Wewnętrzny chaos w Google oddaje Anthropic i OpenAI wyścig o kodowanie AI

Google traci grunt w wyścigu o narzędzia do programowania oparte na sztucznej inteligencji, mimo że dysponuje jednymi z najlepszych modeli na rynku. Analiza Los Angeles Times, oparta częściowo na doniesieniach Bloomberga, pokazuje firmę rozdartą między konkurującymi zespołami, sporem o moc obliczeniową i odejściami kluczowych badaczy do Anthropic i OpenAI.

Rdzeniem problemu jest to, że kodowanie stało się w 2026 roku głównym motorem adopcji narzędzi AI w firmach, a Google w tej rozmowie właściwie nie uczestniczy jako lider. Tymczasem to właśnie Anthropic ze swoim Claude Code i OpenAI z Codeksem wyznaczają tempo, zgarniając deweloperów, którzy oczekują jednego spójnego narzędzia, a nie rozproszonych eksperymentów.

Sześć produktów, jedna marka

Według relacji przywoływanych przez Los Angeles Times, możliwości modeli Gemini w kodowaniu są rozsiane po sześciu różnych produktach Google, każdy z osobnym brandingiem i osobnym zespołem odpowiedzialnym za rozwój. Nad AI do programowania pracują niezależnie od siebie DeepMind, Google Cloud, dział Core, Labs oraz Android, bez jednego ośrodka decyzyjnego, który ustalałby priorytety.

Taka fragmentacja oznacza w praktyce, że zespoły rywalizują wewnętrznie o te same zasoby, zamiast koncentrować wysiłek na jednym flagowym produkcie zdolnym konkurować z Claude Code czy Codeksem. Część inżynierów Google przyznaje wprost, że na co dzień woli używać Claude Code od Anthropic niż wewnętrznych narzędzi firmy, choć zasady bezpieczeństwa ograniczają korzystanie z narzędzi konkurencji.

Walka o moc obliczeniową

Napięcia wewnątrz Google nie ograniczają się do brandingu. Menedżerowie mają trudności z godzeniem konkurencyjnych żądań mocy obliczeniowej, o którą zabiegają zarówno zewnętrzni klienci Google Cloud, w tym sam Anthropic jako duży klient chmury Google, jak i wewnętrzne projekty badawcze.

To właśnie spór o zasoby obliczeniowe miał być bezpośrednim powodem odejścia Noama Shazeera, współlidera Gemini, do OpenAI. Krótko przed ogłoszeniem swojej decyzji na X moc obliczeniowa przypisana do jednego z jego projektów została przekierowana do zespołu DeepMind w Londynie. Shazeer wrócił do Google w 2024 roku w ramach umowy, w której firma zapłaciła za technologię jego startupu Character reportowane 2,7 miliarda dolarów.

Aby wygrać ten ostateczny sprint, musimy pilnie zamknąć lukę w wykonywaniu zadań agentowych i sprawić, by nasze modele stały się głównymi twórcami finalnego kodu - Sergey Brin, współzałożyciel Google, w wewnętrznym memo do zespołu odpowiedzialnego za kodowanie AI

Reorganizacja strike teamu

W odpowiedzi na odejścia i rosnący dystans do konkurencji Google reorganizuje zespół nazywany wewnętrznie strike teamem od kodowania, powołany około dwóch miesięcy temu z zadaniem przyspieszenia rozwoju narzędzi rywalizujących z Claude i Codeksem. Nadzór nad reorganizacją sprawują bezpośrednio Sergey Brin oraz Koray Kavukcuoglu, dyrektor techniczny Google DeepMind.

Zespół rozszerza teraz zakres działania o tak zwany midtraining, czyli etap między wstępnym trenowaniem modelu na dużych zbiorach danych a końcowym dostrajaniem, które uczy model wykonywania konkretnych poleceń. To sygnał, że Google chce budować przewagę w kodowaniu głębiej, na poziomie samego treningu modeli, a nie tylko interfejsów i narzędzi wokół nich.

Rynek reaguje na odejścia

Do Shazeera dołącza John Jumper, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii z 2024 roku za pracę nad AlphaFold, który przenosi się z Google DeepMind do Anthropic. Odejście dwóch tak rozpoznawalnych nazwisk w krótkim czasie odbiło się na wycenie Alphabetu, którego akcje spadły o ponad 5 procent po ujawnieniu informacji o kolejnych transferach badaczy do konkurencji.

Analitycy cytowani w doniesieniach o sprawie mówią wprost o odpływie talentów z Google DeepMind do OpenAI i Anthropic jako poważnym sygnale zmian na rynku pracy w branży AI. Tempo wydawania nowych wersji modeli Google, około czterech miesięcy między premierami, pozostaje wolniejsze niż u konkurentów, którzy w tym samym czasie zdążyli wypuścić po kilka aktualizacji swoich flagowych modeli do kodowania.

Dla polskich firm i zespołów programistycznych korzystających z narzędzi AI sytuacja oznacza w praktyce dalsze umacnianie pozycji Claude Code i Codeksa jako punktów odniesienia na rynku, podczas gdy oferta Google pozostaje rozproszona i trudniejsza do jednoznacznego wyboru. Jeśli reorganizacja strike teamu się powiedzie, w kolejnych miesiącach można spodziewać się konsolidacji narzędzi Gemini pod jedną marką, na wzór ruchu, jaki Microsoft wykonał wcześniej z Copilotem.