У Google одна из крупнейших ИИ-инфраструктур в мире, но её собственные учёные вынуждены стоять в очереди за вычислительными мощностями. Из-за жёстких внутренних приоритетов исследователи уходят из компании и создают стартапы, где получить доступ к «железу» проще и быстрее, пишет Bloomberg.
У Google одна из крупнейших ИИ-инфраструктур в мире, но её собственные учёные вынуждены стоять в очереди за вычислительными мощностями. Из-за жёстких внутренних приоритетов исследователи уходят из компании и создают стартапы, где получить доступ к «железу» проще и быстрее, пишет Bloomberg.
Внутри корпорации за фирменные чипы TPU сегодня идёт война: на каждый — сразу три претендента. Если проект чисто теоретический, а конкурировать приходится с клиентом, который приносит живую выручку, то исследователь в заведомо проигрышном положении.
За ресурсы борются внешние платящие клиенты Google Cloud, поисковый движок и учёные из лаборатории Google DeepMind. Сундар Пичаи признал, что у компании сейчас дефицит мощностей, поскольку объём только законтрактованных облачных услуг вырос почти вдвое — до $460 млрд. Приоритет отдаётся коммерческим проектам, а экспериментальные идеи учёных руководство финансировать отказывается.
Исследователи говорят, что атмосфера в некогда свободной среде Google изменилась, отмечая потерю контроля и жёсткую бюрократию. Чтобы запустить обучение модели, нужно пройти с десяток уровней согласования, но даже выделенные ресурсы могут в любой момент отобрать. Например, в 2024 году Google на целый квартал заморозила ряд исследовательских проектов ради одного масштабного обучения Gemini, из-за чего учёные были вынуждены просто бросить свою работу.
Раньше в лаборатории Google Brain исследователи получали внутренние квоты на чипы и могли объединяться, используя ресурсы коллег, пока те спят или находятся в отпуске. После слияния Brain с DeepMind структуру жёстко централизовали, и теперь, чтобы получить процессоры, учёные подстраиваются под краткосрочные запросы Gemini, а не занимаются фундаментальной наукой.
Уйти из Google стало для многих единственным способом продолжить исследования. Эндрю Дай покинул корпорацию и основал стартап Elorian, когда понял, что ему никогда не дадут чипы на разработку визуального мышления для ИИ. При этом именно Дай обнаружил важные проблемы с распознаванием изображений в Gemini.
Похожая история случилась с Иоаннисом Антоноглу и Мишей Ласкиным, которые в 2024 году ушли и запустили ReflectionAI. Антоноглу работал над AlphaGo и Gemini, но они с коллегой верили, что будущее ИИ за обучением с подкреплением и тонкой настройкой моделей под конкретные сферы вроде юриспруденции. Не получив под это вычислительных ресурсов от DeepMind, они решили уволиться.
Другая исследовательница, Анна Голди, в конце 2025 года ушла и запустила стартап Ricursive Intelligence, привлекший $335 млн. Google пыталась удержать её обещаниями огромных мощностей, но не помогло. По словам Голди, на свободном рынке найти чипы сейчас не проблема, но как основателю ей больше не нужно спрашивать разрешения у руководства, чтобы проверить научную гипотезу. Как резюмируют учёные, победа в ИИ-гонке теперь зависит не только от того, у кого больше чипов, но и от того, кто может быстрее и эффективнее ими распоряжаться.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.