O Google chegou a liderar os principais rankings de inteligência artificial em fevereiro, quando o Gemini 3.1 Pro superou o Claude Opus 4.6 por quatro pontos no Artificial Analysis Intelligence Index e custava menos da metade para rodar. Mas a vantagem durou pouco: a empresa prometeu o Gemini 3.5 Pro para junho, durante o evento I/O, e o modelo nunca foi lançado. A ausência expõe um dilema que pode mudar o futuro da busca on-line como os usuários conhecem hoje.
O que aconteceu com o Gemini 3.5 Pro?
Em meados de julho, a Bloomberg revelou que o desempenho do modelo em programação ficou abaixo do esperado pelo próprio Google. Uma tentativa de corrigir o problema, alterando os dados de treinamento, também não trouxe o resultado desejado. Em nota, o Google afirmou que vem lançando “muitos modelos rapidamente” e mantendo-os “altamente econômicos para os clientes”.
De fato, desde julho a empresa lançou o Gemini 3.7 Flash, o 3.8 Flash, além de modelos de voz, vídeo, música e robótica. Ainda assim, o changelog oficial da API, atualizado pela última vez em 22 de setembro, segue sem registrar o Gemini 3.5 Pro. Durante a divulgação de resultados do segundo trimestre, o executivo-chefe Sundar Pichai já falava do Gemini 4 e de “nosso treinamento mais ambicioso até agora”.
Google está perdendo a corrida da IA?
A hesitação em lançar um modelo de ponta levanta uma pergunta recorrente entre analistas do setor: o Google teria perdido o fôlego para liderar a disputa por inteligência artificial. A avaliação, compartilhada recentemente em uma publicação no LinkedIn por um analista que acompanha o setor de buscas há duas décadas, aponta uma mudança de postura em relação à empresa, antes vista como favorita na corrida.
O argumento central não é que o Google vá fracassar, mas que a empresa não teria incentivo para construir a tecnologia que mais ameaça seu próprio negócio de buscas, justamente porque esse negócio continua extremamente lucrativo. A dúvida, segundo essa leitura, sempre foi se o Google estaria disposto a arriscar aquilo que já funciona bem.
Do outro lado, há argumentos consistentes a favor do Google: a empresa controla dados, distribuição (Chrome, Android, YouTube, Workspace) e fabrica os próprios chips. O backlog da nuvem da empresa chegou a 514 bilhões de dólares ao final do segundo trimestre. O aplicativo Gemini ultrapassou a marca de 1 bilhão de usuários mensais em agosto, e Pichai afirma que o AI Mode também já passou dessa marca.
Dados da Comscore reforçam o avanço: nos Estados Unidos, a participação do Gemini nos comandos de assistentes de IA saltou de 17% em janeiro para 30% em junho, enquanto o ChatGPT caiu de 70% para 50% no mesmo período.
Para onde vão os chips do Google?
Ainda que o Google detenha a infraestrutura mais robusta do setor, a forma como distribui esse recurso escasso, o poder computacional, revela prioridades. Em maio, o site The Information informou que a Anthropic havia se comprometido a investir 200 bilhões de dólares ao longo de cinco anos na nuvem e nos chips do Google. No segundo trimestre, a receita do Google Cloud cresceu 82%, para 24,8 bilhões de dólares, com lucro operacional de 8,8 bilhões de dólares.
Em agosto, a Reuters revelou, com exclusividade, que a capacidade limitada de processamento e disputas internas entre equipes responsáveis por diferentes partes do Gemini deixaram áreas como programação sem recursos suficientes. Segundo a reportagem, líderes do Google Cloud esperavam que a nova liderança do Gemini apaziguasse o conflito com a divisão DeepMind pela disputa dos chips disponíveis. Em abril, The Information também revelou um memorando em que Sergey Brin pedia à equipe da DeepMind que a empresa “urgentemente reduzisse a distância” em relação ao Claude em tarefas de programação autônoma.
O resultado do trimestre resume o dilema: a nuvem cresceu 82%, enquanto o modelo desenvolvido internamente ficou aquém das metas de programação. Alugar um chip para a Anthropic gera receita imediata. Investir o mesmo chip em um novo treinamento do Gemini é uma aposta de resultado incerto.
O que muda na busca do Google?
A mesma lógica aparece na principal vitrine da empresa: a busca. Ao incorporar inteligência artificial generativa aos resultados, o Google posicionou o AI Overviews no topo da página e o AI Mode ao lado, com anúncios circulando por ambos os espaços.
Do ponto de vista financeiro, a estratégia funciona. A receita de busca e outros serviços cresceu 17% no segundo trimestre, somando 63,3 bilhões de dólares, e Pichai atribui parte desse crescimento aos recursos de IA que estimulam mais buscas.
O ponto de atenção, segundo a análise, está no tipo de assistente que realiza tarefas completas sem nunca exibir uma página de resultados, escrevendo código, comparando contratos ou reservando viagens sem gerar cliques em anúncios. Essa seria justamente a categoria em que o Google está mais atrasado.
O precedente da Microsoft
A trajetória da Microsoft serve como comparação. A empresa tinha Windows, Edge e Office como vitrines privilegiadas e foi a primeira a incorporar a tecnologia da OpenAI ao Bing, em fevereiro de 2023, enquanto o Google ainda reagia internamente ao lançamento do ChatGPT.
Três anos e meio depois, segundo dados da StatCounter referentes a agosto, o Bing detém 4,5% da busca mundial, e o Copilot, mesmo integrado ao Windows, responde por apenas 2,8% do tráfego de referência de chatbots de IA rastreado pela StatCounter (um número aproximado, já que a métrica considera cliques de referência, não uso direto).
No mercado corporativo, o cenário também pesa contra o Google: o relatório de 2025 da Menlo Ventures sobre gastos empresariais com APIs de LLM aponta a Anthropic com 40% do mercado, a OpenAI com 27% e o Google com 21%. Em programação, a Anthropic lidera com 54%, contra 21% da OpenAI e apenas 11% do Google. A Menlo é uma das principais investidoras da Anthropic, o que pede cautela na leitura dos números, mas mesmo descontado esse viés, a maior parte do dinheiro corporativo segue fora do ecossistema Google.
Com informações de searchenginejournal.com.
