Z velkých firem patří právě Google k těm, které se AI věnují nejdéle. Byl to právě on, kdo přišel s myšlenkou (a již v roce 2015 ji realizoval) v podobě TPU (Tensor Processing Unit), řešení, které obsahovalo obrovskou maticovou výpočetní jednotku (MXU) s 65 536 násobícími jednotkami pro neuronové sítě. Nvidia, která je známa výkonnými AI akcelerátory, ve skutečnosti s tímto nápadem nepřišla, pouze myšlenku Googlu převzala a maticovou výpočetní jednotku pod názvem Tensor Core integrovala do svých GPU.

Problémy Gemini 3.5 Pro

Ač měl Google významný náskok ve vývoji hardwaru i softwaru, nezdá se, že by se mu ho - přinejmenším v oblasti softwaru - dařilo dobře udržet. Letos na jaře se od něj očekávalo vydání nového modelu umělé inteligence Gemini 3.5 Pro. Na květnové akci Google I/O 2026 ale došlo k určitému rozčarování, neboť namísto vydání vlajkové lodi Gemini 3.5 Pro došlo pouze k vydání modelu Gemini 3.5 Flash, který cílí na méně náročné použití a nižší cenový segment. Nebylo to však ještě vnímáno jako zásadnější problém, neboť na této akci Google přislíbil červnové vydání.

V červnu však k vydání nedošlo a nedošlo ani k oficiálnímu vysvětlení, proč dochází k dalšímu odkladu. Google toto odbyl konstatováním, že se na modelu „stále pracuje“. Nyní, v červenci, Google vydal odlehčené modely Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite a Gemini 3.5 Flash Cyber. Klíčový Gemini 3.5 Pro ovšem stále chybí a stále nepřichází ani oficiální vysvětlení, co se děje.

Neoficiální zdroje ovšem vysvětlení mají. Google ve skutečnosti Gemini 3.5 Pro dokončil již na jaře, jenže v interním srovnání s konkurencí (patrně GPT-5.x nebo Claude Sonnet/Opus) zjistil, že těžce zaostává v kódování (jde o testy obvykle zahrnující generování a dokončování kódu, opravy chyb, porozumění kódu a řešení programátorských úloh). Rozhodl se proto vydání zrušit a model přepracovat.

Problémy Gemini 3.6 Flash

Namísto Gemini 3.5 Pro tedy nyní, v červenci, dorazil model Gemini 3.6 Flash, rychlé a hardwarově méně náročné řešení. Ten si obratem vysloužil těžkou kritiku, neboť podle dosavadních testů nezaostává pouze za modely jako Meta Spark 1.1, GLM-5.2, Claude Sonnet 5, Grok 4.5 nebo GPT-5.6. Ale v některých zátěžích zaostává i za odlehčenými a staršími modely.

Krom kritických hlasů lze v diskuzích narazit i na určitou obhajobu, podle které modely 3.6 Flash neměl zlepšovat schopnosti modelu oproti 3.5 Flash, ale snižovat hardwarové nároky a náklady. Jenže to není úplně pravda, Google prezentoval Gemini 3.6 Flash jako model, který oproti zmíněnému předchůdci přinese lepší podporu programování (vyšší přesnost při generování a úpravách kódu, méně zbytečných editací a méně opakovaných cyklů oprav) a lepší multimodální schopnosti (zlepšení při práci s grafy, schématy, webovými rozhraními a obecně při kombinaci textu a obrazu). I když se zdá, že k nějakým zlepšením došlo, jsou (oproti tomu, co za danou dobu přinesla konkurence) tak nízká, že výsledek ztrácí za soudobými alternativami.

Pro úplnost se sluší dodat, že Gemini 3.6 Flash (oproti Gemini 3.5 Flash) dosahuje vyšší efektivity, která byla dosažena (při stejné úloze) v průměru o 17 % nižší spotřebou výstupních tokenů, protože používá méně kroků uvažování a méně volání nástrojů. Tím by měly být sníženy náklady na používání agentů na bázi tohoto modelu. API zůstává stejně drahé na vstupu, ale výstupní tokeny jsou levnější (7,5 USD místo 9 USD za milion) a díky nižší spotřebě tokenů vychází celkové použití ještě levněji. Google dále uvádí vyšší bezpečnost (posílené ochrany proti jailbreakům a zneužití jako CBRN či kybernetické útoky, přičemž mají být minimalizována zbytečná odmítnutí legitimních požadavků.

Celá situace je vygradovaná mimo jiné z důvodu, že v několika ohledech není pro Google obvyklá. V první řadě bylo po řadu let obvyklé, že když Google oznámil, že něco vydá, tak to vydal. Zpravidla nedocházelo k odkladům, nebyl pro ně důvodu. Ve druhé řadě zákazníky, uživatele a akcionáře znepokojuje skutečnost, že nedošlo na žádné oficiální vysvětlení. Když už Google v posledních letech měnil nějaké plány, vždy to provázelo oficiální oznámení, vysvětlení a představení alternativního řešení. K tomu v kontextu Gemini 3.5 Pro nedošlo. Slib prostě nebyl dodržen a na vnější tlak pouze Google sdělil již zmíněné „pracujeme na tom“.

Google se přitom již potýká se dvěma zásadními (byť protichůdnými) obavami investorů: První je obava, že AI zásadně naruší existující byznysy, tedy i podnikání Googlu (například tím, že uživatelé namísto využívání vyhledávače budou k informacím přistupovat přes AI modely). Na druhé straně je pak obava, že obrovské investice do AI nebudou mít odpovídající návratnost. V podstatě lze říct, že i když jsou tyto obavy do jisté míry protichůdné, v principu může dojít k naplnění obou zároveň, neboť nenaplnění očekávaných výsledků AI nijak nezaručuje, že AI nenaruší zaběhlé obchodní modely.