Será que o Gemini do Google está agora liderando a corrida da IA?

O desenvolvimento da tecnologia de IA tem sido corretamente descrito como uma corrida, com startups privadas como a OpenAI e a Anthropic competindo de igual para igual com gigantes da tecnologia como a Microsoft. (MSFT -2.51%) e o Google (GOOGL -2.34%)Essa corrida foi impulsionada por centenas de bilhões de dólares em investimentos, não apenas em desenvolvimento de software, mas também em gastos de capital maciços para construir centros de dados de IA cada vez maiores e com maior consumo de energia para treinar os modelos mais recentes.

Entretanto, os modelos chineses também estão progredindo rapidamente, adicionando um senso de urgência e competição geopolítica aos esforços das empresas ocidentais.

Ultimamente, parece que o Gemini do Google está se destacando em relação aos seus concorrentes, especialmente com o lançamento do Gemini 3 Deep Think, um modelo focado na compreensão realista não apenas de linguagens, mas também do mundo físico. Além disso, o Google também está sendo escolhido pela Apple. (AAPL -1.62%) para alimentar a IA dos dispositivos da empresa e está progredindo no negócio de fabricação de chips de IA.

Gemini 3 Deep Think: O que mudou?

Lançamento do Deep Think

Com o lançamento previsto para 12 de fevereiro.^thEm 2026, com o Gemini 3 Deep Think, o Google deu um passo definitivo em direção a uma IA mais generalista, capaz de compreender o mundo físico, em vez de uma IA focada principalmente em busca e linguagem (LLMs).

Este é um desenvolvimento importante, visto que a “IA Física” é a direção que a indústria está tomando, uma tendência que exploramos com mais detalhes em “Inteligência Artificial Física: Investindo no Explosão dos Robôs Humanoides em 2026. "

Por enquanto, o novo Deep Think está disponível no aplicativo Gemini para assinantes do Google AI Ultra e, pela primeira vez, disponível via API Gemini para pesquisadores, engenheiros e empresas selecionados, tornando essa IA comercialmente disponível, e não apenas um modelo de teste.

Matemática e Ciências em Primeiro Lugar

O que distingue o Deep Think das versões anteriores do Gemini, e em certa medida também de outras IAs, é o foco na compreensão matemática.

Os modelos de lógica latente (LLMs) são notoriamente fracos em tarefas matemáticas simples, às vezes falhando até mesmo em adições simples ou contagens em ordem. Isso não se aplica ao Deep Think, que permite que agentes especializados realizem exploração matemática de nível de pesquisa. O modelo está superando amplamente outros modelos em testes de matemática e ciências. Ele também apresenta um desempenho muito bom em tarefas de programação.

Fonte: Google

A diferença em relação ao Gemini Pro Preview é ainda mais marcante em testes sobre temas científicos, como as Olimpíadas Internacionais de Matemática ou de Química, onde obteve uma pontuação em torno de 82%, em comparação com apenas 14% no teste de matemática do modelo anterior do Google LLM.

Fonte: Google

Esses resultados foram possíveis graças a uma arquitetura radicalmente diferente das "IAs clássicas", que sofrem de alucinações quando os dados são muito escassos, o que, por definição, sempre será o caso das descobertas científicas mais recentes.

Por exemplo, na área da matemática pura, um agente de pesquisa matemática (com o codinome interno Aletheia), baseado na plataforma Gemini Deep Think, possui um verificador de linguagem natural para identificar falhas em soluções candidatas. Ele permite um processo iterativo de geração e revisão de soluções. Fundamentalmente, esse agente pode admitir a falha na resolução de um problema, um recurso essencial que aumentou a eficiência para os pesquisadores.

Fonte: Google

Essa abordagem não só é mais poderosa para fornecer os resultados corretos, como também é mais eficiente, visto que Aletheia demonstrou que uma qualidade de raciocínio superior pode ser alcançada com um tempo de computação de inferência menor.

A abordagem pode ser expandida da matemática para outras ciências físicas. Por exemplo, o Gemini Deep Think descobriu como usar "uma solução inovadora utilizando polinômios de Gegenbauer" para calcular a radiação gravitacional de cordas cósmicas.

Aplicações Científicas Reais

Este desempenho já está se traduzindo em aplicações científicas reais por parte dos pesquisadores.

Por exemplo, a matemática Lisa Carbone, da Universidade Rutgers, usou o Deep Think para encontrar uma falha lógica que havia passado despercebida por revisores humanos em um artigo matemático altamente técnico sobre a teoria da gravidade de Einstein e a mecânica quântica.

O Deep Think também foi usado pelo Laboratório Wang da Universidade Duke para desenvolver uma receita para o crescimento de filmes finos semicondutores maiores que 100 micrômetros, uma meta anteriormente difícil de alcançar.

Distribuição, Hardware e Impulso Estratégico

A conquista do Deep Think soma-se a outras boas notícias para a equipe de IA do Google.

A decisão mais importante foi a da Apple, a única gigante da tecnologia que praticamente se manteve à margem da corrida da IA, de adotar o Gemini como IA padrão em seus dispositivos. Nesse contexto, Faz sentido que a OpenAI tenha declarado em dezembro de 2025 um "Código Vermelho" em relação ao progresso do Google e de outras empresas de IA..

"A base de usuários do Gemini vem crescendo desde o lançamento, em agosto, do gerador de imagens Nano Banana, e o Google afirmou que o número de usuários ativos mensais aumentou de 450 milhões em julho para 650 milhões em outubro."

A OpenAI também está enfrentando pressão da Anthropic, que está se tornando popular entre os clientes corporativos.”

Outro dos recentes sucessos do Google é o de seus chips de IA. Primeiro, Foi a Anthropic que anunciou que começaria a usar os chips de IA do Google, chamados TPUs. (Unidades de Processamento de Tensores), incluindo o uso de até 1 milhão de processadores para alimentar seu software de IA. Agora, A empresa concorrente de IA, Meta, também está aderindo ao uso das TPUs do Google., o que levanta a questão de se o Google está se tornando um concorrente da Nvidia. (NVDA -2.17%) tanto quanto para a OpenAI.

Você pode ler mais sobre TPUs e outros hardwares focados em IA, como XPUs, FPGAs, etc., em “Investindo em hardware de IA: de CPUs a XPUs")

A estratégia de IA da Alphabet: integração vertical em grande escala.

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O foco nas TPUs é um bom indicativo da estratégia do Google. Mecanismos de aprendizado de máquina sólidos como o Gemini e desempenho superior em aplicações do mundo real como o Deep Think são, obviamente, muito importantes.

Mas é no controle da distribuição da IA ​​e na estrutura de custos + acesso a capital que o Google detém uma posição sólida.

A presença do Google no mercado de dispositivos móveis por meio do Android já é forte, mas com o acordo com a Apple, fica praticamente garantido que a maioria das solicitações de IA que não forem direcionadas especificamente para um determinado aplicativo de IA irão para o Gemini, direta ou indiretamente.

Outro fator importante é a crescente dependência de TPUs. Alguns relatórios indicam que as TPUs são cerca de 30% mais baratas que as GPUs da Nvidia e oferecem desempenho de 2 a 4 vezes melhor por dólar em cargas de trabalho comparáveis. O menor consumo de energia para a mesma computação não é apenas uma questão financeira; também ajuda a expandir os data centers de IA, apesar das crescentes restrições no fornecimento de energia.

Por fim, o nível de integração vertical — começando com as TPUs, passando por data centers próprios, uma plataforma de nuvem empresarial e, em seguida, um canal de distribuição para o consumidor — é incomparável no setor, com apenas a Microsoft chegando perto no segmento empresarial.

Por fim, a construção da infraestrutura de IA tem sido extraordinariamente dispendiosa. Esses bilhões de dólares em chips e centros de dados agora precisam ser pagos e geram enormes custos de amortização no balanço patrimonial a cada ano subsequente. A escala dos fluxos de caixa da Alphabet provenientes de buscas, YouTube, Android e outros produtos torna a empresa mais capaz de lidar tanto com os custos iniciais quanto com a manutenção futura dessa infraestrutura.

Será que Gêmeos está realmente saindo na frente?

Apontar um "vencedor" específico na corrida da IA ​​é certamente prematuro. Por exemplo, todo o paradigma atual poderia ser subvertido se Os centros de dados orbitais da agora resultante fusão entre xAI e Space comprovam ser uma forte vantagem competitiva.

Mas parece que algumas tendências estão surgindo e favorecendo o Google.

A primeira é a necessidade de hardware especializado para IA, um domínio em que muitas gigantes da tecnologia estão atrasadas, dando vantagem aos fabricantes de chips e ao Google.

Outro ponto importante é o controle da distribuição para o público em geral, que pode não estar muito ciente de qual IA pode ou deve usar. Nesse aspecto, o acesso direto a todo o ecossistema da Apple espelha a estratégia anterior de tornar o Google o mecanismo de busca padrão nos iPhones (o que inclusive gerou decisões antitruste nos EUA no final de 2025, por ser considerado "excessivamente vantajoso".).

Juntamente com a expertise do Deep Think em matemática e ciência, o Google está tendo um ótimo início de 2026 no que diz respeito à IA. Resta saber se essa posição de liderança se manterá por muito tempo diante da concorrência da OpenAI, Microsoft, Meta, Anthropic e uma infinidade de modelos chineses — incluindo gigantes da tecnologia chinesa como o Alibaba. (BABA -2.18%) ou ByteDance—ainda está por se ver.