Är Googles Gemini nu ledande i AI-tävlingen?

Utvecklingen av AI-teknik har med rätta beskrivits som ett lopp, där privata startups som OpenAI och Anthropic tävlar sida vid sida med teknikjättar som Microsoft (MSFT ) och Google (GOOGL ). Detta lopp har drivits av hundratals miljarder dollar i investeringar, inte bara i mjukvaruutveckling utan också i enorma kapitalutgifter för att bygga allt större och mer energikrävande AI-datacenter för att träna de senaste modellerna.

Samtidigt utvecklas kinesiska modeller också snabbt, vilket tillför en känsla av brådska och geopolitisk konkurrens till västerländska företags ansträngningar.

På senare tid verkar Googles Gemini gå före sina konkurrenter, särskilt med lanseringen av Gemini 3 Deep Think, en modell som fokuserar på en realistisk förståelse inte bara av språk utan också av den fysiska världen. Dessutom har Google valts av Apple (AAPL ) för att driva företagets enheters AI och gör framsteg inom affären med AI-chip.

Gemini 3 Deep Think: Vad har förändrats?

Deep Think‑lansering

Med lanseringen den 12 februari^th, 2026, av Gemini 3 Deep Think tog Google ett definitivt steg framåt från AI:er som mestadels fokuserar på sökning och språk (LLM:er) till mer generalistiska AI:er som kan förstå den fysiska världen.

Detta är en viktig utveckling, eftersom ”Physical AI” är den riktning som branschen tar, ett trend vi utforskade mer i detalj i ”Physical AI: Investing in the 2026 Humanoid Robot Boom.”

För närvarande är den nya Deep Think tillgänglig i Gemini-appen för Google AI Ultra‑prenumeranter och, för första gången, via Gemini‑API:n för utvalda forskare, ingenjörer och företag, vilket gör att denna AI redan är kommersiellt tillgänglig, inte bara en testmodell.

Matematik & Vetenskap Först

Det som särskiljer Deep Think från tidigare Gemini‑iterationer, och till viss del även från andra AI:er, är ett fokus på matematisk förståelse.

LLM:er presterar notoriskt dåligt i enkla matematiska uppgifter, ibland misslyckas de till och med med enkla additioner eller räkning i ordning. Detta gäller inte Deep Think, som har möjliggjort specialiserade agenter att utföra matematikforskning på forskarnivå. Modellen överträffar andra modeller kraftigt i matematik- och vetenskapstester. Den presterar också mycket bra i kodningsuppgifter.

Källa: Google

Skillnaden med Gemini Pro Preview är ännu tydligare i tester om vetenskapliga ämnen, från Internationella matematikolympiaden eller Internationella kemiolympiaden, där den fick omkring 82 % jämfört med endast 14 % för matematiktestet av den föregående Google‑LLM‑modellen.

Källa: Google

Dessa resultat var möjliga tack vare en radikalt annorlunda arkitektur jämfört med ”klassiska AI:er”, som lider av hallucinationer när data är för knappa, vilket per definition alltid kommer att vara fallet för de senaste vetenskapliga upptäckterna.

Till exempel, för ren matematik, en matematikforskningsagent (internt kodnamn Aletheia), driven av Gemini Deep Think, har en verifierare för naturligt språk för att identifiera fel i kandidatlösningar. Den möjliggör en iterativ process för att generera och revidera lösningar. Avgörande är att denna agent kan erkänna misslyckande att lösa ett problem, en nyckelfunktion som förbättrade forskarnas effektivitet.

Källa: Google

Denna metod är inte bara kraftfullare när det gäller att ge rätt resultat, den är också mer effektiv, eftersom Aletheia visade att högre resonemangskvalitet kan uppnås med lägre beräkningskostnad vid inferenstid.

Metoden kan utökas från matematik till andra fysiska vetenskaper. Till exempel fann Gemini Deep Think hur man använder ”en ny lösning med Gegenbauer-polynom” för att beräkna gravitationsstrålning från kosmiska strängar.

Verkliga vetenskapliga tillämpningar

Denna prestanda översätts redan till verkliga vetenskapliga tillämpningar av forskare.

Till exempel använde matematikern Lisa Carbone vid Rutgers University Deep Think för att hitta ett logiskt fel som mänskliga granskare hade missat i ett mycket tekniskt matematiskt papper om Einsteins gravitationsteori och kvantmekanik.

Deep Think användes också av Wang Lab vid Duke University för att designa ett recept för att odla tunna halvledarfilmer större än 100 mikrometer, ett tidigare svårt mål att nå.

Distribution, hårdvara & Strategisk drivkraft

Deep Think:s prestation kommer ovanpå annan god nyhet för Googles AI‑team.

Det viktigaste var beslutet av Apple, den enda teknikjätten som mestadels stod utanför AI‑loppet, att anta Gemini som sin standard‑AI på Apple‑enheter. I det sammanhanget är det logiskt att OpenAI i december 2025 förklarade ett ”Code Red” angående Googles framsteg och även andra AI‑företag.

“Geminis användarbas har ökat sedan den augusti‑lanserade bildgeneratorn Nano Banana, och Google sade att månatliga aktiva användare ökade från 450 miljoner i juli till 650 miljoner i oktober.

OpenAI möter också press från Anthropic, som blir populärt bland företagskunder.”

En annan av Googles senaste framgångar är framgången med dess AI‑chip. Först, var det Anthropic som meddelade att de skulle börja använda Googles AI‑chip, kallade TPU:er (Tensor Processing Units), inklusive att använda upp till 1 miljon processorer för att driva deras AI‑programvara. Nu, går det konkurrerande AI‑företaget Meta också med och använder Googles TPU:er, vilket ifrågasätter om Google blir en konkurrent till Nvidia (NVDA ) lika mycket som mot OpenAI.

(Du kan läsa mer om TPU:er och annan AI‑inriktad hårdvara som XPU:er, FPGA:er osv. i ”Investing in AI Hardware: From CPUs to XPUs”)

Alphabets AI‑strategi: Vertikal integration i skala

Svep för att rulla →

Fokus på TPU:er är en god indikation på Googles strategi. Solida LLM:er som Gemini och överlägsen prestanda i verkliga tillämpningar som Deep Think är naturligtvis mycket viktiga.

Men det är i kontrollen av AI‑distributionen och i kostnadsstrukturen + kapitalåtkomsten där Google har en stark position.

Googles närvaro på mobilmarknaden via Android är redan stark, men med avtalet med Apple garanteras nästan att de flesta AI‑förfrågningar som inte specifikt dirigeras till en viss AI‑app kommer att gå till Gemini, direkt eller indirekt.

Den andra komponenten är det ökande beroendet av TPU:er. Vissa rapporter säger att TPU:er är ~30 % billigare än Nvidia GPU:er och levererar 2–4 × bättre prestanda per dollar i jämförbara arbetsbelastningar. Den lägre energiförbrukningen för samma beräkning är inte bara en ekonomisk fråga; den hjälper också till att skala upp AI‑datacenter trots ökande energiförsörjningsbegränsningar.

Slutligen är nivån av vertikal integration — från TPU:er, till direkt ägda datacenter, en företags‑molnplattform och sedan en konsument‑distributionskanal — oöverträffad i branschen, med endast Microsoft som kommer någonting i närheten inom företagssegmentet.

Slutligen har uppbyggnaden av AI‑infrastruktur varit extraordinärt kostsam. Dessa hundratals miljarder dollar i chip och datacenter måste nu betalas för och skapar enorma avskrivningskostnader på balansräkningen varje år framöver. Skalan på Alphabets kassaflöden från sök, YouTube, Android och andra produkter gör att de bättre kan hantera både de initiala kostnaderna och framtida underhåll av denna infrastruktur.

Går Gemini faktiskt före?

Att utse en viss ”vinnare” i AI‑loppet är definitivt för tidigt. Till exempel kan hela det nuvarande paradigmet omkullkastas om orbitala datacenter av det nu sammanslagna xAI/Space visar sig vara ett starkt konkurrensfördel.

Men det verkar som om några trender framträder som rör sig till Googles fördel.

Den första är behovet av specialiserad AI‑hårdvara, ett område där många teknikjättar ligger efter, vilket ger en fördel till chip‑tillverkare och Google.

Den andra är vikten av kontroll över distributionen för allmänheten, som kanske inte är särskilt medvetna om vilken AI de kan eller bör använda. I det avseendet speglar den direkta åtkomsten till hela Apple‑ekosystemet den tidigare strategin att få Google att bli standard‑sökmotor på iPhones (vilket till och med ledde till amerikanska konkurrensrättsliga domar i slutet av 2025 eftersom det var ”för fördelaktigt”).

Tillsammans med Deep Think:s skicklighet i matematik och vetenskap upplever Google en stark start på 2026 när det gäller AI. Om denna ledande position kommer att hålla länge mot motstånd från OpenAI, Microsoft, Meta, Anthropic och en myriad av kinesiska modeller — inklusive från kinesiska teknikjättar som Alibaba (BABA ) eller ByteDance — återstår att se.