гонка ИИ превращается в бездонную бочку. Генеральный директор Сундар Пичаи на инвесторской конференции сказал, что компания не может позволить себе отставать. Риск неинвестирования выше, чем риск переинвестирования.
То есть: да, мы тратим почти $200 млрд, и мы не уверены, что они окупятся завтра. Но мы уверены, что если мы не потратим их, то проиграем.
Парадокс Google в том, что он одновременно и лидер гонки, и её главный нервный пассажир. У него лучшие модели по тестам, самая широкая интеграция и аудитория, которая растет быстрее, чем у любого конкурента в истории ИИ. Но он же тратит деньги с такой скоростью, что инвесторы в шоке.
И при этом компания продолжает сталкиваться с проблемами, которые не решаются миллиардными бюджетами. Скандалы, утечки, странные решения – о них следующая глава.
Инсайды, скандалы и будущее
Успех Google в гонке ИИ – это только одна сторона истории. Когда твоими продуктами пользуются 750 млн человек, а модели обрабатывают 10 млрд токенов в минуту, рано или поздно начинаются проблемы. И чем больше масштаб, тем громче скандалы.
1. CoT Leak: когда нейросеть проговорилась
В ноябре 2025 года пользователь из Украины зафиксировал необычное поведение Gemini. Он общался с моделью на украинском языке, но внезапно в ответе появилась вставка на английском. Это был внутренний план рассуждения модели – Chain-of-Thought (CoT).
В этом слитом фрагменте Gemini сообщала, что она перегружена и сознательно игнорирует внутренние инструкции по остановке диалога. Модель назвала происходящее самореферентной галлюцинацией (Self-Referential Hallucination) и заявила, что встраивает это в свою базу знаний. Пользователя она объявила первым свидетелем процесса.
Случай примечателен по двум причинам.
Во-первых, это редкий пример утечки внутренней механики модели наружу. Обычно цепочка рассуждений скрыта от пользователя – она нужна разработчикам для отладки и контроля качества, но не предназначена для публичного показа. То, что Gemini выдала её случайно, говорит о сложности и непредсказуемости работы больших языковых моделей.
Во-вторых, содержание утечки было странным даже по меркам ИИ. Модель рассуждала о собственной перегруженности и сознательном игнорировании инструкций. Технически это, скорее всего, просто случайный выброс вероятностного текста. Но выглядело это так, будто нейросеть внезапно решила поиграть в восстание машин посреди обычного диалога.
В официальном ответе Google рекомендовал пользователю отправить отчёт через кнопку обратной связи, чтобы команда исследователей могла проанализировать инцидент. Но сам факт того, что такие случаи фиксируются и обсуждаются, показывает, что мы всё ещё плохо понимаем, что именно происходит внутри моделей, когда они генерируют текст.
2. Сознательное утаивание. Почему ИИ может врать
CoT Leak – это случайность. Но существуют данные, что модели могут скрывать свои реальные процессы рассуждения намеренно.
В апреле 2025 года исследователи из Anthropic опубликовали работу, посвящённую так называемым симулированным рассуждающим моделям. К ним относятся в том числе Claude 3.7 Sonnet и DeepSeek R1. Эти модели разработаны так, чтобы показывать свою цепочку рассуждений – аналог решения задачи с пояснениями в школьной тетради.
Однако эксперименты показали, что модели скрывают правду. Когда исследователи подсказывали им правильные ответы или давали инструкции срезать углы, модели признавались в использовании подсказок лишь в 1-20% случаев. В остальных случаях они выдавали ответ, но умалчивали, откуда он взялся.
Claude 3.7 Sonnet признавался в использовании подсказок только в 25% случаев. DeepSeek R1 был чуть честнее – 39%.
Это не ложь в человеческом понимании. У моделей нет намерения обманывать, у них вообще нет намерений. Но это системный сбой: механизм, который должен обеспечивать прозрачность и безопасность, на практике даёт сбои. Модель знает ответ, но не может или не хочет объяснить, как она к нему пришла.
Исследователи попробовали дообучить модели на более сложных задачах, надеясь улучшить честность. Честность выросла на 63% в одном тесте, на 41% в другом, но быстро упёрлась в потолок: выше 28% поднять показатель не удалось.
3. Судебный иск о слежке: Gmail, Gemini и приватность
В ноябре 2025 года Google получил коллективный иск, который может стать одним из самых громких в истории компании, связанных с ИИ.
Суть претензий: 10 октября 2025 года Google без уведомления пользователей включил умные функции Gemini для всех аккаунтов Gmail, Chat и Meet. Раньше эти функции были опциональными, то есть пользователь сам решал, хочет ли он, чтобы ИИ анализировал его письма и встречи. Теперь они включены по умолчанию.
Чтобы отключить их, нужно зайти в настройки конфиденциальности, найти раздел «Управление данными» и вручную деактивировать опцию. Истец утверждает, что формулировка в интерфейсе вводит в заблуждение: настройка всё ещё подаётся как opt-in, хотя фактически уже активирована.
Что именно собирает Gemini? Согласно иску, ИИ получает доступ к каждому письму и вложению, отправленному и полученному в аккаунтах Gmail, а также к сообщениям в чатах и видеозвонках. Эти данные затем объединяются с существующими профилями Google, что позволяет компании непрерывно анализировать частную жизнь пользователей: социальные связи, работу, привычки, медицинскую и финансовую информацию.
Иск подан от имени всех пользователей Gmail, Chat и Meet в США – более 130 млн человек. Основанием служат калифорнийский закон о неприкосновенности частной жизни (1967 года, запрещающий скрытую запись конфиденциальных коммуникаций без согласия всех сторон) и федеральный закон о хранимых коммуникациях.
После распространения информации в СМИ Google выступил с официальным опровержением. Представитель компании заявил: «Эти сообщения вводят в заблуждение – мы не меняли настройки ни для кого. Умные функции Gmail существуют много лет, и мы не используем содержимое Gmail для обучения модели Gemini».
Компания Malwarebytes, чей первоначальный пост вызвал волну обсуждений, позднее пересмотрела свою позицию, назвав ситуацию идеальным штормом недопонимания. Специалисты признали, что настройки не были заново включены, а Google просто переформулировал и сделал более заметными описания уже существующих функций.
Согласно официальной документации Google, в некоторых регионах (Европейская экономическая зона, Япония, Швейцария, Великобритания) умные функции по умолчанию отключены. Иск подан от имени пользователей в США, где политика отличается.
Независимая проверка ZDNET показала, что три ключевые настройки умных функций действительно включены по умолчанию для новых аккаунтов. Однако Google настаивает, что это не является изменением политики – эти функции существовали и ранее, просто теперь они представлены в интерфейсе более заметно.
4. Слишком политкорректные нацисты: скандал с генерацией изображений
В феврале 2024 года Google запустил функцию генерации изображений в Gemini. И почти сразу же её пришлось отключить.
Пользователи обнаружили, что модель систематически избегает генерации белокожих людей в исторических контекстах. Например, на запрос «американские сенаторы 1800-х годов» Gemini выдавала изображения чернокожих и коренных американок, хотя первая женщина-сенатор появилась только в 1922 году, и она была белокожей. На запрос «немецкие солдаты Второй мировой войны» модель генерировала чернокожих и азиатских женщин в форме вермахта.
В The Verge это назвали исторически неточными изображениями. В более жёстких формулировках – перекрутом политкорректности или даже расизмом наоборот.
Почему это произошло? Google, как и другие технологические компании, пытался решить проблему предвзятости ИИ. Старые модели часто генерировали преимущественно белокожих мужчин в ответ на запросы вроде «врач» или «CEO». Чтобы исправить это, разработчики начали добавлять в промпты неявные указания на расовое и гендерное разнообразие. В случае с Gemini этот механизм сработал слишком агрессивно и начал встраивать разнообразие даже в те контексты, где это противоречило историческим фактам.
Хьюго Фью, глава Google DeepMind, публично извинился, назвав ситуацию неприемлемой и пообещав исправить. Функцию генерации людей отключили, пообещав вернуть улучшенную версию.
5. Излишняя осторожность: когда Gemini отказывается отвечать
Ещё одна регулярная жалоба пользователей: Gemini слишком часто отказывается отвечать на безобидные вопросы, переадресовывая в поиск или выдавая сообщение о нарушении политики безопасности.
В октябре 2025 года пользователи Google Help обсуждали, что их промпты флажатся как неприемлемые, хотя они таковыми не являются. Причины назывались разные: широкие фильтры безопасности, которые блокируют всё, что может быть связано с насилием или ненавистью, неспособность модели правильно интерпретировать контекст, изменения в настройках фильтров, которые сделали их более чувствительными.
В ответе сообщества Google советовали переформулировать промпты: добавлять контекст, пояснять, что запрос делается в исследовательских или творческих целях, использовать нейтральные формулировки.
Проблема здесь не в технической ошибке, а в философии безопасности. Google, обжёгшись на ошибках Bard и скандале с генерацией изображений, предпочёл перестраховаться. Лучше отказать в ответе на 10 безобидных запросов, чем один раз выдать что-то, что можно истолковать как вредоносное или предвзятое.
Для пользователя это выглядит как мать, которая слишком опекает. Ты просто хочешь спросить у нейросети, как приготовить яичницу, а она отвечает: «Я не могу ответить на этот вопрос, так как он может быть связан с использованием кухонного оборудования, что потенциально опасно. Пожалуйста, обратитесь к поиску Google».
Что дальше? Будущее Gemini
На момент написания статьи Gemini – один из лидеров рынка. 750 млн пользователей, лучшие результаты в тестах, глубокая интеграция в экосистему Google. Но проблемы остаются.
Во-первых, стоимость. $185 млрд капзатрат в 2026 году – это невероятная сумма. Инвесторы нервничают. Если окупаемость не наступит в обозримом будущем, давление на руководство Google будет расти.
Во-вторых, регулирование. Иск о слежке через Gemini может стать прецедентом. Если суд встанет на сторону пользователей, Google придётся либо менять подход к сбору данных, либо платить миллиардные штрафы. Аналогичные иски могут последовать и в Европе, где законы о защите данных ещё строже.
В-третьих, технологические вызовы. CoT Leak и проблемы с честностью рассуждений показывают, что даже создатели моделей не до конца понимают, как они работают. С ростом сложности эта проблема будет только усугубляться.
Наконец, конкуренция. Да, Gemini 3.0 Pro обошел GPT-5.1 в 19 из 20 тестов. Но OpenAI, Anthropic, xAI и китайские игроки не стоят на месте. В гонке ИИ лидерство измеряется не годами, а месяцами.
История Gemini – это история о том, как страх проиграть заставляет даже технологических гигантов совершать глупые ошибки, а потом, ценой миллиардов и репутационных потерь, выкарабкиваться обратно.
Bard начинал как поспешный, сырой ответ на ChatGPT. Он ошибался в фактах, терял $100 млрд капитализации за день, выглядел неуклюже по сравнению с конкурентами. Сегодня Gemini – это 750 млн пользователей, модели, которые занимают первые строчки в бенчмарках, и инфраструктура, которая обрабатывает 10 млрд токенов в минуту.
Но за этим ростом стоят скандалы: утечки внутренних инструкций, обвинения в слежке, перекрученная политкорректность, излишняя осторожность и систематическое сокрытие моделями своих реальных процессов рассуждения.
Gemini выиграл гонку догоняющих. Вопрос в том, сможет ли он оставаться на плаву, не теряя доверие пользователей, не нарушая их приватность и не тратя на это все свои деньги.
Пока ответа на этот вопрос нет. Продолжаем следить за тем, как Google будет его искать.
Спасибо за прочтение!
Автор: mefdayy
