Возможно, Google (Alphabet Inc.) вновь оказалась на передовой искусственного интеллекта, однако инвесторы и потребители всё больше сосредотачиваются на том, что люди могут создать с помощью этой технологии, поскольку популярность персональных агентов стремительно растёт.
30.09.2026 г. компания представила свою долгожданную модель Gemini 4 Argon, пообещав значительные достижения в области программирования, кибербезопасности и решения сложных задач. Согласно отраслевым тестам, Argon не уступает OpenAI в ключевом тесте по кибербезопасности и демонстрирует лидирующие результаты в области разработки программного обеспечения.
Стартовая цена Argon — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов — также соответствует цене на недавно удешевленную модель GPT-6.1 Sol от OpenAI. Один токен эквивалентен примерно трем четвертям одного слова.
В то время как Google усиливает свои позиции в борьбе за лидерство на рынке моделей, его конкурент Meta набирает миллионы загрузок своего приложения Muse, которое было запущено в прошлом месяце и взлетело на вершину рейтинга App Store от Apple, обогнав ChatGPT. 29.09.2026 г. OpenAI представила Dots — свой личный виртуальный помощник, отвечающий на спрос со стороны бизнеса и потребителей на инструменты, способные выполнять задачи — такие как просмотр электронной почты, бронирование поездок и ведение расходов — от имени пользователя.
Тем временем в сфере передовых моделей (frontier models) фокус внимания сместился на вопросы безопасности: три недели назад генеральный директор Anthropic, Дарио Амодеи, вызвал бурную дискуссию, призвав ведущие ИИ-лаборатории замедлить темпы разработки из-за растущих опасений по поводу потенциальных рисков.
За последние три месяца акции Alphabet упали примерно на 6%, тогда как акции Meta выросли на 19% — во многом благодаря сентябрьскому ралли, ставшему самым стремительным месячным ростом с 2022 года.
В аналитической записке, опубликованной 01.10.2026 г., эксперты JPMorgan Chase отметили, что Google необходим значительный прогресс в области персональных агентов, чтобы вызвать интерес у потребителей. Аналитики Bank of America указали, что Gemini 4 может укрепить облачный бизнес Google и существующие продукты компании, а также послужить фундаментом для создания персонального агента в будущем. На потребительском рынке Google обладает огромным преимуществом «родного поля».
Миллиарды людей пользуются продуктами Google, включая Gmail, Календарь, Chrome и Поиск. Их сообщения и расписания уже хранятся в экосистеме Google, что потенциально дает компании существенное преимущество в разработке помощника, способного работать со всеми этими сервисами.
Тем не менее личный помощник Google, Spark, по-прежнему доступен только платным подписчикам, тогда как Muse является бесплатным, но с ограничениями на использование. По данным Sensor Tower, по состоянию на 30 сентября количество скачиваний Muse превысило 5 миллионов.
В ходе закрытого брифинга с CNBC, члены команды разработчиков Google рассказали о существующих возможностях Spark и подходе компании к расширению доступа к этой технологии, а также признали, что бесплатная доступность Muse помогла пользователям открыть для себя эту технологию и опробовать её.
Запущенный в мае на конференции разработчиков Google I/O, Spark может работать в Gmail и Календаре, перемещаться по веб-сайтам через Chrome и выполнять такие задачи, как заполнение онлайн-форм. Он также доступен через мобильные и настольные приложения Google.
Однако, в отличие от Muse, Spark не может совершать исходящие телефонные звонки или оформлять покупки от имени пользователя. Вместо этого он сопровождает пользователей на протяжении всего процесса покупки, а затем возвращает им контроль для окончательного утверждения.
Может ли Argon помочь Spark?
Подход Meta также привёл к возникновению сложностей.
В сентябре агентство Reuters сообщило, что компания экспериментировала с системой человека-консьержа, в рамках которой подрядчики обрабатывали некоторые телефонные звонки, когда Muse не смог выполнить их автономно. Внутренние опасения по поводу конфиденциальности побудили Meta приостановить эксперимент, в то время как функция автоматических телефонных звонков по-прежнему находится в бета-версии.
Этот эпизод вызвал опасения по поводу конфиденциальности, связанные с предоставлением ИИ-помощникам доступа к такому большому объёму конфиденциальной личной информации.
Представитель Meta сообщил в электронном письме, что внутреннее тестирование «является ключевым элементом процесса разработки продукта» и проводится с целью получения отзывов о мерах безопасности и защиты конфиденциальности, необходимых для более широкого выпуска продукта.
«Мы работаем с продавцами над дальнейшим совершенствованием этой потенциальной функции звонков и запустим её только тогда, когда она будет готова и сопровождаться надлежащими разъяснениями», — заявила представительница компании.
В настоящее время Google изучает, сможет ли его новейшая передовая модель усилить возможности Spark.
В интервью CNBC, Тулси Доши, руководитель отдела продуктов Gemini, подчеркнула способность Argon решать сложные задачи, требующие нескольких шагов и способные выполняться в течение длительного времени. Она отметила, что Google по-прежнему изучает, где Argon можно будет использовать наиболее эффективно.
Персональным агентам не нужны самые мощные передовые модели для выполнения повседневных задач. До появления Argon, Google большую часть лета посвятила выпуску более дешёвых и лёгких моделей, предназначенных для обработки рутинных запросов в больших объёмах. Доши отметила, что эти модели по-прежнему остаются незаменимыми для повседневных агентов, в то время как более мощные передовые модели могут обеспечить дополнительные возможности логического мышления, необходимые для выполнения сложных задач.
Ещё есть вопрос стоимости. Работа мощных моделей ИИ обходится дорого, особенно для агентов, которые работают непрерывно и выполняют множество задач. Стартовые цены Google на Argon конкурентоспособны, но компания заявила, что опубликованные тарифы в конечном итоге удвоятся до 4 долларов за миллион входных токенов и 20 долларов за миллион выходных токенов.
Одной из задач для Google является определение того, как объединить свои модели в агент, способный справляться со все более сложными задачами, не делая при этом эксплуатацию сервиса непомерно дорогой.
Кроме того, Argon пока не доступен широкой аудитории.
Google участвует в добровольном процессе тестирования безопасности, проводимом правительством США, и на первых порах ограничивает доступ к Argon отдельным специалистам по кибербезопасности и корпоративным клиентам облачных сервисов. Компания планирует расширить доступ для разработчиков, корпоративных клиентов и потребителей, но пока не объявила дату публичного выпуска.
Это ограничивает возможности независимого тестирования Argon. 30.09.2026 г. агентство Bloomberg сообщило, что некоторые сотрудники Google усомнились в реальной эффективности модели при написании кода, несмотря на высокие результаты тестов.
Google оспаривает такую оценку и сообщил CNBC, что сотрудники по всей компании уже несколько недель тестируют версии Gemini 4, причем некоторые из них получили неограниченный доступ.
Однако наибольшая срочность наблюдается со стороны конкурентов, поскольку другие компании стремятся как можно скорее сделать ИИ доступным для широких масс.
Как написали аналитики JPMorgan: «Google с трудом удается преобразовать высокую скорость разработки продуктов в громкие релизы, которые находят отклик у потребителей, удерживают внимание публики и существенно укрепляют позиции компании как лидера в области ИИ».
Добавить комментарий