האם ג'מיני של גוגל מובילה כעת את מרוץ הבינה המלאכותית?

פיתוח טכנולוגיית הבינה המלאכותית תואר בצדק כמרוץ, כאשר סטארט-אפים פרטיים כמו OpenAI ו-Anthropic מתחרים ראש בראש עם ענקיות טכנולוגיה כמו מיקרוסופט. (MSFT -2.51%) ו- Google (GOOGL -2.34%)מרוץ זה הונע על ידי השקעות של מאות מיליארדי דולרים, לא רק בפיתוח תוכנה, אלא גם בהוצאות הון עצומות לבניית מרכזי נתונים גדולים וצועדי אנרגיה יותר ויותר בתחום הבינה המלאכותית, כדי לאמן את המודלים העדכניים ביותר.

בינתיים, גם המודלים הסיניים מתקדמים במהירות, מה שמוסיף תחושת דחיפות ותחרות גיאופוליטית למאמצי החברות המערביות.

לאחרונה, נראה שג'מיני של גוגל מקדימה את מתחרותיה, במיוחד עם יציאת Gemini 3 Deep Think, מודל המתמקד בהבנה מציאותית לא רק של שפות אלא גם של העולם הפיזי. בנוסף, גוגל נבחרת גם על ידי אפל. (AAPL -1.62%) כדי להפעיל את הבינה המלאכותית של מכשירי החברה ומתקדמת בעסקי ייצור שבבי הבינה המלאכותית.

חשיבה מעמיקה במזל תאומים 3: מה השתנה?

שחרור חשיבה עמוקה

עם יציאתו לאור ב-12 בפברואר^thבשנת 2026, בתוכנית Gemini 3 Deep Think, גוגל עשתה צעד משמעותי קדימה במעבר מבינה מלאכותית המתמקדת בעיקר בחיפוש ובשפה (LLMs) לבינה מלאכותית כללית יותר המסוגלת להבין את העולם הפיזי.

זוהי התפתחות חשובה, שכן "בינה מלאכותית פיזית" היא הכיוון שהתעשייה נוקטת בו, מגמה שחקרנו ביתר פירוט ב"בינה מלאכותית פיזית: השקעה בפריחת הרובוטים ההומנואידים בשנת 2026".

נכון לעכשיו, ה-Deep Think החדש זמין באפליקציית Gemini למנויי Google AI Ultra, ולראשונה, זמין דרך ה-API של Gemini לחוקרים, מהנדסים וארגונים נבחרים, מה שהופך את הבינה המלאכותית הזו לזמינה מסחרית כבר עכשיו, ולא רק מודל ניסוי.

מתמטיקה ומדעים תחילה

מה שמייחד את Deep Think מגרסאות קודמות של Gemini, ובמידה מסוימת גם מבינה מלאכותית אחרת, הוא התמקדות בהבנה מתמטית.

סטודנטים לתואר שני במשפטים (LLMs) ידועים לשמצה כבעלי ביצועים גרועים במשימות מתמטיות פשוטות, ולפעמים נכשלים אפילו בחיבורים פשוטים או בספירה לפי הסדר. זה לא נכון לגבי Deep Think, שאפשר לסוכנים מיוחדים לבצע חקר מתמטי ברמת מחקר. המודל עולה באופן דרמטי על ביצועיו של מודל אחר במבחני מתמטיקה ומדעים. הוא גם מציג ביצועים טובים מאוד במשימות קידוד.

מקור: Google

ההבדל עם Gemini Pro Preview בולט עוד יותר במבחנים בנושאים מדעיים, החל מאולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית או אולימפיאדת הכימיה הבינלאומית, שם היא קיבלה ציון של כ-82%, בהשוואה ל-14% בלבד במבחן המתמטיקה של המודל הקודם של גוגל LLM.

מקור: Google

תוצאות אלו התאפשרו הודות לארכיטקטורה שונה בתכלית מזו של "בינה מלאכותית קלאסית", הסובלת מהזיות כאשר הנתונים מועטים מדי, מה שיהיה בהגדרה תמיד המקרה בתגלית המדעית האחרונה.

לדוגמה, עבור מתמטיקה טהורה, סוכן מחקר מתמטי (שם הקוד הפנימי Aletheia), המופעל על ידי Gemini Deep Think, כולל מאמת שפה טבעית כדי לזהות פגמים בפתרונות מועמדים. הוא מאפשר תהליך איטרטיבי של יצירה ותיקון פתרונות. חשוב לציין, סוכן זה יכול להודות בכישלון בפתרון בעיה, תכונה מרכזית ששפרה את היעילות עבור חוקרים.

מקור: Google

גישה זו לא רק חזקה יותר במתן התוצאות הנכונות, היא גם יעילה יותר, כפי שאלטהיה הדגימה שניתן להשיג איכות חשיבה גבוהה יותר בחישוב בזמן הסקה קצר יותר.

ניתן להרחיב את הגישה ממתמטיקה למדעים פיזיקליים אחרים. לדוגמה, חברת Gemini Deep Think גילתה כיצד להשתמש ב"פתרון חדשני המשתמש בפולינומי גגנבאואר" כדי לחשב קרינה כבידתית ממיתרים קוסמיים.

יישומי מדע אמיתיים

ביצועים אלה כבר מתורגמים לשימושים מדעיים ממשיים על ידי חוקרים.

לדוגמה, המתמטיקאית ליסה קרבון מאוניברסיטת ראטגרס השתמשה ב-Deep Think כדי למצוא פגם לוגי שהוחמץ על ידי מבקרים אנושיים במאמר מתמטי טכני ביותר על תורת הכבידה ומכניקת הקוונטים של איינשטיין.

טכנולוגיית Deep Think שימשה גם את מעבדת וואנג באוניברסיטת דיוק לתכנון מתכון לגידול שכבות דקות של מוליכים למחצה בגודל של מ-100 מיקרומטר, יעד שהיה מאתגר בעבר להשגה.

הפצה, חומרה ומומנטום אסטרטגי

ההישג של Deep Think מגיע בנוסף לחדשות טובות אחרות עבור צוות הבינה המלאכותית של גוגל.

החשובה ביותר הייתה ההחלטה של ​​אפל, ענקית הטכנולוגיה היחידה שרובה עמד בניגוד למירוץ הבינה המלאכותית, לאמץ את ג'מיני כבינה המלאכותית המוגדרת כברירת מחדל במכשירי אפל. בהקשר זה, הגיוני ש-OpenAI הכריזה בדצמבר 2025 על "קוד אדום" בנוגע להתקדמות של גוגל ושל חברות בינה מלאכותית אחרות..

"בסיס המשתמשים של ג'מיני גדל מאז השקתו באוגוסט של מחולל תמונות, Nano Banana, וגוגל מסרה כי מספר המשתמשים הפעילים החודשיים גדל מ-450 מיליון ביולי ל-650 מיליון באוקטובר."

OpenAI נתקלת גם בלחץ מצד Anthropic, שהופכת פופולרית בקרב לקוחות עסקיים.

עוד אחד מהניצחונות האחרונים של גוגל הוא הצלחת שבבי הבינה המלאכותית שלה. ראשית, זו הייתה אנתרופיק, שהודיעה שתתחיל להשתמש בשבבי הבינה המלאכותית של גוגל, הנקראים TPUs (יחידות עיבוד טנזור), כולל שימוש בעד מיליון מעבדים כדי להפעיל את תוכנת הבינה המלאכותית שלה. כעת, חברת הבינה המלאכותית המתחרה מטה מצטרפת גם היא באמצעות ה-TPUs של גוגל.מעלה בספק האם גוגל הופכת למתחרה של אנבידיה (NVDA -2.17%) כמו גם ל-OpenAI.

(תוכלו לקרוא עוד על TPUs וחומרה אחרת המתמקדת בבינה מלאכותית כמו XPUs, FPGAs וכו', ב-"השקעה בחומרה של בינה מלאכותית: ממעבדים ועד מעבדי XPU")

אסטרטגיית הבינה המלאכותית של אלפבית: אינטגרציה אנכית בקנה מידה גדול

החלק כדי לגלול →

ההתמקדות ב-TPUs היא אינדיקציה טובה לאסטרטגיה של גוגל. תוכניות LLM חזקות כמו Gemini וביצועים מעולים ביישומים אמיתיים כמו Deep Think הם, כמובן, חשובים מאוד.

אבל דווקא בשליטה על הפצת הבינה המלאכותית ובמבנה העלויות + גישה להון, גוגל מחזיקה בעמדה איתנה.

הנוכחות של גוגל בשוק המובייל דרך אנדרואיד כבר חזקה, אך עם העסקה עם אפל, היא כמעט מבטיחה שרוב בקשות הבינה המלאכותית שאינן מנותבות ספציפית לאפליקציית בינה מלאכותית נתונה יגיעו לג'מיני, באופן ישיר או עקיף.

המרכיב השני הוא התלות הגוברת במעבדי TPU. דיווחים מסוימים טוענים שמעבדי TPU זולים בכ-30% ממעבדי GPU של Nvidia ומספקים ביצועים טובים פי 2-4 לדולר בעומסי עבודה דומים. צריכת האנרגיה הנמוכה יותר עבור אותו מחשוב אינה רק בעיה כלכלית; היא גם מסייעת להרחיב את מרכזי הנתונים של בינה מלאכותית למרות אילוצי אספקת אנרגיה הולכים וגדלים.

לבסוף, רמת האינטגרציה האנכית - החל מ-TPUs, דרך מרכזי נתונים בבעלות ישירה, פלטפורמת ענן ארגונית ולאחר מכן ערוץ הפצה לצרכנים - היא ללא תחרות בתעשייה, כאשר רק מיקרוסופט מתקרבת במידה מסוימת בתחום הארגוני.

לבסוף, בניית תשתית הבינה המלאכותית הייתה יקרה במיוחד. כעת יש לשלם עבור מאות מיליארדי דולרים אלה בשבבים ובמרכזי נתונים, ויוצרים עלויות פחת אדירות במאזן מדי שנה ואילך. היקף תזרימי המזומנים של אלפבית מחיפוש, יוטיוב, אנדרואיד ומוצרים אחרים מאפשר לה להתמודד טוב יותר הן עם העלויות הראשוניות והן עם התחזוקה העתידית של תשתית זו.

האם מזל תאומים באמת מושך קדימה?

קריאת "מנצח" מסוים במרוץ הבינה המלאכותית היא בהחלט מוקדמת מדי. לדוגמה, כל הפרדיגמה הנוכחית עלולה להתהפך אם מרכזי נתונים אורביטליים של xAI/Space, שהוקמו כעת כחברה הממוזגת, מוכיחים את עצמם כיתרון תחרותי חזק.

אבל נראה שצצות כמה מגמות שהולכות לטובת גוגל.

הראשון הוא הצורך בחומרה ייעודית לבינה מלאכותית, תחום שבו ענקיות טכנולוגיה רבות מפגרות, מה שנותן יתרון ליצרני שבבים ולגוגל.

השני הוא החשיבות של בקרת הפצה עבור הציבור הרחב, שאולי אינו מודע במיוחד לאיזו בינה מלאכותית הוא יכול או צריך להשתמש. מבחינה זו, הגישה הישירה לכל המערכת האקולוגית של אפל משקפת את האסטרטגיה הקודמת של הפיכת גוגל למנוע החיפוש המוגדר כברירת מחדל באייפונים (שאף הביא לפסיקות הגבלים עסקיים בארה"ב בסוף 2025 מכיוון שהייתה "מועילה מדי").

יחד עם יכולותיה של Deep Think במתמטיקה ובמדעים, גוגל חווה פתיחה מצוינת לשנת 2026 בכל הנוגע לבינה מלאכותית. האם מעמד מוביל זה יישמר לאורך זמן לנוכח התנגדות מצד OpenAI, מיקרוסופט, מטה, אנתרופיק ומגוון רחב של מודלים סיניים - כולל ענקיות טכנולוגיה סיניות כמו עליבאבא? (BABA -2.18%) או ByteDance - טרם נראה.