Il ritardo di Google Gemini 3.5 Pro segnala problemi più profondi per l'IA
Alphabet ha perso circa 200 miliardi di dollari di valore di mercato dopo che rapporti hanno confermato che il suo modello di punta Gemini 3.5 Pro è in ritardo di mesi, con prestazioni di codifica al di sotto dei benchmark interni e un numero crescente di ricercatori senior che lasciano per laboratori concorrenti. Il ritardo di Gemini 3.5 Pro, che ha innescato un calo del 4,4% in un solo giorno il 16 luglio, rende questo il ritardo di prodotto più costoso nella storia di Google e segnala che gli investitori stanno perdendo la pazienza con la cadenza di rilascio deliberata dell'azienda in un mercato che premia chi spedisce per primo.
Google ha annunciato Gemini 3.5 Pro alla sua conferenza per sviluppatori I/O il 19 maggio 2026, dove l'amministratore delegato Sundar Pichai ha detto ai partecipanti di aspettarsi la disponibilità generale il mese successivo. Quella finestra di giugno è passata senza rilascio pubblico. A metà luglio, il modello rimane accessibile solo tramite un'anteprima enterprise limitata su Vertex AI, senza una data di disponibilità generale fissata. La documentazione API non contiene alcuna registrazione della disponibilità del modello.
Perché il ritardo di Gemini 3.5 Pro è profondo
Il ritardo non è il risultato di un semplice errore di ingegneria. Secondo persone a conoscenza dei fatti citate in un rapporto di Bloomberg, DeepMind ha abbandonato il modello base precedente per Gemini 3.5 Pro e lo ha ricostruito da zero dopo che non ha superato i test enterprise. Lo sforzo di riaddestramento mirava a migliorare le capacità di codifica del modello, che non avevano raggiunto la soglia di qualità interna che Google si era prefissata.
A fine giugno, Google ha aggiornato i dati di addestramento utilizzati per migliorare le capacità di codifica di Gemini. I risultati sono stati deludenti, ha detto una persona a conoscenza della situazione. Dieci dipendenti attuali ed ex intervistati da Bloomberg hanno descritto frustrazione all'interno dell'azienda, con preoccupazione che Google stia perdendo terreno mentre i concorrenti spediscono modelli che superano Gemini nei benchmark chiave. Un portavoce di Google ha detto a Bloomberg che l'azienda sta attualmente testando 3.5 Pro con partner insieme a un modello Flash aggiornato, senza fornire una tempistica per un rilascio più ampio. Il ritardo di Gemini 3.5 Pro è un risultato diretto di queste lotte interne.
La capacità di codifica è diventata un benchmark critico per i modelli AI di frontiera perché si traduce direttamente in adozione da parte degli sviluppatori, contratti enterprise e integrazione di prodotto. Sia OpenAI che Anthropic hanno rilasciato modelli nelle ultime settimane che ottengono punteggi più alti nelle valutazioni standard di codifica, creando un divario visibile che Google non è stato in grado di colmare nonostante investimenti significativi nell'infrastruttura di addestramento. Il ritardo di Gemini 3.5 Pro è particolarmente dannoso perché la performance di codifica è dove conta di più.
Emorragia di talenti verso i concorrenti
Le sfide tecniche sono aggravate da una crisi di personale. Molti ricercatori senior di DeepMind hanno lasciato Google nelle ultime settimane, con quattro partenze in una sola settimana secondo alcuni resoconti. Le uscite includono Noam Shazeer, coautore del fondamentale articolo Transformer che è alla base della maggior parte dei moderni modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Le destinazioni sono quasi esclusivamente i principali rivali AI di Google: OpenAI, Anthropic e, in alcuni casi, Meta. Il ritardo di Gemini 3.5 Pro ha accelerato l'esodo poiché i ricercatori perdono fiducia nella direzione dell'azienda.
Le partenze rappresentano più di una perdita di talento individuale. Segnalano un disallineamento culturale tra l'etica della ricerca prima di tutto di DeepMind e la pressione del ciclo di prodotto che l'attuale mercato dell'IA richiede. I dipendenti citati nel rapporto di Bloomberg hanno descritto un'azienda in cui il progresso della ricerca lento e metodico si scontra con la necessità di spedire prodotti funzionanti su tempistiche trimestrali. La tensione è cresciuta mentre il business cloud di Google spinge per rilasci più veloci per competere con OpenAI sostenuta da Microsoft e Anthropic sostenuta da Amazon.
Reazione del mercato e la questione dei 200 miliardi di dollari
Le azioni di Alphabet sono scese del 4,4% il 16 luglio, cancellando circa 200 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato. La svendita è avvenuta lo stesso giorno in cui Bloomberg ha pubblicato il suo rapporto sul ritardo, indicando che il mercato non aveva prezzato l'intera portata del problema. CNBC ha confermato il rapporto e aggiunto dettagli sulla frustrazione interna e le partenze di talenti.
L'entità della perdita di valutazione riflette quanto la crescita futura di Alphabet sia legata alla sua roadmap AI. Il ritardo di Gemini 3.5 Pro è la prova più chiara di questa dipendenza. Il business cloud di Google, che genera decine di miliardi di entrate trimestrali, dipende dal convincere i clienti enterprise che i suoi modelli sono competitivi con quelli di OpenAI, Anthropic e altri. Un modello di punta che non può essere spedito in tempo, ha prestazioni scadenti nella codifica e perde i ricercatori che lo hanno costruito crea un problema di credibilità che nessuna quantità di marketing può risolvere.
La carenza di codifica è particolarmente dannosa perché la generazione di codice è oggi il caso d'uso enterprise leader per l'IA. Le aziende pagano per strumenti AI che accelerano lo sviluppo software, e il modello che guida nei benchmark di codifica tende a vincere i contratti enterprise. L'incapacità di Google di raggiungere i propri obiettivi su questa dimensione mette la sua divisione cloud in una posizione difficile quando negozia con grandi clienti che stanno già valutando alternative da Anthropic e OpenAI.
Gli analisti affrontano una domanda difficile: se questo sia un intoppo temporaneo o un sintomo di problemi strutturali più profondi. Il modello base ricostruito suggerisce che i problemi non erano minori e che la leadership di DeepMind ha giudicato un riavvio completo meno rischioso che spedire un modello in cui non credevano. Quella decisione acquista qualità ma costa tempo, e in questo mercato, il tempo si misura in posizionamento competitivo e fiducia degli investitori.
Pressione competitiva in un punto di svolta
Il ritardo arriva in un momento in cui il mercato dell'IA di frontiera sta accelerando. OpenAI ha spedito molteplici aggiornamenti del modello nel periodo successivo a Google I/O, e Anthropic ha rilasciato nuove versioni della sua famiglia Claude. Entrambe le aziende hanno dimostrato una forte performance di codifica che compete direttamente con ciò che Gemini 3.5 Pro avrebbe dovuto offrire. Meta ha anche rilasciato nuove versioni dei suoi modelli Llama a pesi aperti, disponibili gratuitamente e sempre più competitivi con i sistemi proprietari nelle valutazioni standardizzate.
La posizione di Google come operatore della più estesa infrastruttura di ricerca AI al mondo, inclusi i suoi supercomputer TPU e massicci cluster di addestramento, non si è tradotta in un vantaggio di spedizione. La cultura di ricerca dell'azienda, che ha prodotto l'architettura Transformer che ha reso possibile l'attuale boom dell'IA, è ottimizzata per la profondità piuttosto che per la velocità. Nell'attuale ambiente competitivo, questo orientamento è diventato una responsabilità che costa all'azienda sia talento che quote di mercato.
Per i clienti enterprise che valutano piattaforme AI, il ritardo introduce incertezza. Le aziende che hanno costruito piani di integrazione attorno alla tempistica di giugno di Gemini 3.5 Pro devono ora decidere se aspettare, cambiare fornitore o coprirsi su più modelli. Le partenze di talenti sollevano ulteriori domande sulla continuità della roadmap AI di Google oltre l'attuale generazione, poiché i ricercatori che se ne sono andati sono stati determinanti nella costruzione dei modelli che i clienti enterprise stanno ora valutando.
Perché questo è importante
Il ritardo di Gemini 3.5 Pro è importante perché espone un disallineamento tra ambizione di ricerca ed esecuzione commerciale che ha conseguenze finanziarie reali. Una perdita di 200 miliardi di dollari di valore di mercato, un modello ricostruito da zero e un flusso di ricercatori di alto livello verso i concorrenti non sono eventi isolati. Sono sintomi di una tensione strutturale che Google non ha risolto. Per il più ampio settore dell'IA, la domanda è se anche il più profondo team di ricerca possa sopravvivere in un mercato che premia la velocità sulla perfezione, e se le difficoltà di Google rallenteranno il ritmo complessivo del progresso o semplicemente sposteranno la leadership ad altri attori.
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