Alphabet откладывает запуск Gemini 3.5 Pro, акции падают20.07.2026 10:15

Google отложила выпуск своей флагманской модели искусственного интеллекта Gemini 3.5 Pro. По данным Bloomberg, «релиз оказался на несколько месяцев позади графика из-за дополнительной работы над возможностями программирования и другими улучшениями». Ранее компания планировала запуск в июне, однако теперь его ожидают в июле после сбора дополнительной обратной связи от первых тестировщиков.

Gemini 3.5 Pro должна стать более мощной моделью для сложных задач с большим количеством последовательных действий, включая написание программного кода и работу ИИ-агентов — систем, которые могут самостоятельно выполнять цепочки действий по заданной цели.

По данным отраслевых публикаций, Google также учитывает замечания пользователей о расходе токенов, от которых зависят скорость работы и стоимость использования ИИ-сервисов.

Для разработчиков задержка флагманской модели означает неопределённость при планировании обновлений. Новые версии крупных языковых моделей могут менять стоимость обработки запросов, ограничения по объёму контекста и поведение API, поэтому компании обычно повторно проверяют свои системы перед переходом на новую версию.

Перенос релиза повлиял и на настроения инвесторов. По данным рыночных обзоров, акции Alphabet после достижения максимума 2026 года около $408,61 снизились: в один из торговых дней падение внутри сессии составило около 4,5%, а закрытие прошло на уровне $346,77. Одновременно снизились акции ряда компаний, связанных с производством ИИ-чипов, и индекс полупроводникового сектора SOXX.

При этом аналитики отмечают, что задержка не означает потери Google позиций на рынке искусственного интеллекта. Компания продолжает выпускать другие модели и развивать собственную ИИ-платформу, а реакция рынка отражает в первую очередь краткосрочную неопределённость вокруг сроков выхода одного из ключевых продуктов.

После появления Gemini 3.5 Pro разработчикам и компаниям предстоит проверить реальную производительность модели: точность генерации кода, расход токенов, скорость обработки запросов и эффективность в многоэтапных задачах. До публикации официальных характеристик и независимых тестов команды, зависящие от ИИ-инструментов, будут вынуждены учитывать возможные изменения в своих планах интеграции.