Стратегический сдвиг Gemini: Почему счета закрываются в Великобритании, ЕС и Австралии

Лиза Эрнст · 14.02.2026 · Искусственный интеллект · 12 мин

Ландшафт искусственного интеллекта находится в постоянном движении, новые разработки появляются с поразительной скоростью. Как наблюдатель этой динамичной области, я нахожу достижения таких моделей, как Gemini, особенно убедительными. Эти инновации не просто теоретические; они активно меняют отрасли, влияя на то, как мы работаем, проводим исследования и взаимодействуем с информацией. Хотя основное внимание в этой статье уделяется более широкому влиянию Gemini AI от Google, важно осветить недавнее, хотя и отдельное, развитие событий, касающееся криптовалютной биржи, также названной Gemini.

Источник: Собственная иллюстрация

Криптовалютная биржа Gemini, основанная Кэмероном и Тайлером Уинклвоссами, объявила о стратегическом переориентации. Это включает новый раунд сокращений и решение выйти с рынков Великобритании, ЕС и Австралии, чтобы сосредоточиться на своей деятельности в Соединенных Штатах. Этот шаг, в результате которого счета в этих регионах будут закрыты к 6 апреля 2026 года, является частью более широкой стратегии по оптимизации операций, снижению затрат и ускорению прибыльности. Компания назвала достижения в области искусственного интеллекта ключевым фактором сокращения рабочей силы, отметив, что ИИ значительно повысил производительность как в технических, так и в нетехнических ролях, позволяя эффективно работать с меньшим количеством сотрудников. Gemini также подчеркнула свои продолжающиеся инвестиции в предсказательные рынки, включая свою платформу Gemini Predictions, запущенную в середине декабря, которая уже привлекла более 10 000 пользователей, торгующих более чем на 24 миллиона долларов. После этого объявления акции Gemini упали более чем на 7%, составив около 7 долларов.

Теперь давайте перейдем к достижениям Gemini AI от Google DeepMind, которая стимулирует инновации в различных секторах. Google DeepMind недавно представила Gemini 2.0, модель ИИ, разработанную для так называемой "эпохи агентов", подчеркивая ее способность понимать и обрабатывать взаимодействия в реальном мире. Это развитие сигнализирует о сдвиге в сторону более сложных ИИ-агентов, способных выполнять многоэтапные задачи и действовать от имени пользователей.

Краткое содержание

• Криптобиржа Gemini покидает Великобританию, ЕС, Австралию: Криптобиржа Gemini закрывает счета в этих регионах к 6 апреля 2026 года, чтобы сосредоточиться на рынке США, оптимизировать операции и снизить затраты, отчасти из-за увеличения производительности, обусловленной ИИ.
• Достижения Gemini AI от Google DeepMind: Google DeepMind продолжает разрабатывать свои модели Gemini AI, включая Gemini 2.0, 2.5 и 3, уделяя особое внимание "агентским" возможностям, мультимодальному пониманию и продвинутому рассуждению.
• Новые модели и функции: Gemini 2.0 Flash (ныне устаревшая) и более новые версии, такие как Gemini 3 Flash, предлагают повышенную скорость, мультимодальные входы/выходы и нативную интеграцию инструментов.
• Агентские проекты ИИ: Инициативы, такие как Project Astra (универсальный ИИ-ассистент) и Project Mariner (взаимодействие человека и агента), исследуют будущее ИИ-агентов.
• Корпоративное и государственное внедрение: Gemini интегрируется в Google Workspace, "Gemini для правительства" и различные корпоративные решения для автоматизации, исследований и обслуживания клиентов.
• Научные прорывы: Gemini Deep Think достигает значительных результатов в исследованиях в области математики, физики и информатики, даже достигая стандартов золотой медали IMO.
• Экосистема разработчиков: Gemini CLI, новые расширения и открытые протоколы (A2A, ACP) расширяют возможности для разработчиков и бизнеса.

Ключевые достижения в моделях Gemini

Gemini 2.0 представляет собой значительный скачок вперед, предлагая расширенные возможности с нативным выводом изображений и аудио, а также надежное использование инструментов. Он опирается на фундаментальный прогресс, достигнутый предыдущими версиями, Gemini 1.0 и 1.5, которые преуспели в мультимодальном понимании и обработке информации из текста, видео, изображений, аудио и кода. Продвинутые возможности рассуждения модели теперь интегрируются в обзоры ИИ, позволяя обрабатывать более сложные темы и многоэтапные вопросы. Эти достижения являются прямым результатом десятилетий инвестиций в комплексный, полномасштабный подход Google к инновациям в области ИИ.

Одна из последних итераций, Gemini 2.0 Flash, была доступна в экспериментальном режиме для всех пользователей Gemini и разработчиков через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI. Эта модель была разработана для скорости и масштабируемости, превосходя своего предшественника, 1.5 Pro, по ключевым показателям с удвоенной скоростью. Она поддерживала мультимодальные входы через изображения, видео и аудио, а также могла генерировать нативные изображения с текстом и управляемым преобразованием текста в речь на нескольких языках. Кроме того, она могла нативно вызывать такие инструменты, как Google Поиск, выполнять код и интегрировать пользовательские сторонние функции. Google также представила новый Multimodal Live API, обеспечивающий потоковый ввод аудио и видео в реальном времени и одновременное использование нескольких инструментов. Однако важно отметить, что Gemini 2.0 Flash и 2.0 Flash-Lite запланированы к выводу из эксплуатации и будут отключены 31 марта 2026 года, поскольку появляются новые, более мощные модели.

Будущее с агентами: Project Astra и Mariner

Google активно исследует "агентский опыт" с Gemini 2.0, включая такие инициативы, как Project Astra и Project Mariner. Project Astra — это исследовательский прототип, изучающий возможности универсального ИИ-ассистента, стремящийся к бесшовной интеграции в продукты Google. Этот ассистент может общаться на нескольких и смешанных языках, демонстрируя улучшенное понимание акцентов и редких слов. С помощью Gemini 2.0 Project Astra использует Google Поиск, Lens и Карты, а также улучшил свою способность запоминать информацию в течение 10 минут в рамках сессии.

Источник: gigazine.net

Project Astra, ранний прототип, использует Gemini 2.0 для поддержки универсального ИИ-ассистента, стремясь к бесшовной интеграции в повседневные продукты Google с улучшенным пониманием языка.

Project Mariner, еще один ранний исследовательский прототип, разработанный с помощью Gemini 2.0, фокусируется на продвижении взаимодействия человека и агента путем обработки информации непосредственно с экранов браузера. Это позволяет ему выполнять задачи через экспериментальное расширение Chrome. Оба проекта уделяют приоритетное внимание ответственному развитию ИИ, при этом Google привержена строгим протоколам безопасности. Это включает обширные "красные командные" учения для проверки возможностей рассуждения моделей и усилия по обеспечению того, чтобы агенты отдавали приоритет инструкциям пользователя перед потенциальными инъекциями подсказок.

Gemini в корпоративном секторе и государственном управлении

Влияние Gemini выходит за рамки исследований и инструментов для разработчиков, значительно проникая в корпоративный и государственный секторы. Google поддерживает усилия правительства США по модернизации, представляя "Gemini для правительства". Это комплексное предложение объединяет коммерческие облачные решения Google, модели Gemini и агентские решения, предоставляя компоненты, такие как корпоративный Google Поиск, возможности генерации видео и изображений, а также ИИ-агентов для глубоких исследований и генерации идей. По цене менее 0,50 доллара для каждого государственного учреждения ежегодно, эта инициатива отличается авторизованной безопасностью и соответствием требованиям FedRAMP High, в соответствии с стратегией GSA OneGov.

Источник: vecteezy.com

Google поддерживает правительство США с помощью "Gemini для правительства", интегрируя облачные решения и ИИ-агентов для исследований и генерации, все с авторизованной безопасностью FedRAMP High.

В коммерческом ландшафте Gemini Enterprise действует как центральный узел для ИИ на рабочем месте, объединяя передовые модели Gemini с рабочей средой без кода, готовыми агентами Google и безопасными подключениями к корпоративным данным. Эта структура поддерживается надежной структурой управления и партнерской экосистемой. Ведущие компании в различных отраслях, включая Banco BV, Behr, Box, DBS Bank, Deloitte, Deutsche Telekom, Fairprice Group и Министерство энергетики США, используют продукты Google AI. Например, Banco BV автоматизировала аналитику для своих представителей службы поддержки клиентов с помощью Gemini Enterprise, а Harvey, ИИ, адаптированный для юридических и профессиональных услуг, работает на Gemini.

Мультимодальные агенты, работающие на Gemini, напрямую интегрируются в приложения Workspace, понимая и генерируя текст, изображения, видео и речь. Например, Google Vids превращает презентации в увлекательные видео с помощью ИИ-сгенерированных сценариев и закадрового голоса, обслуживая 2,5 миллиона пользователей ежемесячно. Google Meet теперь предлагает перевод голоса в реальном времени для бизнес-клиентов, а новый Data Science Agent в превью автоматизирует очистку и ввод данных — инструмент, уже внедренный такими клиентами, как Morrisons и Vodafone. Customer Engagement Suite, решение для разговорного ИИ, управляет чат-ботами, такими как Bene от Commerzbank, который обрабатывает более двух миллионов чатов и решает 70% запросов. Mercari, крупнейший онлайн-рынок Японии, ожидает рентабельность инвестиций на 500% за счет использования Google AI для снижения рабочей нагрузки службы поддержки как минимум на 20%.

Экосистема Gemini для разработчиков

Для разработчиков Google продолжает расширять экосистему Gemini. Gemini CLI, ИИ-агент для взаимодействия в терминале, был использован более чем миллионом разработчиков в течение трех месяцев после запуска. Новые расширения Gemini CLI позволяют настраивать и подключаться к сервисам. Открытые стандарты, такие как Agent2Agent Protocol (A2A), облегчают общение между агентами, а Agent Commerce Protocol (ACP) обеспечивает безопасные финансовые транзакции агентов.

Множество компаний интегрируют Gemini в свои продукты и услуги. Klarna использует Gemini и Veo для создания персонализированных лукбуков, увеличивая заказы на 50%. Mercedes-Benz интегрирует Google AI в свой виртуальный ассистент MBUX, позволяя автомобилям общаться с водителями. Swarovski использует Vertex AI для персонализированного клиентского опыта, увеличивая процент открытий электронной почты на 17%. Семейство моделей Gemini сгенерировало более 13 миллиардов изображений и 230 миллионов видео, а такие компании, как Figma, используют модель Gemini Flash 2.5 Image для создания высококачественных, соответствующих бренду изображений. Virgin Voyages использует "текст в видео" Veo и Imagen для создания гипер-персонализированной рекламы и электронных писем. Google также сотрудничает с лидерами отрасли, такими как Box, OpenText, Salesforce, ServiceNow и Workday, а также с консалтинговыми фирмами, такими как BCG, Capgemini и McKinsey, чтобы помочь клиентам планировать, развертывать и разрабатывать агентов.

Gemini Deep Think: Продвижение научных исследований

Gemini Deep Think представляет собой авангард в научных исследованиях, управляемых ИИ, способный решать сложные задачи в области математики, физики и информатики. К лету 2025 года продвинутая версия Gemini Deep Think достигла стандартов золотой медали на Международной математической олимпиаде (IMO) и аналогичных результатов на Международной олимпиаде по программированию. С тех пор этот ИИ развился для решения более сложных, открытых задач в различных научных и инженерных дисциплинах.

Совместные публикации подчеркивают междисциплинарное влияние Deep Think. Для исследований в области чистой математики агент для математических исследований под кодовым названием Aletheia, работающий на Gemini Deep Think, использует верификатор на естественном языке для выявления ошибок и итеративно генерирует и улучшает решения. Этот агент может признавать неудачи, повышая эффективность для исследователей-людей, и ориентируется в сложных исследованиях через Google Поиск и просмотр веб-страниц, чтобы предотвратить неверные цитаты и вычислительные неточности. Быстрый прогресс Deep Think с июля 2025 года очевиден по его результатам до 90% на тесте IMO-ProofBench Advanced, а законы масштабирования распространяются на упражнения уровня PhD. Aletheia самостоятельно решила несколько открытых математических задач, демонстрируя свою способность к автономным исследованиям, способствуя обобщению в таких исследованиях, как BKKKZ26, и предоставляя промежуточные предложения для работ, таких как FYZ26 и ACGKMP26.

Источник: dreamstime.com

Математический исследовательский агент Gemini Deep Think, Aletheia, достиг стандартов золотой медали на Международной математической олимпиаде, самостоятельно решая сложные задачи и сотрудничая с исследователями-людьми.

В области информатики и физики Gemini Deep Think выявил эффективные "рецепты" для сотрудничества, в частности "Advisor" модель, используя тактические методы, такие как "сбалансированное составление подсказок" и проверка кода. Продвинутая версия поддерживала обзор теоретических статей по информатике для конференции STOC’26, помогая решать давние узкие места в алгоритмах, машинном обучении и комбинаторной оптимизации. Он прорвал тупики в классических задачах информатики, таких как "Max-Cut" и "Steiner Tree", используя передовые инструменты непрерывной математики. Кроме того, он построил комбинаторный контрпример, который опроверг десятилетнюю гипотезу в области онлайн-субмодулярной оптимизации, проанализировал уравнения для доказательства успеха новой техники оптимизации машинного обучения посредством генерации адаптивных штрафов и расширил теорию экономики для ИИ, используя передовую топологию и теорию порядков. В физике Gemini нашел новое решение для расчета гравитационного излучения от космических струн с использованием полиномов Гегенбауэра. Эти результаты демонстрируют, как ИИ фундаментально преобразует исследования, выступая в качестве мощного научного компаньона, дополняющего человеческий интеллект посредством извлечения знаний и строгой проверки.

Линейка моделей Gemini: текущие и будущие версии

Google DeepMind предлагает линейку моделей Gemini, каждая из которых оптимизирована для различных приложений. Модели Gemini 3, представляющие собой самые интеллектуальные модели ИИ от Google DeepMind, включают Gemini 3 Flash и Gemini 3 Pro. Gemini 3 Flash предназначен для ускорения реализации идей, в то время как Gemini 3 Pro является лучшей в мире моделью для мультимодального понимания, превосходно работающей в "агентских" задачах и "vibe coding" (смесь творчества и кодирования в контексте ИИ). Обе поддерживают ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF с текстовым выводом. Важно отметить, что Gemini 3 Pro поддерживает выполнение кода, вызов функций, поиск и структурированные выходные данные, с ограничением токенов до 1 048 576 для ввода и 65 536 для вывода. Версия Image Preview Gemini 3 Pro также поддерживает генерацию изображений.

Для экономичности и обработки больших объемов Gemini 2.5 Flash и Gemini 2.5 Flash-Lite предлагают универсальные возможности. Gemini 2.5 Flash идеально подходит для крупномасштабной обработки и низколатентных, высокообъемных задач, требующих рассуждения, в то время как Flash-Lite оптимизирован для скорости и пропускной способности. Gemini 2.5 Pro остается моделью продвинутого рассуждения, способной решать сложные задачи в области кода, математики и STEM, а также может анализировать большие наборы данных, кодовые базы и документы с большим окном контекста. Он поддерживает аудио, изображения, видео, текст и PDF в качестве входных данных. Важно отметить, что Gemini 2.0 Flash и 2.0 Flash-Lite должны быть выведены из эксплуатации и отключены 31 марта 2026 года, поскольку появляются новые, более мощные модели.

Источник: the-decoder.com

Google DeepMind предлагает линейку моделей Gemini, каждая из которых оптимизирована для различных приложений, от эффективного Gemini 2.5 Flash до продвинутых возможностей рассуждения Gemini 2.5 Pro.

Таблица сравнения моделей Gemini

Заключение

Линейка моделей Gemini, от продвинутого рассуждения Gemini Deep Think до универсальных возможностей Gemini 3 Flash, подчеркивает глубокий сдвиг в применении ИИ. Эти инструменты расширяют возможности разработчиков, трансформируют корпоративные операции, помогают государственным инициативам и фундаментально меняют научные исследования. Поскольку Google продолжает свою приверженность ответственному развитию ИИ, "эпоха агентов" обещает дальнейшую интеграцию интеллектуальных агентов в нашу повседневную жизнь и профессиональные рабочие процессы, стимулируя беспрецедентные инновации во множестве секторов.