O Google aparece hoje como a empresa mais bem equipada para liderar a corrida da inteligência artificial, mas segue sem dar o passo que poderia ameaçar sua própria mina de ouro: o Google Search. Em fevereiro, o Gemini 3.1 Pro chegou ao topo do Artificial Analysis Intelligence Index, superando o Claude Opus 4.6 por quatro pontos e custando menos da metade para operar. Por algumas semanas, o Google liderou praticamente todos os rankings que circulam entre entusiastas de IA.
Mas a sequência não se confirmou como esperado. No evento I/O, em maio, a empresa prometeu o Gemini 3.5 Pro para junho. O lançamento não aconteceu. Em meados de julho, a Bloomberg revelou que o desempenho do modelo em programação ficou abaixo da meta interna, e que uma tentativa de corrigir isso alterando os dados de treinamento não deu o resultado esperado.
O que mudou na disputa por liderança em IA?
Desde julho, o Google lançou o Gemini 3.7 Flash, o 3.8 Flash, modelos de voz, um modelo de vídeo, um modelo de música e um modelo voltado à robótica. Mesmo assim, o changelog da API da empresa, atualizado pela última vez em 22 de setembro, ainda não traz o Gemini 3.5 Pro. Nos comentários sobre os resultados do segundo trimestre, o executivo-chefe do Google, Sundar Pichai, já falava do Gemini 4 e do que chamou de “nosso treinamento de pré-processamento mais ambicioso até agora”.
O argumento central é simples: o Google tem a infraestrutura, os dados e o dinheiro para vencer essa disputa, mas talvez não tenha o interesse de construir a ferramenta que mais ameaçaria o próprio motor de busca, justamente porque esse motor continua extremamente lucrativo.
Os números que sustentam a força do Google
O Google mantém uma base de ativos difícil de igualar. A empresa indexa a web inteira, opera o Chrome e o Android, é dona do YouTube e vende o Workspace para empresas. O backlog da nuvem fechou o segundo trimestre em 514 bilhões de dólares. O aplicativo Gemini ultrapassou a marca de um bilhão de usuários mensais em agosto, e Pichai afirmou que o AI Mode também já passou dessa marca.
Dados da Comscore reforçam esse avanço: no painel dos Estados Unidos, a participação do Gemini nos comandos digitados em 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?
O recurso mais escasso em inteligência artificial é poder computacional, e o Google fabrica seus próprios chips, os TPUs, além de alugá-los. Em maio, a publicação The Information revelou que a Anthropic se comprometeu a gastar 200 bilhões de dólares ao longo de cinco anos em nuvem e chips do Google. No segundo trimestre, a receita do Google Cloud cresceu 82%, somando 24,8 bilhões de dólares, com lucro operacional de 8,8 bilhões de dólares.
Em agosto, uma reportagem exclusiva da Reuters mostrou outro lado dessa mesma moeda: capacidade computacional limitada e disputas internas entre áreas responsáveis pelo Gemini deixaram setores como o de programação com recursos insuficientes. Segundo a Reuters, lideranças do Google Cloud esperavam que a nova gestão do Gemini apaziguasse o conflito com a DeepMind pela disputa dos chips. Já em abril, a The Information divulgou um memorando no qual o cofundador do Google, Sergey Brin, afirmou à equipe da DeepMind que a empresa precisava “urgentemente reduzir 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 próprio da empresa ficou abaixo da meta em programação. Alugar um TPU para a Anthropic gera receita imediata. Usar o mesmo TPU para treinar uma nova versão do Gemini é uma aposta sem retorno garantido.
O que isso significa para quem usa o Google Search?
A mesma lógica aparece na principal vitrine do Google. Ao incorporar inteligência artificial generativa à busca, a empresa optou por manter tudo dentro da página de resultados, com os recursos AI Overviews e AI Mode convivendo lado a lado com anúncios. Essa escolha afeta diretamente editores e criadores de conteúdo, cujo material é consumido dentro do ambiente do Google, ao lado da publicidade da própria empresa.
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 incorporados à busca.
O risco real para o Google Search não é um concorrente que copie o formato de busca, mas sim um assistente de IA que resolva a tarefa do usuário sem nunca mostrar uma página de resultados, escrevendo código, comparando contratos ou organizando uma viagem sem que ninguém clique em nenhum anúncio. É justamente nessa categoria que o Google está mais atrasado, e isso não parece coincidência: construir esse tipo de assistente significaria tornar a própria busca dispensável.
O precedente da Microsoft
A história recente da Microsoft serve de alerta. A empresa tinha o Windows, o Edge e o Office como vitrines naturais 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 apenas 4,5% da busca mundial, e o Copilot, integrado ao Windows, responde por 2,8% do tráfego de referência entre chatbots de IA rastreado pela plataforma (um número que deve ser lido com cautela, já que mede apenas cliques de referência, não uso real). A Microsoft segue financeiramente saudável, principalmente alugando capacidade de nuvem para empresas como a própria OpenAI, mas não é considerada líder em busca nem em inteligência artificial para o consumidor final.
No mercado corporativo, o cenário também não favorece o Google: segundo o relatório de 2025 da Menlo Ventures sobre uso empresarial de modelos de linguagem, a Anthropic detém 40% dos gastos corporativos com APIs de IA, a OpenAI tem 27% e o Google fica com 21%. Em programação, a diferença é ainda maior: Anthropic com 54%, OpenAI com 21% e Google com apenas 11%. A Menlo Ventures é uma das principais investidoras da Anthropic e administra um fundo em conjunto com a empresa, o que pede cautela na leitura desses números, mas mesmo descontado esse viés, a maior parte do dinheiro corporativo voltado a tarefas práticas de IA não está fluindo para o Google.
O Google só acelera sob pressão
O histórico mostra que o Google reage rápido quando está sob ameaça direta. O lançamento do ChatGPT gerou um alerta interno de emergência na empresa em dezembro de 2022. Dois meses depois, uma demonstração do Bard cometeu um erro factual e a Alphabet perdeu cerca de 100 bilhões de dólares em valor de mercado em um único dia. A reação seguinte foi real: o Gemini 2.5 Pro chegou ao topo do LMArena em março de 2025, e depois do lançamento do Gemini 3, foi a vez de Sam Altman declarar alerta máximo dentro da OpenAI.
O problema é que, sem uma ameaça imediata à receita de busca, que cresceu 17% no último trimestre, não há motivo interno para acionar esse mesmo tipo de urgência. Sem pressão, o Google tende a avançar no ritmo cauteloso que caracterizou a Microsoft em sua própria disputa com a IA de consumo, o que pode deixar em aberto justamente o tipo de assistente capaz de reduzir, no futuro, a dependência do usuário pela página de resultados do Google Search.
Com informações de searchenginejournal.com.
