Google rilancia la sfida nell’intelligenza artificiale con tre nuovi modelli Gemini
Alphabet ha annunciato il lancio di tre nuovi modelli della famiglia Gemini, presentando quella che rappresenta finora la sua risposta più concreta al vantaggio conquistato da Anthropic nel campo della cybersecurity. La mossa arriva in un momento delicato per il colosso di Mountain View, chiamato a dimostrare progressi tangibili su una linea di prodotti che ha subito ritardi e deve affrontare una concorrenza sempre più agguerrita.
Gemini 3.5 Flash Cyber: focus sulla sicurezza informatica
Il primo dei nuovi modelli, Gemini 3.5 Flash Cyber, è stato progettato per individuare e correggere le vulnerabilità software. In una fase iniziale sarà disponibile esclusivamente per enti governativi e partner selezionati, attraverso un programma pilota ad accesso limitato.
Secondo Google, il modello specializzato opera con un costo per token inferiore rispetto ai modelli di dimensioni maggiori. Un elemento che potrebbe consentire all’azienda di ridurre il divario con Anthropic, che ha costruito un vantaggio significativo nella difesa automatizzata del codice.
Gemini 3.6 Flash: più efficienza e costi ridotti
Il secondo modello, Gemini 3.6 Flash, migliora le prestazioni nella programmazione, nell’elaborazione multimodale e nel lavoro basato sulla conoscenza, riducendo al contempo l’utilizzo di token fino al 17% e abbattendo il costo per token rispetto alla versione precedente. Si tratta di un taglio rilevante nelle spese operative per la gestione di carichi di lavoro ad alto volume.
Gemini 3.5 Flash-Lite: velocità ed economicità per l’uso su larga scala
Chiude la nuova gamma Gemini 3.5 Flash-Lite, il modello più rapido ed economico dell’intera famiglia 3.5. È stato concepito per gestire operazioni ad alto volume e attività di dimensioni ridotte all’interno di sistemi di agenti AI più complessi.
La strategia di Google: prezzo ed efficienza come armi competitive
L’ampliamento della gamma riflette la scommessa di Google secondo cui competitività di prezzo ed efficienza operativa possano compensare i ritardi accumulati in diverse categorie di prodotto chiave.
I dati di Artificial Analysis confermano che Gemini Flash già oggi presenta costi inferiori rispetto ai modelli comparabili di Anthropic, OpenAI e dei rivali cinesi. Stando a quanto dichiarato dall’azienda, Gemini 3.6 Flash — il più performante tra i due nuovi modelli — offre un costo per operazione inferiore rispetto a GPT-5.6 Terra Max, Kimi K3 e Qwen 3.7 Max, mentre Flash-Lite si posiziona a una frazione di tali costi.
La pressione dei concorrenti cinesi
Il lancio avviene alla vigilia della pubblicazione dei risultati trimestrali di Alphabet e in una fase di crescente slancio per gli operatori cinesi. Il modello Kimi K3 di Moonshot AI ha registrato una domanda talmente elevata da spingere l’azienda a limitare i nuovi abbonamenti e l’accesso alle API a causa dei vincoli di capacità.
Nel frattempo Alibaba sta anticipando il lancio di Qwen 3.8 Max, che secondo l’azienda si collocherebbe subito dietro al modello Fable 5 di Anthropic in termini di prestazioni complessive.
La corsa alla capacità di calcolo
Questa dinamica mette in evidenza l’altra faccia della competizione nell’intelligenza artificiale: sviluppare un modello competitivo è solo una parte della sfida. Le aziende devono anche disporre di capacità di calcolo sufficiente per erogare i servizi su larga scala.
Google può contare su un potenziale vantaggio grazie ai propri chip proprietari, all’infrastruttura cloud e alla capacità di progettare in modo integrato modelli e hardware, sebbene anche l’azienda abbia dovuto fronteggiare limiti di capacità.
Un chip dedicato per abbattere i costi
I lanci arrivano mentre Google starebbe sviluppando, secondo indiscrezioni, un chip specializzato in grado di far funzionare Gemini con un’efficienza fino a 10 volte superiore, nell’ambito di un più ampio sforzo per ridurre i costi di erogazione dei servizi AI.
Un portavoce di Google Cloud ha dichiarato alla CNBC che i team dell’azienda “sono costantemente impegnati nella ricerca e nella sperimentazione di nuove innovazioni per garantire prestazioni ed efficienza massime ai nostri utenti e clienti” e che “sebbene non tutti i progetti arrivino alla fase di produzione, questa rigorosa esplorazione è centrale nel nostro approccio full stack”.
“Progettando in modo integrato hardware e software fin dalle fondamenta, garantiamo che i nostri sistemi siano ottimizzati per i carichi di lavoro reali”, ha aggiunto il portavoce.
Maggiore trasparenza sulla roadmap futura
Dopo le critiche relative ai ritardi, Google ha deciso di offrire maggiore visibilità sui propri piani di sviluppo. Il modello Gemini 3.5 Pro è attualmente in fase di test con i partner in vista di una disponibilità più ampia, mentre l’azienda ha avviato la più imponente sessione di pre-addestramento mai realizzata per Gemini 4, segnalando così l’intenzione di consolidare la propria posizione nel mercato dell’intelligenza artificiale generativa.
