האם זו מהפכת הבינה המלאכותית? ג'מיני 3.0 לעומת OpenAI: זה לא עניין של מודל טוב יותר, אלא של אסטרטגיה טובה יותר.

מדוע OpenAI נמצאת כעת תחת לחץ – ואיזו אסטרטגיה יכולה להפוך את גוגל למנצחת

שוק הבינה המלאכותית מתקרב לנקודת מפנה מכרעת. בעוד ש-OpenAI, יחד עם ChatGPT, נחשבה לסמל הבלתי מעורער של מהפכת הבינה המלאכותית הגנרטיבית בשנתיים האחרונות, גוגל מכינה מתקפת נגד אסטרטגית שעשויה לעצב מחדש את מאזן הכוחות. ההשקה הקרובה של Gemini 3.0, עליו הודיע ​​המנכ"ל סונדר פיצ'אי לפני סוף השנה, היא הרבה יותר משיפור מוצר הדרגתי. היא מסמנת את שיאו הזמני של מאמץ של שלוש שנים להשלמת פערים שמטרתו לבסס את המנהיגות הטכנולוגית והמסחרית של גוגל בעידן הבינה המלאכותית.

בלב המתקפה הזו טמון לא רק מודל בינה מלאכותית חזק יותר עם יכולות מעולות בתחומים קריטיים כמו יצירת קוד מקצועית ועיבוד רב-מודאלי של טקסט, תמונות ואודיו. היתרון האמיתי של גוגל, שקשה לשכפול, טמון בגישת ה-"full-stack" שלה: שליטה מלאה על השרשרת הטכנולוגית - החל מפיתוח שבבי בינה מלאכותית קנייניים (TPU) ומודלי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר ועד לשילוב עמוק ומקורי במערכת אקולוגית של מיליארדי מכשירי אנדרואיד ושירותים בשימוש נרחב כמו Google Workspace וחיפוש גוגל.

בעוד ש-OpenAI נהנית מיתרון "ראשון", היא מתמודדת עם בעיות מבניות גוברות: השחרור האחרון של GPT-5 היה מאכזב עבור משתמשים רבים, ההסתמכות שלה על תשתית חיצונית ויקרה נותרה חולשה אסטרטגית, ומודל העסקי שלה מבוסס מנוי פגיע יותר מיכולתה של גוגל לשלב בצורה חלקה יכולות בינה מלאכותית בזרמי ההכנסה הקיימים והרווחיים ביותר שלה. החודשים הקרובים יגלו האם האסטרטגיה של גוגל של אינטגרציה הדרגתית אך עמוקה מספיקה לא רק כדי לאתגר את הדומיננטיות של OpenAI אלא גם כדי לעצב מחדש באופן מהותי את שוק הבינה המלאכותית.

מתאים לכך:

• האם ChatGPT של OpenAI ו-Google Gemini הוא AIaaS - בינה מלאכותית כשירות?

היישור מחדש של שוק הבינה המלאכותית: מדוע הצעד הבא של גוגל הוא קריטי

גוגל נמצאת בצומת קריטי באסטרטגיית הבינה המלאכותית שלה. בעוד ש-ChatGPT שלטה כסמל של בינה מלאכותית גנרטיבית בשנתיים האחרונות, גוגל מתכוננת להשיק את Gemini 3.0, מודל בעל פוטנציאל לשנות באופן מהותי את הדינמיקה של התחרות בתחום הבינה המלאכותית. זה אינו צעד הדרגתי בתוך פלח מוצרים שכבר קיים, אלא מיצוב אסטרטגי מחדש שמטרתו לבסס את מעמדה של גוגל כמובילה טכנולוגית ומסחרית בתחום הבינה המלאכותית.

הודעתו של המנכ"ל סונדר פיצ'אי בכנס Dreamforce 2025, לפיה ג'מיני 3.0 יהיה זמין לפני סוף השנה, משכה תשומת לב רבה בתעשייה. אבל זו יותר מסתם הכרזה על מוצר. היא מסמנת את שיאו של מאמץ של שלוש שנים להשלמת הפער, שכלל ארגון מחדש משמעותי, השקעות אדירות בחומרה קניינית והערכה מחדש יסודית של מודל העסקי של גוגל. התפיסה הרווחת אז של חברה איטית ונחשלת, שנתפסה לא מוכנה על ידי סטארט-אפים כמו OpenAI, השתנתה באופן דרמטי.

על פי מקורבים, דגם Gemini 3 הקרוב כבר זמין בגרסאות בטא, הנבדקות על ידי משתמשים ומפתחים נבחרים. דיווחים ראשוניים מצביעים על כך שיכולותיו הטכניות מרשימות, במיוחד בתחומי יצירת קוד ועיבוד רב-מודאלי. גוגל בודקת באופן מסורתי את המודלים שלה בדיסקרטיות מרבית, כך שקיומם של גרסאות עובדות אינו מפתיע. עם זאת, העובדה שגרסאות אלו זמינות מעבר לערוצי המחקר הרגילים מאותתת על אסטרטגיה מכוונת לאיסוף משוב מוקדם ולבניית ציפיות.

ג'מיני 3 והבטחותיו הטכניות: היכן המודל הופך לתחרותי

ג'מיני 3.0 ממוצבת כמודל בינה מלאכותית חזק אף יותר, המציע שיפורים משמעותיים בהשוואה לקודמו, ג'מיני 2.5, לא רק בעיבוד שפה טבעית אלא במיוחד בשני תחומים קריטיים: יצירת קוד מקצועית ויצירת מולטימדיה. התמקדות זו בתחומי ביצועים ספציפיים היא בחירה אסטרטגית מכוונת, שכן שתי פונקציונליות אלו הופכות קריטיות יותר ויותר לעסקים בחברות מודרניות.

יכולות הקידוד של מודלים של בינה מלאכותית הפכו למבדיל מרכזי בין מערכות מובילות. במבחני ביצועים אחרונים כמו SWE-Bench Verified, Gemini 2.5 Pro כבר משיגה 63.8 אחוזים, מה שמציב אותה בראש המערכות הזמינות בתחום זה. Gemini 3.0 צפויה להביא שיפורים משמעותיים נוספים. ההשלכות המעשיות הן ניכרות: צוותי פיתוח המסתמכים על תמיכה מתקדמת בתכנות מבוססת בינה מלאכותית עשויים להיות בעלי תמריץ חזק יותר לבחור במערכת האקולוגית של גוגל. זה רלוונטי במיוחד מכיוון שתכנות הוא תחום שבו מעורבות מובילה לעתים קרובות לנאמנות. מפתח שעובד ביעילות עם כלי בינה מלאכותית ימשיך להשתמש בו ולהמליץ ​​עליו.

בתחום יצירת התמונות, צפוי ש-Gemini 3.0 תשלב גרסה משופרת של Nano Banana, הכלי של גוגל ליצירת תמונות ותוכן ויראליים. כלי זה כבר הוכיח הצלחה ניכרת, ומשך אליו מיליוני משתמשים המשתמשים בו ליצירה מהירה של תוכן שיווקי, פוסטים במדיה חברתית ופרויקטים יצירתיים. שילוב יכולות אלו במודל הליבה יהפוך את Gemini 3.0 לכלי רב-מודאלי שלא רק מעבד טקסט אלא גם מייצר תוכן ויזואלי באיכות גבוהה. זה מטפל באחד מקרי השימוש הקריטיים ביותר בכלכלת התוכן של ימינו.

העיצוב הרב-מודאלי של ג'מיני, שנבנה מהיסוד לשימוש חלק בטקסט, תמונות, וידאו, אודיו וקוד, מעניק לגוגל יתרון מובנה. בניגוד ל-OpenAI, אשר במשך זמן רב אימנה מודלים עם רכיבים נפרדים עבור סוגי נתונים שונים, הארכיטקטורה של ג'מיני היא רב-מודאלית באופן טבעי. זה מאפשר למערכת ליצור קשרים בין שיטות עבודה שונות, וכתוצאה מכך תפוקה יצירתית ומותאמת להקשר יותר.

בתחרויות התכנות המכללתיות הבינלאומיות לשנת 2025, ג'מיני 2.5 Deep Think הפגין יכולות מרשימות על ידי פתרון עשר מתוך שתים עשרה בעיות אלגוריתמיות מורכבות ביותר, הישג שהיה מזכה אותו במדליית זהב בדירוג הרשמי. המודל אף מצא פתרונות לבעיות שהכשיל את כל 139 הצוותים האנושיים המובילים שהשתתפו. למרות ש-OpenAI חשפה מאוחר יותר כי המודל הניסיוני שלה פתר את כל שתים עשרה הבעיות, ביצועי ג'מיני מדגימים שגוגל יכולה מבחינה טכנית להתחרות ב-OpenAI. עם זאת, חשוב מכך, ג'מיני השיגה הישג זה באמצעות מודלים של חשיבה אוניברסלית שפעלו בשפה טבעית, ולא במודלים מתמטיים מיוחדים. עובדה זו מצביעה על ארכיטקטורה שונה באופן מהותי ופוטנציאלית גמישה יותר.

ההשתלטות השקטה: היתרון המלא של גוגל כבלתי עביר

מה שרבים מהצופים בשוק הבינה המלאכותית מתעלמים ממנו הוא שהתחרות האמיתית אינה מתרחשת בעיקר במעבדה, אלא בערוצי מכירות ובתשתיות. לגוגל יש יתרון שקשה לשכפל מבחינה מבנית: מערך טכנולוגי שלם המשתרע החל מייצור מוליכים למחצה ופיתוח תוכנה ועד להפצה עולמית.

זו לא רק עליונות טכנית. זוהי עליונות ביעילות תפעולית. גוגל לא רק מפתחת את המודלים, אלא גם מחזיקה ביחידות עיבוד Tensor (TPU), מוליכים למחצה ייעודיים המותאמים באופן בלעדי לאימון והסקת מודלים של בינה מלאכותית. בעוד ש-OpenAI מסתמכת על שבבים חיצוניים של Nvidia, בכפוף לגישה מוגבלת ועלויות גבוהות יותר, גוגל יכולה לייצר ולמטב את יחידות ה-TPU הקנייניות שלה באופן עצמאי. התוצאה היא יעילות עלויות בקנה מידה גדול ש-OpenAI לא יכולה להשיג.

הדור האחרון של שבבי הענן של גוגל, כמו ה-TPU v5e, מציע תפוקה של עד פי 2.5 לדולר בהשוואה ל-TPU v4. שבב TPU v5e יחיד מספק עד 393 טריליון פעולות שלמות לשנייה. פוד TPU v5e מלא מציע 100 קוודריליון פעולות שלמות לשנייה - או 100 פטהפלופס - מספיק אפילו לתחזיות המודל המורכבות ביותר. לצורך קנה מידה עתידי, גוגל כבר הכריזה על ה-TPU Ironwood, שיכול לשלב 9,216 שבבים מדהימים לפוד יחיד, עם קישוריות בין שבבים של 1.2 טרה-בייט לשנייה.

תשתית זו אינה רק קוסמטית. יש לה השלכות כלכליות קונקרטיות. עלויות ההכשרה עבור מודלים של שפה גדולים גדלו באופן אקספוננציאלי עם מורכבותם וגודלם. מודל דמוי GPT-3 עלה 4.6 מיליון דולר לאימון בשנת 2020. עד 2022, העלות ירדה ל-450,000 דולר - ירידה שנתית של 70 אחוז. ג'מיני אולטרה, אחד המודלים המורכבים ביותר שגוגל אימנה אי פעם, דרש, על פי הדיווחים, כ-191.4 מיליון דולר בעלויות הכשרה. סכומים אלה קשים בהרבה עבור OpenAI לשאת מבלי להסתמך על משקיעים חיצוניים. גוגל, לעומת זאת, יכולה לממן השקעות אלה מעסקי הליבה שלה ואין לה תמריץ לתעדף רווחים לטווח קצר.

אולם, יצירת המופת האמיתית של האסטרטגיה של גוגל טמונה לא רק בתשתית, אלא בעובדה שתשתית זו מחוברת ישירות לערוצי ההפצה שלה. גוגל שילבה עמוק את ג'מיני במוצרים הדומיננטיים ביותר שלה. בכל פעם שמשתמש מפעיל מכשיר אנדרואיד, פותח את Google Workspace, משתמש ב-Gmail או מבצע חיפוש בגוגל, הוא בא במגע פוטנציאלי עם ג'מיני. זהו יתרון הפצה שאף חברת תוכנה טהורה לא יכולה לשכפל.

המספרים מדברים בעד עצמם. המעקב הפנימי של גוגל מראה כי השימוש היומי של ג'מיני גדל ביותר מ-50 אחוז מאז הרבעון השני של 2025. האפליקציה הגיעה כעת ל-450 מיליון משתמשים פעילים חודשיים ומתגאה בכ-35 מיליון משתמשים פעילים יומיים. זוהי לא רק צמיחה דומה לשיעורי הצמיחה המדהימים של OpenAI בחודשים הראשונים של ChatGPT, אלא שהיא מונעת על ידי גורמים שונים לחלוטין. בעוד ש-ChatGPT צומחת בעיקר באמצעות מפה לאוזן ובחירת משתמשים פעילה, ג'מיני צומחת באמצעות אינטגרציה מקורית במיליארדי מכשירים.

ראוי לציון במיוחד שילובו של Gemini ב-Google Workspace, חבילת יישומי הפרודוקטיביות של גוגל ומתחרה ישיר ל-Microsoft 365. למעלה מ-46 אחוזים מהחברות בארה"ב כבר שילבו את Gemini בזרימות העבודה שלהן בתחום הפרודוקטיביות. זהו מנוף אדיר, שכן יישומי פרודוקטיביות ארגוניים הם מטבעם "דביקים" - מעבר למערכות מתחרות הוא יקר וגוזל זמן עבור חברות עם תהליכים מבוססים. גוגל ממנפת רכיב זה של בסיס המשתמשים שלה כדי להפיץ תכונות של בינה מלאכותית שנמצאו בעבר רק ביישומי צ'אטבוט ייעודיים.

היכולות הרב-מודאליות של ג'מיני - היכולת שלה לעבד טקסט, תמונות, וידאו ואודיו בצורה חלקה - מאפשרות מקרי שימוש החורגים ממה ש-ChatGPT מציעה כיום מבחינה מסחרית. עובד יכול לשלוח דוא"ל לג'מיני עם מסמך מצורף וצילום מסך, ולבקש ניתוח ספציפי. המערכת יכולה להבין את שלושת המודים בו זמנית, לשלב אותם בהקשר של הבקשה ולספק תגובה מדויקת. זה כמעט בלתי אפשרי עם מערכות מבוססות טקסט בלבד.

בעיית OpenAI: חברה שהופכת לקורבן של הצלחתה שלה

הדומיננטיות הקודמת של OpenAI בשוק הבינה המלאכותית הייתה תופעה של הפתעה ויתרון של ראשונים. ChatGPT הושקה במומנטום טכני עצום ובהייפ שיווקי גדול עוד יותר. האפליקציה הייתה חינמית ונגישה, מה שהוביל לאימוץ אקספוננציאלי. בין סוף 2022 לאמצע 2024, ChatGPT הייתה בבירור במרכז השיח על הבינה המלאכותית, ו-OpenAI הרוויחה רבות ממעמד שוק זה.

עם זאת, לאחרונה חלה נקודת מפנה. יציאתו של ChatGPT 5 באוגוסט 2025 נתפסה כמאכזבת על ידי חובבי ואנשי מקצוע רבים בתחום הבינה המלאכותית. בעוד שהמדדים נותרו מרשימים והמודל הראה שיפורים בתחומים ספציפיים, הקפיצה המהפכנית הצפויה חסרה. משתמשים רבים דיווחו כי הביצועים המעשיים אף היו נמוכים מקודמו, או שהמודל הפיק תגובות שנשמעות מנותקות יותר ביישומים בעולם האמיתי.

בעיה ספציפית עם GPT-5 הייתה ניסיונה של Openai לייעל את ניצול המשאבים על ידי ביטול היכולת של משתמשים לבחור מודל ספציפי עבור משימה נתונה. במקום זאת, המערכת מחליטה אוטומטית באיזה מודל פנימי להשתמש. מנקודת מבט של ניצול שרתים, זה אולי רציונלי, אבל מנקודת מבט של משתמש, זהו צעד אחורה. משתמשים מנוסים שבעבר בחרו ידנית את המודל בעל הביצועים הגבוהים ביותר עבור משימות ספציפיות מדווחים כעת על כך שנאלצים לבצע תיקונים תכופים יותר ולנסות שוב כדי להשיג את אותן תוצאות כמו קודם. באופן פרדוקסלי, זה מוביל לעומס כולל גבוה יותר על שרתי Openai, ולא לעומס נמוך יותר.

זוהי דוגמה קלאסית לאופן שבו חברה תחת לחץ מקבלת החלטות שחוסכות בעלויות בטווח הקצר אך פוגעות בשביעות רצון ובנאמנות המשתמשים בטווח הארוך. מנהלים שונים בקהילת הבינה המלאכותית דיווחו כי תלונות המשתמשים על אמינותם וירידה בתשואות של מודלים של בינה מלאכותית עלו ב-30 אחוז מאז הרבעון הרביעי של השנה שעברה. זה לא משוב מחברה בשלב צמיחה, אלא מחברה שהחלה לבצע אופטימיזציה.

גם בעיית המיתוג של OpenAI נותרה לא פתורה. ChatGPT היא עדיין ה"קלינקס" של שוק הצ'אטבוטים של הבינה המלאכותית - השם הראשון שעולה בראש כשאנשים מדברים על הטכנולוגיה הזו. ל-ChatGPT יש כ-700 עד 800 מיליון משתמשים פעילים שבועיים, וכ-160 עד 190 מיליון איש משתמשים בפלטפורמה מדי יום. לשם השוואה, ל-Gemini יש 450 מיליון משתמשים פעילים חודשיים וכ-35 מיליון משתמשים פעילים מדי יום.

במבט ראשון, אולי נראה של-OpenAI יש יתרון נוח כאן. עם זאת, פרשנות זו מעורפלת על ידי פרט חשוב: המעורבות השבועית של ChatGPT גבוהה פי חמישה מזו של Gemini, אך Gemini חווה צמיחה מהירה יותר במדדים החודשיים. ממצא זה מצביע על כך שבעוד שחלק מהמשתמשים הכבדים תלויים ב-ChatGPT, בסיס המשתמשים המזדמנים עובר ל-Gemini - בין היתר הודות לאינטגרציה טובה יותר והעובדה שג'מיני קיים מבלי שמשתמשים צריכים לפתוח באופן פעיל אפליקציה ייעודית.

יתר על כן, בעיית המיתוג של גוגל מטופלת על ידי ג'מיני 3.0. גוגל אינה עסוקה בהגנה על מוצר קיים; היא בונה מוצר חדש. שחרורו של מודל עדיף מבחינה כמותית עשוי ליצור רגע של תשומת לב מחודשת. אם ג'מיני 3 ידגים שיפורים משמעותיים הן במבחני ביצועים והן במקרי שימוש מעשיים, במיוחד בתחומים הרלוונטיים לאנשי מקצוע, הדבר עשוי לשנות תפיסות.

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

דינמיקת שוק: היכן ChatGPT מתקלקל וגוגל מנצחת

נתונים אמפיריים כבר מראים שינוי בנתח השוק. על פי דו"ח של חברת Higher Visibility, נתח השוק של גוגל בחיפושי מידע כללי ירד מ-73 אחוזים בפברואר 2025 ל-66.9 אחוזים באוגוסט 2025. זוהי ירידה של יותר משש נקודות אחוז בתוך שישה חודשים בלבד. במקביל, השימוש ב-ChatGPT לאיסוף מידע גדל מ-4.1 אחוזים ל-12.5 אחוזים - כמעט פי שלושה.

ייתכן שבתחילה יתפרש הדבר כסימן לדומיננטיות מוחלטת של OpenAI. עם זאת, מבט מקרוב מגלה תמונה מורכבת יותר. במיוחד בקרב משתמשים צעירים יותר, ניכרת התנהגות חיפוש מקוטעת, כאשר פלטפורמות שונות משולבות למשימות שונות. 35 אחוז מהנשאלים ציינו כי שינו את התנהגות החיפוש שלהם, ועברו בין גוגל, צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית, טיקטוק, אינסטגרם ופלטפורמות אחרות בהתאם להקשר ולשאילתה.

מה שמפתיע במיוחד הוא שגם בחיפושים מקומיים, שהם באופן מסורתי כוחה של גוגל, השימוש בבינה מלאכותית הוכפל. דבר זה מצביע על כך שכלי בינה מלאכותית נמצאים בשימוש גובר לא רק למחקר מורכב אלא גם לשאילתות חיפוש יומיומיות.

המפתח להבנת הדינמיקה הזו טמון באופן שבו משתמשים בבינה מלאכותית. בעוד שמשתמשים מחפשים באופן פעיל את ChatGPT כפלטפורמה נפרדת, Gemini משולב יותר ויותר בזרימות העבודה הרגילות של המשתמשים מבלי לדרוש החלטה מודעת. משתמש Google Workspace שבודק את האימייל שלו ורואה סיכום של שרשור ארוך שנוצר על ידי Gemini משתמש בבינה מלאכותית מבלי לבחור בה באופן פעיל. מודל "בינה סביבתית" זה יכול להיות משמעותי יותר בטווח הארוך ממספר המשתמשים הגולמי של יישומי צ'אטבוט ייעודיים.

יתר על כן, השימוש בכלי בינה מלאכותית למסחר אלקטרוני וחיפוש מוצרים הוא תחום שבו גוגל הייתה דומיננטית מבחינה היסטורית, ושילוב בינה מלאכותית הופך רלוונטי במיוחד. כמעט מחצית מכלל משתמשי הבינה המלאכותית מתכוונים להשתמש ב-ChatGPT ובכלים דומים בעתיד כדי לחקור מוצרים ושירותים באופן ספציפי. נתון זה גבוה אף יותר בקרב קבוצות יעד צעירות יותר ובעלי הכנסה גבוהה יותר. גוגל, שכבר שילבה לעומק את עסקי הפרסום והמסחר האלקטרוני שלה בתוצאות החיפוש שלה, יכולה לבנות את יכולותיה של ג'מיני ישירות בתשתית מסחרית קריטית זו. זה יאפשר לגוגל להגדיר את עתיד ארכיטקטורת החלטות הרכישה.

מתאים לכך:

• דיפוזיה של Google Gemini: המהפכה הלא מועילה בייצור טקסטים

תשתיות תחרותיות: מדוע מחסור ב-GPU הופך לבעיה הולכת ופוחתת

גורם נוסף שפועל נגד OpenAI הוא הזמינות ארוכת הטווח של משאבי מחשוב. מעבדי הגרפי של Nvidia, שכבר זמן רב נחשבו לכלי המועדף לאימון בינה מלאכותית, יקרים וזמינים בכמויות מוגבלות. OpenAI צריכה להתחרות על משאבים אלה, בעוד שגוגל שולטת במעבדי הגרפי שלה. למרות שזמינות המעבדים הגרפיים השתפרה בחודשים האחרונים, תלות אסטרטגית זו נותרה סיכון לטווח ארוך עבור OpenAI.

חשיבות מיוחדת היא העובדה שהתשתית של גוגל עברה אופטימיזציה עבור סוגים שונים של עומסי עבודה של בינה מלאכותית. בעוד שניתן להשתמש במחשבי-על למטרות כלליות לכל משימה, ארכיטקטורות ייעודיות יעילות יותר עבור משימות ספציפיות. יחידות ה-TPU של גוגל, עם יחידות הכפל המטריצות שלהן לחישובים צפופים וליבות דלילות לנתונים דלילים, הן דוגמה טובה לכך. התוצאה היא עלויות תפעול נמוכות יותר עבור Gemini בהשוואה ל-ChatGPT לאורך חיי המודל.

גם יכולת ההרחבה של תשתית ה-TPU ראויה לציון. תרמילי TPU של גוגל מחברים אלפי שבבים באמצעות קישוריות מהירה במיוחד. דגם Ironwood הקרוב יכול לאחד 9,216 שבבים בפוד יחיד, עם קישוריות בין-שבבים של 1.2 טרה-בייט לשנייה. עבור דגמים גדולים אף יותר, גוגל משתמשת ב-Jupiter, רשת מרכזי הנתונים מהדור החמישי שלה, כדי לחבר מספר פודים. זה מאפשר ריצות אימון הפרוסות על פני עשרות אלפי שבבים - קנה מידה ששותפים חיצוניים מתקשים להשיג.

מלכודת המונטיזציה: כיצד גוגל מרוויחה בעוד ש-OpenAI מתקשה עם מודלים של הכנסות

אלמנט שלעתים קרובות מתעלמים ממנו בדינמיקה הזו הוא האופן שבו גוגל ו-OpenAI מייצרות רווחים מהשקעותיהן בבינה מלאכותית. OpenAI מסתמכת על מנויים ישירים ושימוש ב-API. ChatGPT Plus עולה 20 דולר לחודש, ושימוש ב-API מחויב לפי שימוש. זהו מודל תוכנה כשירות קלאסי. הוא רווחי, אך הוא מוגבל גם על ידי הנכונות לשלם והביקוש מצד משתמשים ומפתחים בודדים.

לגוגל, לעומת זאת, יש מודל שונה. ראשית, גוגל מציעה פונקציונליות של ג'מיני בחינם ברבים מהשירותים הקיימים שלה. זה לא אלטרואיסטי; זה אסטרטגי. על ידי הפיכת ג'מיני לזמין בחינם ב-Google Workspace, Gmail ומוצרים אחרים, גוגל מגדילה את הערך של שירותים אלה עבור מנויים ארגוניים, ובכך מעלה את המחירים שגוגל יכולה לגבות עבור מוצרים אלה. זוהי גישת פירוק הפוכה - במקום למכור בינה מלאכותית כמוצר נפרד, גוגל משלבת אותה במוצרים קיימים ומעלה את הפרמיה עבור החבילה כולה.

יתר על כן, גוגל מייצרת רווחים מבינה מלאכותית באמצעות שיפורים בעסקי הליבה המסורתיים שלה. בינה מלאכותית בחיפוש משפרת את "מצב הבינה המלאכותית", מצב שבו החיפוש מספק תשובות מדויקות יותר ובמקביל מציג למשתמשים יותר שאילתות מסחריות. פיליפס שינדלר, מנהל העסקים הראשי של גוגל, הצהיר כי מצב הבינה המלאכותית "עוזר לאנשים לקנות באופן שיחה" ו"מניע שאילתות מסחריות שכבר מצטברות". משמעות הדבר היא ששיפורים בבינה מלאכותית מתורגמים ישירות להכנסות גבוהות יותר מפרסום - מקור ההכנסה העיקרי של גוגל.

אסטרטגיית המונטיזציה הזו בת קיימא יותר בטווח הארוך מגישתה של OpenAI. אם OpenAI תצטרך להסתמך על הכנסות מ-API ומנויים פרימיום, היצע הבינה המלאכותית שלה תמיד יעמוד בפני הסיכון של מעבר משתמשים לחלופות חינמיות או זולות יותר. גוגל, לעומת זאת, מגדילה את האטרקטיביות של מוצרים שכבר מוטמעים עמוק בזרימות העבודה של מיליארדי אנשים. מעבר משתמש לא רק יביא לנטישת ChatGPT, אלא גם ל-Gmail, Drive, Workspace או אפליקציית גוגל מבוססת אחרת.

שאלת החדשנות הטכנולוגית: האם ההבדלים יהיו רלוונטיים?

סוגיה קריטית העומדת בפני התעשייה היא האם שיפורים שוליים במודלים טכניים יכולים למעשה לשנות את נתח השוק, במיוחד בהתחשב במעמדה הדומיננטי ממילא של ChatGPT. ההיסטוריה הטכנולוגית מראה שעליונות טכנולוגית לא תמיד מתורגמת לדומיננטיות מסחרית. Betamax היה עדיף מבחינה טכנית על VHS, אך עדיין הפסיד. מנוע החיפוש הטוב ביותר בשנת 1990 לא היה גוגל, אלא AltaVista.

עם זאת, יש הבדל מהותי. היתרון של ChatGPT נובע בעיקר מהיכרות ותדמית מותג, ולא מעליונות טכנית. אם Gemini 3.0 ידגים שיפורים מהותיים בתחומים קריטיים ורלוונטיים מבחינה מסחרית כגון יצירת קוד, יצירת תמונות וחשיבה רב-מודאלית, זה יכול להצביע על נקודת מפנה. משתמשים מקצועיים, במיוחד מפתחים ומשתמשים ארגוניים, רגישים למחיר להבדלים טכניים אמיתיים. מפתח שיכול לייצר מהר יותר ואמינות יותר עם Gemini 3 ישקול ברצינות את המעבר לאחר שפג תוקפו של מנוי ChatGPT שלו.

יתר על כן, האסטרטגיה של גוגל אינה מכוונת לכך שמודל אחד ידחק את ChatGPT בפופולריות גרידא. במקום זאת, גוגל שואפת להפוך את Gemini לשימושי במגוון רחב של הקשרים - בחיפוש, ניהול דוא"ל, יצירת מסמכים ופיתוח אפליקציות. זוהי אסטרטגיה של עקירה הדרגתית, לא עימות ישיר.

דוגמה לכך היא ממשק ה-ML Kit GenAI Prompt API החדש של גוגל לאנדרואיד. זה מאפשר למפתחים לשלב תכונות בינה מלאכותית ייעודיות ישירות באפליקציות שלהם הפועלות על דגם Gemini Nano במכשיר. הנקודה החשובה היא שעיבוד זה מתרחש באופן מקומי במכשיר - נתוני המשתמש לעולם לא עוזבים את הטלפון. זהו יתרון עצום עבור אפליקציות בתעשיות מוסדרות כמו שירותים פיננסיים, שירותי בריאות ומשפט, שבהן פרטיות נתונים אינה רק העדפה, אלא דרישה חוקית.

דוגמה מהעולם האמיתי: חברת משלוחי החבילות Kakao שילבה את היכולות של Gemini במכשיר כדי לחלץ באופן אוטומטי פרטים מהודעות טקסט לא מובנות. זה קיצץ את זמן השלמת ההזמנה ב-24 אחוזים והגדיל את שיעור ההמרה של שיבוט המשתמש ב-45 אחוזים. זה לא שיפור טכני זעיר; זהו טרנספורמציה עסקית. כאשר מקרי שימוש כאלה מתרבים, זה יכול לעצב מחדש את השוק.

תרחישים ל-18 החודשים הבאים: מחלש לטרנספורמטיבי

18 החודשים הבאים יהיו קריטיים לדינמיקה של שוק הבינה המלאכותית. קיימים מספר תרחישים אפשריים:

התרחיש הראשון הוא כישלון של Gemini 3, שבו המודל, למרות היותו תקין מבחינה טכנית, אינו טוב באופן משמעותי מ- Gemini 2.5. במקרה זה, גוגל תאבד את המומנטום שלה להדביק את הפער ותצטרך להתמקד בשיפורים הדרגתיים באמצעות אינטגרציה. OpenAI תשמור על מובילות השוק שלה, והתעשייה תיכנס למצב של יציבות יחסית, כאשר ChatGPT וג'מיני יחלקו את השוק, בדומה לאופן שבו מיקרוסופט וגוגל עשו זאת בשוק החיפוש.

התרחיש השני הוא ש-Gemini 3 מייצג שיפור משמעותי, אך רק עבור משימות ספציפיות. דבר זה עלול להוביל לפיצול שוק, כאשר משתמשים שונים משתמשים במודלים שונים למשימות שונות. מפתח עשוי להשתמש ב-Gemini לקידוד, בעוד שמחבר עשוי להעדיף את ChatGPT לכתיבה ארוכה. זה למעשה יועיל לשתי החברות, שכן זה ירחיב את השוק.

התרחיש השלישי הוא ש-Gemini 3 הוא מודל טרנספורמטיבי שעולה על ChatGPT בכמה היבטים מרכזיים. דבר זה עלול להוביל למעבר מואץ מ-ChatGPT ל-Gemini, במיוחד בקרב משתמשים מקצועיים. לאחר מכן, OpenAI תצטרך לנקוט באמצעי נגד אגרסיביים, בין אם על ידי הכרזה על GPT 6 ובין אם באמצעות שותפויות אסטרטגיות.

התרחיש הרביעי, שהוא כנראה הריאלי ביותר, הוא שג'מיני 3 מדגים ביצועים טכניים מוכחים, אך היתרון התחרותי האמיתי של גוגל אינו טמון בביצועי המודל גרידא, אלא ביכולתה להטמיע בינה מלאכותית במערכות אקולוגיות בהן מיליוני אנשים כבר עובדים. במקרה זה, ג'מיני תצבור בהדרגה נתח שוק, לא באמצעות תחרות ישירה עם ChatGPT, אלא על ידי יצירת מקרי שימוש ש-ChatGPT פשוט לא יכולה להשיג, מכיוון שמדובר רק באפליקציה ייעודית.

ההקשר הרחב יותר: מדוע OpenAI נמצאת תחת לחץ, גם אם זה לא ברור מאליו

מפתה להתמקד במספר המשתמשים ולהסיק ש-OpenAI מובילה בנוחות. עם זאת, נתון זה מתעלם מכמה נקודות לחץ מבניות על OpenAI:

• ראשית, OpenAI נמצאת תחת לחץ לשחרר ללא הרף מודלים חדשים כדי לעמוד בציפיות הגבוהות. זה מוביל למחזורי הייפ שבהם כל גרסה חדשה מוכרזת בקול רם, רק כדי ללוות באכזבה. זה פוגע באמון.
• שנית, מודל העסקים של OpenAI מסתמך על הכנסות מתמשכות מ-API ומנויים. משמעות הדבר היא שהחברה צריכה כל הזמן להצדיק למשתמשים מדוע עליהם לשלם. גוגל לא צריכה לעשות זאת; גוגל מרוויחה כסף מחיפוש ופרסום, לא ישירות מבינה מלאכותית.
• שלישית: ל-OpenAI חסרה אינטגרציה אמיתית של המערכת האקולוגית. היא קיימת במקומות שבהם משתמשים בוחרים במודע לעזוב. ברגע שקיימת אלטרנטיבה טובה יותר, המכשול למעבר נמוך.
• רביעית: ל-OpenAI אין שליטה על התשתית. היא תלויה ב-Nvidia עבור כרטיסי מסך, במיקרוסופט עבור תשתית ענן ובשותפים אחרים להפצה. זה נותן ל-OpenAI פחות שליטה על איכות, עלות ותזמון מאשר ל-Google.

גוגל ממצבת את עצמה לדומיננטיות, לא לתחרות.

האסטרטגיה של גוגל עם Gemini 3.0 אינה מכוונת לנצח את OpenAI בתחרות ראש בראש כצ'אטבוט מבוסס בינה מלאכותית. במקום זאת, היא שואפת להטמיע בינה מלאכותית עמוק כל כך במערכות האקולוגיות הקיימות של גוגל, עד שהתפיסה המסורתית של "צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית" כקטגוריה נפרדת תתפוגג. בעוד חמש שנים, ההבדל בין Gemini ל-ChatGPT אולי לא טמון בעיקר בביצועים הגולמיים, אלא בהקשר ובקרבה - Gemini יהיה זמין בכל מקום, בעוד ChatGPT יישאר כלי ייעודי למשתמשים המחפשים אותו באופן פעיל.

זה לא ניצחון של איכות על פני שיווק, או של חדשנות על פני מעמד שוק מבוסס. אלא, זהו ניצחון מבני של שילוב מערכת אקולוגית על פני ביצועי מוצר מבודד. גוגל לא בהכרח תנצח עם מודל בינה מלאכותית טוב יותר. היא תנצח עם פלטפורמה טובה יותר להצגה והפצה של מודל זה.

שחרורו של Gemini 3.0 לפני סוף השנה יהיה אינדיקטור מרכזי לתהליך זה. אם המודל ידגים את שיפורי הביצועים הצפויים, במיוחד בתחומים כמו יצירת קוד והיגיון רב-מודאלי, הדבר עשוי לסמן את תחילתה של הערכה מחודשת משמעותית של הדינמיקה של שוק הבינה המלאכותית. בינה מלאכותית פתוחה לא תיעלם בן לילה; היא תישאר כוח רלוונטי עבור יישומים ייעודיים. אך ימי הדומיננטיות הבלתי מעורערת שלה עשויים להיות ספורים.

Ki-GameChanger: הפתרונות הגמישים ביותר של פלטפורמת AI-Tailor, המפחיתים עלויות, משפרים את החלטותיהם ומגדילים את היעילות

פלטפורמת AI עצמאית: משלבת את כל מקורות נתוני החברה הרלוונטיים

• פלטפורמת AI זו מקיימת אינטראקציה עם כל מקורות הנתונים הספציפיים
  • מ- SAP, Microsoft, JIRA, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox ומערכות ניהול נתונים רבות אחרות
• שילוב AI מהיר: פתרונות AI בהתאמה אישית לחברות בשעות או ימים במקום חודשים
• תשתית גמישה: מבוססת ענן או אירוח במרכז הנתונים שלך (גרמניה, אירופה, בחירה חופשית של מיקום)

• אבטחת מידע גבוהה ביותר: שימוש במשרדי עורכי דין הוא הראיות הבטוחות
• השתמש במגוון רחב של מקורות נתונים של החברה
• בחירה משלך או דגמי AI שונים (DE, EU, USA, CN)

אתגרים שפלטפורמת ה- AI שלנו פותרת

• חוסר דיוק של פתרונות AI קונבנציונליים
• הגנה על נתונים וניהול מאובטח של נתונים רגישים
• עלויות ומורכבות גבוהה של פיתוח AI פרטני
• היעדר AI מוסמך
• שילוב AI במערכות IT קיימות

עוד על זה כאן:

• שילוב AI של פלטפורמת AI עצמאית וחוצה-נתונים לרוחב מקור לכל ענייני החברה

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

קשר תחת וולפנשטיין ∂ xpert.digital

התקשר אלי מתחת +49 89 674 804 (מינכן)

לינקדאין
 

 

מיקוד בתעשייה: B2B, דיגיטציה (מבינה מלאכותית ל-XR), הנדסת מכונות, לוגיסטיקה, אנרגיות מתחדשות ותעשייה

עוד על זה כאן:

• מרכז עסקים אקספרט

מרכז נושאים עם תובנות ומומחיות:

• פלטפורמת ידע בנושא הכלכלה הגלובלית והאזורית, חדשנות ומגמות ספציפיות לתעשייה
• אוסף ניתוחים, אינספורמציות ומידע רקע מתחומי המיקוד שלנו
• מקום למומחיות ומידע על התפתחויות עדכניות בעסקים ובטכנולוגיה
• מרכז נושאים לחברות שרוצות ללמוד על שווקים, דיגיטציה וחדשנות בתעשייה