Google wprowadza gotowe do produkcji modele Gemini 2.5 AI, aby rzucić wyzwanie dominacji OpenAI w przedsiębiorstwach

Google podjęło w poniedziałek zdecydowane kroki w celu wzmocnienia swojej pozycji w wyścigu zbrojeń w dziedzinie sztucznej inteligencji, ogłaszając, że jego najpotężniejsze modele Gemini 2.5 są gotowe do wprowadzenia do produkcji korporacyjnej, a jednocześnie prezentując nową, niezwykle wydajną odmianę zaprojektowaną tak, aby przebić konkurencję pod względem kosztów i szybkości.

Spółka zależna Alphabet promowała dwa ze swoich flagowych modeli AI — Gemini 2.5 Pro i Gemini 2.5 Flash — ze statusu wersji testowej do ogólnej dostępności , sygnalizując pewność firmy, że technologia ta poradzi sobie z aplikacjami biznesowymi o znaczeniu krytycznym. Google jednocześnie wprowadził Gemini 2.5 Flash-Lite , pozycjonując go jako najbardziej opłacalną opcję w swojej ofercie modeli do zadań o dużej objętości.

Ogłoszenia stanowią jak dotąd najbardziej stanowcze wyzwanie Google dla pozycji lidera rynkowego OpenAI , oferując przedsiębiorstwom kompleksowy zestaw narzędzi AI, od możliwości rozumowania premium po automatyzację przyjazną dla budżetu. Ruch ten następuje, gdy firmy coraz częściej domagają się gotowych do produkcji systemów AI, które mogą niezawodnie skalować się w ramach swoich operacji.

Decyzja Google o wycofaniu tych modeli z wersji zapoznawczej odzwierciedla rosnącą presję, aby dorównać szybkiemu wdrażaniu konsumenckich i korporacyjnych narzędzi AI przez OpenAI. Podczas gdy OpenAI zdominowało nagłówki dzięki ChatGPT i rodzinie GPT-4 , Google przyjęło bardziej ostrożne podejście, szeroko testując modele przed ogłoszeniem ich gotowości do produkcji.

„Pęd ery Gemini 2.5 nadal rośnie” — napisał Jason Gelman, dyrektor ds. zarządzania produktami w Vertex AI, we wpisie na blogu zapowiadającym aktualizacje. Język sugeruje, że Google postrzega ten moment jako kluczowy dla ugruntowania wiarygodności swojej platformy AI wśród nabywców korporacyjnych.

Wydaje się, że czas jest strategiczny. Google wydało te aktualizacje zaledwie kilka tygodni po tym, jak OpenAI zostało poddane kontroli bezpieczeństwa i niezawodności swoich najnowszych modeli, co stworzyło Google możliwość pozycjonowania się jako bardziej stabilnej, zorientowanej na przedsiębiorstwa alternatywy.

Cechą wyróżniającą podejście Google jest nacisk na możliwości „ rozumowania ” lub „ myślenia ” — architekturę techniczną, która pozwala modelom na bardziej świadome przetwarzanie problemów przed udzieleniem odpowiedzi. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych, które generują odpowiedzi natychmiast, modele Gemini 2.5 mogą przeznaczać dodatkowe zasoby obliczeniowe na rozwiązywanie złożonych problemów krok po kroku.

Ten „budżet myślenia” daje deweloperom bezprecedensową kontrolę nad zachowaniem AI. Mogą oni poinstruować modele, aby myślały dłużej nad złożonymi zadaniami rozumowania lub szybko odpowiadały na proste zapytania, optymalizując zarówno dokładność, jak i koszt. Funkcja ta zaspokaja krytyczną potrzebę przedsiębiorstwa: przewidywalne zachowanie AI, które można dostroić do konkretnych wymagań biznesowych.

Gemini 2.5 Pro , pozycjonowany jako najbardziej wydajny model Google, wyróżnia się złożonym rozumowaniem, zaawansowanym generowaniem kodu i multimodalnym rozumieniem. Może przetworzyć do miliona tokenów kontekstu — mniej więcej równoważnych 750 000 słów — co pozwala mu analizować całe bazy kodów lub długie dokumenty w jednej sesji.

Gemini 2.5 Flash osiąga równowagę między wydajnością a możliwościami, zaprojektowany do zadań korporacyjnych o wysokiej przepustowości, takich jak podsumowywanie dokumentów na dużą skalę i responsywne aplikacje czatu. Nowo wprowadzona odmiana Flash-Lite poświęca część inteligencji na rzecz drastycznych oszczędności kosztów, ukierunkowana na przypadki użycia, takie jak klasyfikacja i tłumaczenie, gdzie szybkość i objętość mają większe znaczenie niż wyrafinowane rozumowanie.

Kilka dużych firm zintegrowało już te modele z systemami produkcyjnymi, co sugeruje, że zaufanie Google do ich stabilności nie jest bezpodstawne. Snap Inc. używa Gemini 2.5 Pro do zasilania funkcji inteligencji przestrzennej w swoich okularach AR, tłumacząc współrzędne obrazu 2D na przestrzeń 3D w celu wykorzystania w aplikacjach rzeczywistości rozszerzonej.

SmartBear , który dostarcza narzędzia do testowania oprogramowania, wykorzystuje Gemini 2.5 Flash do tłumaczenia skryptów testów ręcznych na testy automatyczne. „Zwrot z inwestycji jest wieloaspektowy” — powiedział Fitz Nowlan, wiceprezes ds. AI w firmie, opisując, w jaki sposób technologia przyspiesza tempo testowania, jednocześnie obniżając koszty.

Firma technologiczna z branży opieki zdrowotnej Connective Health wykorzystuje modele do wyodrębniania ważnych informacji medycznych ze złożonych zapisów tekstowych — zadanie wymagające zarówno dokładności, jak i niezawodności, biorąc pod uwagę, że dane medyczne są kwestią życia lub śmierci. Sukces firmy w tych zastosowaniach sugeruje, że modele Google osiągnęły próg niezawodności niezbędny dla regulowanych branż.

Decyzje cenowe Google'a sygnalizują jego determinację do agresywnej konkurencji w różnych segmentach rynku. Firma podniosła ceny tokenów wejściowych Gemini 2.5 Flash z 0,15 do 0,30 USD za milion tokenów, jednocześnie obniżając koszty tokenów wyjściowych z 3,50 do 2,50 USD za milion tokenów. Ta restrukturyzacja przynosi korzyści aplikacjom generującym długie odpowiedzi — typowym przypadkom użycia w przedsiębiorstwach.

Co ważniejsze, Google wyeliminowało poprzednie rozróżnienie między cenami „myślącymi” i „niemyślącymi”, które dezorientowało deweloperów. Uproszczona struktura cenowa usuwa barierę przyjęcia, ułatwiając jednocześnie przewidywanie kosztów dla nabywców korporacyjnych.

Wprowadzenie Flash-Lite za 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,40 USD za milion tokenów wyjściowych tworzy nowy dolny poziom zaprojektowany w celu przechwytywania obciążeń wrażliwych na cenę. Takie ceny pozycjonują Google w celu konkurowania z mniejszymi dostawcami AI, którzy zyskali popularność, oferując podstawowe modele po niezwykle niskich kosztach.

Jednoczesne wydanie trzech gotowych do produkcji modeli o różnych poziomach wydajności stanowi wyrafinowaną strategię segmentacji rynku. Google wydaje się pożyczać z tradycyjnego podręcznika branży oprogramowania: oferować dobre, lepsze i najlepsze opcje, aby pozyskać klientów w różnych przedziałach budżetowych, zapewniając jednocześnie ścieżki aktualizacji w miarę rozwoju potrzeb.

To podejście ostro kontrastuje ze strategią OpenAI polegającą na nakłanianiu użytkowników do korzystania z najbardziej wydajnych (i najdroższych) modeli. Gotowość Google do oferowania naprawdę tanich alternatyw może zakłócić dynamikę cenową rynku, szczególnie w przypadku aplikacji o dużej liczbie użytkowników, w których koszt interakcji ma większe znaczenie niż szczytowa wydajność.

Możliwości techniczne również pozycjonują Google korzystnie w cyklach sprzedaży przedsiębiorstw. Długość kontekstu wynosząca milion tokenów umożliwia przypadki użycia — takie jak analiza całych umów prawnych lub przetwarzanie kompleksowych raportów finansowych — których konkurencyjne modele nie są w stanie obsłużyć skutecznie. W przypadku dużych przedsiębiorstw o ​​złożonych potrzebach przetwarzania dokumentów ta różnica w możliwościach może okazać się decydująca.

Te wydania pojawiają się na tle zaostrzającej się konkurencji AI na wielu frontach. Podczas gdy uwaga konsumentów skupia się na interfejsach chatbotów, prawdziwa wartość biznesowa — i potencjał przychodów — leży w aplikacjach korporacyjnych, które mogą automatyzować złożone przepływy pracy i rozszerzać ludzkie podejmowanie decyzji.

Nacisk Google na gotowość produkcyjną i funkcje korporacyjne sugeruje, że firma wyciągnęła wnioski z wcześniejszych wyzwań związanych z wdrażaniem AI. Poprzednie premiery Google AI czasami wydawały się przedwczesne lub oderwane od rzeczywistych potrzeb biznesowych. Obszerny okres podglądu modeli Gemini 2.5 w połączeniu z wczesnymi partnerstwami korporacyjnymi wskazuje na bardziej dojrzałe podejście do rozwoju produktu.

Wybór architektury technicznej odzwierciedla również wnioski wyciągnięte z szerszej branży. Zdolność „myślenia” odnosi się do krytyki, że modele AI podejmują decyzje zbyt szybko, bez wystarczającego uwzględnienia złożonych czynników. Dzięki temu, że ten proces rozumowania jest kontrolowany i przejrzysty, Google pozycjonuje swoje modele jako bardziej godne zaufania w przypadku aplikacji biznesowych o wysokiej stawce.

Agresywne pozycjonowanie rodziny Gemini 2.5 przez Google sprawia, że ​​rok 2025 staje się rokiem kluczowym dla wdrażania AI w przedsiębiorstwach. Dzięki gotowym do produkcji modelom obejmującym wymagania dotyczące wydajności i kosztów, Google wyeliminowało wiele barier technicznych i ekonomicznych, które wcześniej ograniczały wdrażanie AI w przedsiębiorstwach.

Prawdziwy test nadejdzie, gdy firmy zintegrują te narzędzia z krytycznymi przepływami pracy. Wczesne przedsiębiorstwa stosujące je zgłaszają obiecujące wyniki, ale szersza walidacja rynkowa wymaga miesięcy użytkowania produkcyjnego w różnych branżach i aplikacjach.

Dla decydentów technicznych ogłoszenie Google stwarza zarówno szansę, jak i złożoność. Zakres opcji modeli umożliwia dokładniejsze dopasowanie możliwości do wymagań, ale wymaga również bardziej wyrafinowanych strategii oceny i wdrażania. Organizacje muszą teraz rozważyć nie tylko, czy przyjąć AI, ale także, które konkretne modele i konfiguracje najlepiej odpowiadają ich unikalnym potrzebom.

Stawki wykraczają poza indywidualne decyzje firm. Ponieważ AI staje się integralną częścią operacji biznesowych w różnych branżach, wybór platformy AI coraz bardziej determinuje przewagę konkurencyjną. Kupujący korporacyjni stają przed krytycznym punktem zwrotnym: zobowiązać się do ekosystemu jednego dostawcy AI lub utrzymywać kosztowne strategie multi-vendor w miarę dojrzewania technologii.

Google chce stać się standardem korporacyjnym dla AI — pozycja, która może okazać się niezwykle cenna w miarę przyspieszania adopcji AI. Firma, która stworzyła wyszukiwarkę, chce teraz stworzyć silnik inteligencji, który będzie napędzał każdą decyzję biznesową.

Po latach obserwowania, jak OpenAI podbija nagłówki gazet i zdobywa udziały w rynku, Google w końcu przestało mówić o przyszłości sztucznej inteligencji i zaczęło ją sprzedawać.

Codzienne spostrzeżenia na temat przypadków użycia biznesowego z VB Daily

Jeśli chcesz zaimponować swojemu szefowi, VB Daily ma dla Ciebie rozwiązanie. Dajemy Ci wewnętrzny wgląd w to, co firmy robią z generatywną sztuczną inteligencją, od zmian regulacyjnych po praktyczne wdrożenia, dzięki czemu możesz dzielić się spostrzeżeniami, aby uzyskać maksymalny zwrot z inwestycji.

Przeczytaj naszą Politykę prywatności

Dziękujemy za subskrypcję. Sprawdź więcej newsletterów VB tutaj .

Wystąpił błąd.