Ez a mesterséges intelligencia forradalom? Gemini 3.0 vs. OpenAI: Nem a jobb modellről van szó, hanem a jobb stratégiáról.

Miért van most komoly nyomás az OpenAI-n – és milyen stratégia teheti a Google-t győztessé?

A mesterséges intelligencia piaca egy döntő fordulóponthoz közeledik. Míg az OpenAI-t a ChatGPT-vel együtt az elmúlt két évben a generatív MI-forradalom vitathatatlan szimbólumának tekintették, a Google egy stratégiai ellentámadásra készül, amely átalakíthatja az erőviszonyokat. A Gemini 3.0 küszöbön álló megjelenése, amelyet Sundar Pichai vezérigazgató jelentett be az év vége előtt, sokkal több, mint egy fokozatos termékfejlesztés. Ez egy hároméves felzárkózási erőfeszítés ideiglenes csúcspontja, amelynek célja a Google technológiai és kereskedelmi vezető szerepének megszilárdítása a mesterséges intelligencia korában.

A támadás középpontjában nemcsak egy erősebb MI-modell áll, amely kiemelkedő képességekkel rendelkezik olyan kritikus területeken, mint a professzionális kódgenerálás és a szövegek, képek és hangok multimodális feldolgozása. A Google valódi, nehezen lemásolható előnye a „full-stack” megközelítésében rejlik: a technológiai lánc teljes ellenőrzése – a saját fejlesztésű MI-chipek (TPU-k) és a legfejlettebb MI-modellek fejlesztésétől kezdve a mély, natív integrációig egy milliárdnyi Android-eszközből és széles körben használt szolgáltatásokból, mint például a Google Workspace és a Google Search álló ökoszisztémába.

Bár az OpenAI előnyre tesz szert, mint elsőként lépő, egyre inkább strukturális problémákkal néz szembe: A GPT-5 legutóbbi megjelenése sok felhasználó számára csalódást okozott, a drága, külső infrastruktúrától való függősége továbbra is stratégiai gyengeség, és előfizetésen alapuló üzleti modellje sebezhetőbb, mint a Google azon képessége, hogy zökkenőmentesen integrálja a mesterséges intelligencia képességeit a meglévő, rendkívül jövedelmező bevételi forrásaiba. Az elkövetkező hónapok során kiderül, hogy a Google fokozatos, de mélyreható integrációra épülő stratégiája elegendő-e nemcsak az OpenAI dominanciájának megkérdőjelezéséhez, hanem a mesterséges intelligencia piacának alapvető átalakításához is.

Alkalmas:

• Az OpenAI és a Google Gemini ChatGPT-je AIaaS – mesterséges intelligencia, mint szolgáltatás?

A mesterséges intelligencia piacának átrendeződése: Miért kulcsfontosságú a Google következő lépése?

A Google kritikus fordulóponthoz érkezett a mesterséges intelligencia stratégiájában. Míg a ChatGPT az elmúlt két évben a generatív mesterséges intelligencia szimbólumaként dominált, a Google a Gemini 3.0 kiadására készül, amely modell alapvetően átalakíthatja a mesterséges intelligencia versenyének dinamikáját. Ez nem egy apró lépés egy már meglévő termékszegmensen belül, hanem egy stratégiai újrapozícionálás, amelynek célja a Google technológiai és kereskedelmi vezető pozíciójának megerősítése a mesterséges intelligencia területén.

Sundar Pichai vezérigazgató bejelentése a Dreamforce 2025 konferencián, miszerint a Gemini 3.0 még az év vége előtt elérhető lesz, jelentős figyelmet kapott az iparágban. De ez több, mint egy egyszerű termékbejelentés. Egy hároméves felzárkózási erőfeszítés csúcspontját jelzi, amely jelentős szervezeti átszervezést, hatalmas beruházásokat eredményezett saját hardverekbe, és alapvetően újraértékelte a Google üzleti modelljét. Az akkoriban uralkodó kép egy lassú, elmaradott vállalatról, amelyet olyan startupok, mint az OpenAI, váratlanul értek, drámaian megváltozott.

Bennfentesek szerint a készülő Gemini 3 modell már elérhető béta verziókban, amelyeket kiválasztott felhasználók és fejlesztők tesztelnek. A kezdeti jelentések szerint a technikai képességei lenyűgözőek, különösen a kódgenerálás és a multimodális feldolgozás területén. A Google hagyományosan a legnagyobb diszkrécióval teszteli modelljeit, így a működő verziók létezése nem meglepő. Az a tény azonban, hogy ezek a verziók a szokásos kutatási csatornákon túl is elérhetők, egy tudatos stratégiát jelez a korai visszajelzések gyűjtésére és az elvárások kialakítására.

Gemini 3 és technikai ígéretei: Ahol a modell versenyképessé válik

A Gemini 3.0-t egy még erősebb mesterséges intelligencia modellként pozicionálták, amely jelentős fejlesztéseket kínál elődjéhez, a Gemini 2.5-höz képest, nemcsak a természetes nyelvi feldolgozásban, hanem különösen két kritikus területen: a professzionális kódgenerálásban és a multimédia-generálásban. Ez a konkrét teljesítményterületekre való összpontosítás tudatos stratégiai döntés, mivel ez a két funkció egyre üzletileg kritikusabbá válik a modern vállalatoknál.

Az AI-modellek kódolási képességei kulcsfontosságú megkülönböztető tényezővé váltak a vezető rendszerek között. A legutóbbi benchmarkokban, mint például az SWE-Bench Verified, a Gemini 2.5 Pro már 63,8 százalékot ért el, amivel az ezen a területen elérhető rendszerek élvonalába tartozik. A Gemini 3.0 várhatóan további jelentős fejlesztéseket hoz. A gyakorlati következmények jelentősek: a legmodernebb AI-alapú programozási támogatásra támaszkodó fejlesztőcsapatok erősebb ösztönzővel rendelkezhetnek arra, hogy a Google ökoszisztémáját válasszák. Ez különösen fontos, mivel a programozás olyan terület, ahol az elköteleződés gyakran lojalitáshoz vezet. Egy fejlesztő, aki hatékonyan dolgozik egy AI-eszközzel, továbbra is használni és ajánlani fogja azt.

A képgenerálás területén a Gemini 3.0 várhatóan integrálni fogja a Nano Banana, a Google virális képek és tartalmak létrehozására szolgáló eszközének továbbfejlesztett verzióját. Ez az eszköz már jelentős sikereket mutatott, több millió felhasználót vonzott, akik marketingtartalmak, közösségi média bejegyzések és kreatív projektek gyors létrehozására használják. Ezen képességek integrálása az alapmodellbe a Gemini 3.0-t egy multimodális eszközzé tenné, amely nemcsak szöveget dolgoz fel, hanem kiváló minőségű vizuális tartalmat is generál. Ez a mai tartalomgazdaság egyik legfontosabb felhasználási esetét célozza meg.

A Gemini multimodális kialakítása, amelyet a nulláról építettek a szöveg, képek, videók, hanganyagok és kód zökkenőmentes használatára, inherens előnyt biztosít a Google-nak. Az OpenAI-val ellentétben, amely hosszú ideig különálló komponensekkel tanította a modelleket a különböző adattípusokhoz, a Gemini architektúrája natívan multimodális. Ez lehetővé teszi a rendszer számára, hogy kapcsolatokat teremtsen a különböző modalitások között, ami kreatívabb és kontextuálisabb kimenetet eredményez.

A 2025-ös Nemzetközi Főiskolai Programozási Versenyeken a Gemini 2.5 Deep Think lenyűgöző képességeket mutatott be azzal, hogy tizenkét rendkívül összetett algoritmikus problémából tízet megoldott, ami aranyérmet ért volna a hivatalos ranglistán. A modell olyan problémákra is talált megoldást, amelyek mind a 139 résztvevő élvonalbeli emberi csapatot meglepték. Bár az OpenAI később felfedte, hogy kísérleti modellje mind a tizenkét problémát megoldotta, a Gemini teljesítménye azt bizonyítja, hogy a Google technikailag versenyezhet az OpenAI-val. Ami azonban még fontosabb, a Gemini ezt a teljesítményt természetes nyelven működő univerzális érvelési modellek segítségével érte el, nem pedig speciális matematikai modellek segítségével. Ez egy alapvetően eltérő és potenciálisan rugalmasabb architektúrára utal.

A csendes átvétel: a Google teljes körű előnye leküzdhetetlen

Amit a mesterséges intelligencia piacának számos megfigyelője figyelmen kívül hagy, az az, hogy az igazi verseny elsősorban nem a laboratóriumokban zajlik, hanem az értékesítési csatornákban és az infrastruktúrában. A Google-nek van egy olyan előnye, amelyet strukturálisan nehéz lemásolni: egy komplett technológiai rendszer, amely a félvezetőgyártástól és a szoftverfejlesztéstől a globális forgalmazásig terjed.

Ez nem pusztán technikai fölény. Ez a működési hatékonyság terén mutatkozó fölény. A Google nemcsak modelleket fejleszt, hanem tenzor feldolgozó egységekkel (TPU-kkal) is rendelkezik, amelyek kifejezetten a mesterséges intelligencia modelljeinek betanítására és következtetésére optimalizált speciális félvezetők. Míg az OpenAI az Nvidia külső chipjeire támaszkodik, korlátozott hozzáféréssel és magasabb költségekkel, a Google házon belül is gyárthatja és optimalizálhatja saját TPU-it. Ez olyan mértékű költséghatékonyságot eredményez, amelyet az OpenAI nem tud elérni.

A Google Cloud TPU-inak legújabb generációja, mint például a TPU v5e, akár 2,5-szeres átviteli sebességet kínál dolláronként a TPU v4-hez képest. Egyetlen TPU v5e chip akár 393 billió egész műveletet is képes végrehajtani másodpercenként. Egy teljes TPU v5e pod másodpercenként 100 kvadrillió egész műveletet – vagy 100 petaflopot – kínál, ami még a legösszetettebb modell-előrejelzésekhez is elegendő. A jövőbeli skálázás érdekében a Google már bejelentette a TPU Ironwood-ot, amely hihetetlen 9216 chipet képes egyetlen podba egyesíteni, 1,2 terabájt/másodperces chipkapcsolattal.

Ez az infrastruktúra nem pusztán kozmetikai jellegű. Konkrét gazdasági következményekkel jár. A nagy nyelvi modellek betanítási költségei exponenciálisan nőttek összetettségükkel és méretükkel együtt. Egy GPT-3-szerű modell betanítása 2020-ban 4,6 millió dollárba került. 2022-re a költség 450 000 dollárra csökkent – ​​ez évi 70 százalékos csökkenést jelent. A Gemini Ultra, az egyik legösszetettebb modell, amelyet a Google valaha betanított, állítólag körülbelül 191,4 millió dolláros betanítási költséget igényelt. Ezeket az összegeket az OpenAI lényegesen nehezebben viseli külső befektetők nélkül. A Google ezzel szemben ezeket a beruházásokat a fő üzleti tevékenységéből tudja finanszírozni, és nincs ösztönzője arra, hogy a rövid távú profitot helyezze előtérbe.

A Google stratégiájának igazi mesterműve azonban nem pusztán az infrastruktúrában rejlik, hanem abban a tényben, hogy ez az infrastruktúra közvetlenül kapcsolódik a disztribúciós csatornáihoz. A Google mélyen integrálta a Geminit a legdominánsabb termékeibe. Minden alkalommal, amikor egy felhasználó bekapcsol egy Android-eszközt, megnyitja a Google Workspace-t, használja a Gmailt vagy Google-keresést végez, potenciálisan kapcsolatba kerül a Geminivel. Ez egy olyan disztribúciós előny, amelyet egyetlen tisztán szoftverekkel foglalkozó cég sem tud lemásolni.

A számok magukért beszélnek. A Google belső nyomon követése azt mutatja, hogy a Gemini napi használata több mint 50 százalékkal nőtt 2025 második negyedéve óta. Az alkalmazás mára elérte a 450 millió havi aktív felhasználót, és körülbelül 35 millió napi aktív felhasználóval büszkélkedhet. Ez a növekedés nemcsak összehasonlítható az OpenAI robbanásszerű növekedési ütemével a ChatGPT korai hónapjaiban, hanem teljesen más tényezők is vezérlik. Míg a ChatGPT elsősorban a szájhagyomány és az aktív felhasználói választás révén növekszik, a Gemini a több milliárd eszközön keresztüli natív integráció révén növekszik.

Különösen figyelemre méltó a Gemini integrációja a Google Workspace-be, a Google termelékenységi alkalmazáscsomagjába, amely a Microsoft 365 közvetlen versenytársa. Az amerikai vállalatok több mint 46 százaléka már integrálta a Geminit a termelékenységi munkafolyamataiba. Ez óriási előny, mivel a vállalati termelékenységi alkalmazások eleve „ragadósak” – a versengő rendszerekre való váltás drága és időigényes a már bevált folyamatokkal rendelkező vállalatok számára. A Google a felhasználói bázisának ezt a részét kihasználva terjeszti azokat a mesterséges intelligencia funkciókat, amelyek korábban csak a dedikált chatbot alkalmazásokban voltak megtalálhatók.

A Gemini multimodális képességei – a szöveg, képek, videók és hanganyagok zökkenőmentes feldolgozásának képessége – olyan felhasználási eseteket tesznek lehetővé, amelyek túlmutatnak a ChatGPT jelenlegi kereskedelmi kínálatán. Egy alkalmazott e-mailt küldhet a Gemininek egy csatolt dokumentummal és képernyőképpel, kérve egy adott elemzést. A rendszer mindhárom modalitást egyszerre képes megérteni, integrálni azokat a kérés kontextusába, és pontos választ adni. Ez gyakorlatilag lehetetlen a tisztán szövegalapú rendszerekkel.

Az OpenAI problémája: Egy vállalat, amely saját sikerének áldozatává válik

Az OpenAI korábbi dominanciája a mesterséges intelligencia piacán a meglepetés és az elsőként lépők előnyének jelensége volt. A ChatGPT-t hatalmas technikai lendülettel és még nagyobb marketingfelhajtással indították el. Az alkalmazás ingyenes és elérhető volt, ami exponenciális elterjedéshez vezetett. 2022 vége és 2024 közepe között a ChatGPT egyértelműen a mesterséges intelligenciával kapcsolatos párbeszéd középpontjában állt, és az OpenAI óriási hasznot húzott ebből a piaci pozícióból.

Azonban a közelmúltban fordulópont következett be. A ChatGPT 5 2025 augusztusi megjelenését sok MI-rajongó és -szakember csalódásnak élte meg. Bár a benchmarkok lenyűgözőek maradtak, és a modell bizonyos területeken javulást mutatott, a várt forradalmi ugrás elmaradt. Sok felhasználó arról számolt be, hogy a gyakorlati teljesítmény még az elődjénél is elmaradt, vagy hogy a modell a valós alkalmazásokban távolságtartóbb válaszokat adott.

A GPT-5 egyik konkrét problémája az Openai azon kísérlete volt, hogy optimalizálja az erőforrás-kihasználást azáltal, hogy eltávolította a felhasználóktól a lehetőséget, hogy egy adott feladathoz egy adott modellt válasszanak. Ehelyett a rendszer automatikusan dönti el, hogy melyik belső modellt használja. A szerverkihasználtság szempontjából ez racionális lehet, de a felhasználó szempontjából ez egy lépés visszafelé. A tapasztalt felhasználók, akik korábban manuálisan választották ki a legjobban teljesítő modellt bizonyos feladatokhoz, most arról számolnak be, hogy gyakrabban kell korrekciókat végezniük és újrapróbálkozniuk ugyanazon eredmények elérése érdekében, mint korábban. Paradox módon ez az Openai szervereinek nagyobb összterheléséhez vezet, nem pedig alacsonyabbhoz.

Ez egy klasszikus példa arra, hogyan hoz egy nyomás alatt álló vállalat olyan döntéseket, amelyek rövid távon költségeket takarítanak meg, de hosszú távon aláássák a felhasználók elégedettségét és lojalitását. Különböző MI-közösségi moderátorok arról számoltak be, hogy a MI-modellek megbízhatóságával és csökkenő hozamával kapcsolatos felhasználói panaszok 30 százalékkal nőttek a tavalyi év negyedik negyedéve óta. Ez nem egy növekedési fázisban lévő vállalat visszajelzése, hanem egy olyané, amely elkezdte az optimalizálást.

Az OpenAI márkaépítési problémája továbbra is megoldatlan. A ChatGPT továbbra is a mesterséges intelligencia által létrehozott chatbot piac „zsebkendője” – ez az első név, ami eszünkbe jut, amikor erről a technológiáról beszélünk. A ChatGPT-nek nagyjából 700-800 millió heti aktív felhasználója van, és naponta körülbelül 160-190 millió ember használja a platformot. Összehasonlításképpen, a Gemini havi 450 millió és napi körülbelül 35 millió aktív felhasználóval rendelkezik.

Első pillantásra úgy tűnhet, hogy az OpenAI kényelmes előnnyel rendelkezik. Ezt az értelmezést azonban beárnyékolja egy fontos részlet: a ChatGPT heti aktivitása körülbelül ötször magasabb, mint a Geminié, de a Gemini gyorsabb növekedést tapasztal a havi mutatókban. Ez arra utal, hogy míg egyes nagy felhasználók a ChatGPT-től függenek, az alkalmi felhasználók bázisa a Geminire vált – részben a jobb integráció és annak a ténynek köszönhetően, hogy a Gemini anélkül is jelen van, hogy a felhasználóknak aktívan meg kellene nyitniuk egy dedikált alkalmazást.

Továbbá a Google márkaépítési problémáját a Gemini 3.0 kezeli. A Google nem egy meglévő termék védelmével van elfoglalva; egy újat épít. Egy mennyiségileg jobb modell megjelenése megújult figyelmet kelthet. Ha a Gemini 3 jelentős javulást mutat mind a benchmarkok, mind a gyakorlati felhasználási esetek terén, különösen a szakemberek számára releváns területeken, az megváltoztathatja a felfogást.

Profitáljon az Xpert.Digital széleskörű, ötszörös szakértelméből egy átfogó szolgáltatáscsomagban | K+F, XR, PR és digitális láthatóság optimalizálása - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Piaci dinamika: Ahol a ChatGPT megbukik, és a Google nyer

Az empirikus adatok már a piaci részesedés eltolódását mutatják. A Higher Visibility vállalat jelentése szerint a Google piaci részesedése az általános információkeresések terén 73 százalékról (2025 februárja) 66,9 százalékra (2025 augusztusa) csökkent. Ez több mint hat százalékpontos csökkenést jelent mindössze hat hónap alatt. Ugyanakkor a ChatGPT információgyűjtésre való felhasználása 4,1 százalékról 12,5 százalékra nőtt – ez majdnem megháromszorozódott.

Ez elsőre a teljes OpenAI dominanciának a jeleként értelmezhető. Közelebbről megvizsgálva azonban egy összetettebb képet tár fel. Különösen a fiatalabb felhasználók körében figyelhető meg a széttagolt keresési viselkedés, ahol különböző platformokat kombinálnak a különböző feladatokhoz. A válaszadók 35 százaléka nyilatkozta, hogy megváltoztatta keresési viselkedését, a kontextustól és a lekérdezéstől függően váltva a Google, a mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok, a TikTok, az Instagram és más platformok között.

Különösen meglepő, hogy még a helyi kereséseknél is, ami hagyományosan a Google erőssége, a mesterséges intelligencia használata megduplázódott. Ez arra utal, hogy a mesterséges intelligencia eszközeit egyre inkább nemcsak összetett kutatásokhoz, hanem a mindennapi keresési lekérdezésekhez is használják.

Ezen dinamika megértésének kulcsa a mesterséges intelligencia használatának módjában rejlik. Míg a ChatGPT-t a felhasználók aktívan keresik különálló platformként, a Gemini egyre inkább integrálódik a felhasználók szokásos munkafolyamataiba anélkül, hogy tudatos döntést igényelne. Egy Google Workspace-felhasználó, aki áttekinti az e-mailjét, és a Gemini által generált hosszú szál összefoglalását látja, mesterséges intelligenciát használ anélkül, hogy aktívan választaná azt. Ez a „környezeti intelligencia” modell hosszú távon jelentősebb lehet, mint a dedikált chatbotalkalmazások nyers felhasználói számai.

Továbbá a mesterséges intelligencia által használt eszközök használata az e-kereskedelemben és a termékkeresésben olyan terület, ahol a Google történelmileg domináns volt, és ahol a mesterséges intelligencia integrációja különösen fontossá válik. A mesterséges intelligencia felhasználóinak közel fele a jövőben a ChatGPT-t és hasonló eszközöket tervezi használni kifejezetten termékek és szolgáltatások kutatására. Ez a szám még magasabb a fiatalabb célcsoportok és a magasabb keresetűek körében. A Google, amely már mélyen integrálta hirdetési és e-kereskedelmi üzletágát a keresési eredményeibe, közvetlenül beépítheti a Gemini képességeit ebbe a kritikus kereskedelmi infrastruktúrába. Ez lehetővé tenné a Google számára, hogy meghatározza a vásárlási döntési architektúra jövőjét.

Alkalmas:

• Google Gemini Diffúzió: Az észrevétlen forradalom a szöveggenerációban

Versenyképes infrastruktúrák: Miért válik egyre csökkenő problémává a GPU-hiány?

Egy másik, az OpenAI ellen ható tényező a számítási erőforrások hosszú távú elérhetősége. Az Nvidia GPU-k, amelyek régóta a mesterséges intelligencia betanításának elsődleges eszközei, drágák és korlátozott mennyiségben állnak rendelkezésre. Az OpenAI-nak versenyeznie kell ezekért az erőforrásokért, míg a Google saját TPU-it ellenőrzi. Bár a GPU-k elérhetősége az elmúlt hónapokban javult, ez a stratégiai függőség továbbra is hosszú távú kockázatot jelent az OpenAI számára.

Különösen fontos az a tény, hogy a Google infrastruktúráját különböző típusú mesterséges intelligencia alapú munkaterhelésekhez optimalizálták. Míg az általános célú szuperszámítógépek bármilyen feladathoz használhatók, a specializált architektúrák hatékonyabbak bizonyos feladatokhoz. A Google TPU-i, amelyek mátrixszorzó egységekkel rendelkeznek a sűrű számításokhoz és ritka magokkal a ritka adatokhoz, jó példái ennek. Ez a Gemini esetében alacsonyabb üzemeltetési költségeket eredményez a ChatGPT-hez képest a modell élettartama alatt.

A TPU infrastruktúra skálázhatósága is figyelemre méltó. A Google úgynevezett TPU podjai több ezer chipet kötnek össze speciális nagysebességű kapcsolattal. A hamarosan megjelenő Ironwood modell 9216 chipet képes egyetlen podban egyesíteni, 1,2 terabájt/másodpercnyi chipek közötti kapcsolattal. Még nagyobb modellek esetén a Google a Jupitert, az ötödik generációs adatközpont-hálózatát használja több pod összekapcsolására. Ez lehetővé teszi a több tízezer chipre kiterjedő betanítási futtatásokat – olyan mértéket, amelyet a külső partnerek nehezen tudnak elérni.

A monetizációs csapda: Hogyan profitál a Google, miközben az OpenAI bevételi modellekkel küzd

Ennek a dinamikának egy gyakran figyelmen kívül hagyott eleme, hogy a Google és az OpenAI hogyan szerzi bevételt mesterséges intelligencia befektetéseiből. Az OpenAI közvetlen előfizetésekre és API-használatra támaszkodik. A ChatGPT Plus havi 20 dollárba kerül, az API-használatot pedig használatonként számlázzák. Ez egy klasszikus szoftver mint szolgáltatás modell. Jövedelmező, de korlátozza a fizetési hajlandóság, valamint az egyes felhasználók és fejlesztők igényei.

A Google azonban más modellt alkalmaz. Először is, a Google számos meglévő szolgáltatásában ingyenesen kínálja a Gemini funkcionalitását. Ez nem önzetlen, hanem stratégiai jellegű. Azzal, hogy a Gemini ingyenesen elérhetővé válik a Google Workspace-ben, a Gmailben és más termékekben, a Google növeli ezen szolgáltatások értékét a vállalati előfizetők számára, ezáltal növelve az ezekért a termékekért felszámítható árakat. Ez egy fordított szétválasztási megközelítés – ahelyett, hogy a mesterséges intelligenciát különálló termékként értékesítené, a Google integrálja azt a meglévő termékekbe, és megemeli a teljes csomag prémiumát.

Továbbá a Google a hagyományos alaptevékenységeinek fejlesztésén keresztül is bevételt szerez a mesterséges intelligenciából. A keresésben használt mesterséges intelligencia továbbfejleszti az „AI módot”, amelyben a keresés pontosabb válaszokat ad, miközben egyidejűleg több kereskedelmi jellegű lekérdezést jelenít meg a felhasználóknak. Phipps Schindler, a Google üzleti igazgatója kijelentette, hogy a MI mód „segít az embereknek a beszélgetés alapú vásárlásban”, és „elősegíti a már amúgy is növekvő kereskedelmi lekérdezések növekedését”. Ez azt jelenti, hogy a MI fejlesztései közvetlenül magasabb hirdetési bevételekhez vezetnek – ez a Google elsődleges bevételi forrása.

Ez a bevételszerzési stratégia hosszú távon fenntarthatóbb, mint az OpenAI megközelítése. Ha az OpenAI-nak API-bevételekre és prémium előfizetésekre kell támaszkodnia, akkor a mesterséges intelligencia alapú ajánlata mindig azzal a kockázattal jár, hogy a felhasználók ingyenes vagy olcsóbb alternatívákra váltanak. A Google ezzel szemben növeli azoknak a termékeknek a vonzerejét, amelyek már mélyen beágyazódnak emberek milliárdjainak munkafolyamataiba. A felhasználóváltás nemcsak a ChatGPT, hanem a Gmail, a Drive, a Workspace vagy más bevált Google-alkalmazás elhagyását is jelentené.

A technológiai innováció kérdése: Relevánsak lesznek-e a különbségek?

Az iparág előtt álló kritikus kérdés, hogy a technikai modellek marginális fejlesztései valóban képesek-e a piaci részesedés megváltoztatására, különösen a ChatGPT már amúgy is domináns pozícióját tekintve. A technológia története azt mutatja, hogy a technológiai fölény nem mindig jelent kereskedelmi dominanciát. A Betamax technikailag felülmúlta a VHS-t, mégis veszített. A legjobb keresőmotor 1990-ben nem a Google, hanem az AltaVista volt.

Van azonban egy lényeges különbség. A ChatGPT előnye elsősorban az ismertségből és a márkaimázsból fakad, nem pedig a technikai fölényből. Ha a Gemini 3.0 jelentős javulást mutat olyan kritikus, kereskedelmi szempontból releváns területeken, mint a kódgenerálás, a képgenerálás és a multimodális gondolkodás, az fordulópontot jelezhet. A professzionális felhasználók, különösen a fejlesztők és a vállalati felhasználók árérzékenyek a valódi technikai különbségekre. Egy fejlesztő, aki gyorsabban és megbízhatóbban tud generálni a Gemini 3-mal, komolyan fontolóra veszi a migrációt, amint lejár a ChatGPT-előfizetése.

Továbbá a Google stratégiájának nem az a célja, hogy egyetlen modell puszta népszerűségéből kiszorítsa a ChatGPT-t. Ehelyett a Google célja, hogy a Geminit számos kontextusban hasznossá tegye – keresésben, e-mail-kezelésben, dokumentumkészítésben és alkalmazásfejlesztésben. Ez a fokozatos kiszorítás stratégiája, nem pedig a közvetlen konfrontációé.

Erre példa a Google új ML Kit GenAI Prompt API Androidhoz. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy speciális mesterséges intelligencia funkciókat integráljanak közvetlenül a készüléken futó Gemini Nano modellen futó alkalmazásaikba. A lényeg, hogy ez a feldolgozás lokálisan, a készüléken történik – a felhasználói adatok soha nem hagyják el a telefont. Ez hatalmas előnyt jelent a szabályozott iparágakban, például a pénzügyi szolgáltatásokban, az egészségügyben és a jogban alkalmazott alkalmazások számára, ahol az adatvédelem nem csupán preferencia, hanem jogi követelmény.

Egy valós példa: A Kakao csomagküldő cég integrálta a Gemini eszközön belüli képességeit, hogy automatikusan kinyerje a részleteket a strukturálatlan szöveges üzenetekből. Ez 24 százalékkal csökkentette a rendelés teljesítési idejét, és 45 százalékkal növelte a felhasználói klónok konverziós arányát. Ez nem egy technikai mikrofejlesztés, hanem egy üzleti átalakulás. Amikor az ilyen felhasználási esetek megsokszorozódnak, az átalakíthatja a piacot.

Forgatókönyvek a következő 18 hónapra: A gyengétől az átalakítóvá

A következő 18 hónap kritikus lesz a mesterséges intelligencia piacának dinamikája szempontjából. Számos lehetséges forgatókönyv létezik:

Az első forgatókönyv a Gemini 3 kudarca, ahol a modell, bár technikailag megfelelő, nem lényegesen jobb, mint a Gemini 2.5. Ebben az esetben a Google elveszítené a felzárkózási lendületét, és az integráció révén megvalósuló fokozatos fejlesztésekre kellene összpontosítania. Az OpenAI megtartaná piacvezető szerepét, és az iparág viszonylagos stabilitásba kerülne, a ChatGPT és a Gemini megosztozna a piacon, hasonlóan ahhoz, ahogyan a Microsoft és a Google tette a keresési piacon.

A második forgatókönyv szerint a Gemini 3 jelentős javulást jelent, de csak bizonyos feladatok esetében. Ez a piac széttöredezettségéhez vezethet, mivel a különböző felhasználók különböző modelleket alkalmazhatnak a különböző feladatokhoz. Egy fejlesztő a Geminit kódolásra használhatja, míg egy szerző a ChatGPT-t részesítheti előnyben a hosszú formátumú íráshoz. Ez valójában mindkét vállalat számára előnyös lenne, mivel bővíti a piacot.

A harmadik forgatókönyv szerint a Gemini 3 egy transzformatív modell, amely számos kulcsfontosságú dimenzióban felülmúlja a ChatGPT-t. Ez felgyorsult migrációhoz vezethet a ChatGPT-ről a Geminire, különösen a professzionális felhasználók körében. Az OpenAI-nak ezután agresszív ellenlépéseket kellene tennie, akár a GPT 6 bejelentésével, akár stratégiai partnerségek révén.

A negyedik, valószínűleg a legreálisabb forgatókönyv szerint a Gemini 3 bizonyított technikai teljesítményt mutat, de a Google valódi versenyelőnye nem a pusztán modellteljesítményben rejlik, hanem abban a képességében, hogy mesterséges intelligenciát tud beágyazni olyan ökoszisztémákba, ahol már emberek milliói dolgoznak. Ebben az esetben a Gemini fokozatosan növelné piaci részesedését, nem a ChatGPT-vel való közvetlen verseny révén, hanem olyan használati esetek létrehozásával, amelyeket a ChatGPT egyszerűen nem tud elérni, mivel ez csak egy dedikált alkalmazás.

A tágabb kontextus: Miért van nyomás alatt az OpenAI, még ha nem is nyilvánvaló

Csábító lehet a felhasználók számára koncentrálni, és arra a következtetésre jutni, hogy az OpenAI kényelmesen vezet. Ez azonban figyelmen kívül hagyja az OpenAI-ra nehezedő számos strukturális nyomáspontot:

• Először is, az OpenAI-ra nyomás nehezedik, hogy folyamatosan új modelleket adjon ki a magas elvárásoknak való megfelelés érdekében. Ez felhajtáshoz vezet, ahol minden új verziót hatalmas csinnadrattával jelentenek be, amit aztán csalódás követ. Ez aláássa a bizalmat.
• Másodszor, az OpenAI üzleti modellje a folyamatos API-bevételekre és előfizetésekre épül. Ez azt jelenti, hogy a vállalatnak folyamatosan igazolnia kell a felhasználóknak, hogy miért kellene fizetniük. A Google-nek erre nincs szüksége; a Google a keresésből és a hirdetésekből keres pénzt, nem közvetlenül a mesterséges intelligenciából.
• Harmadszor: az OpenAI-nak nincs valódi ökoszisztéma-integrációja. Ott létezik, ahol a felhasználók tudatosan döntenek a kilépésről. Amint egy jobb alternatíva elérhetővé válik, a váltás akadálya alacsony.
• Negyedszer: az OpenAI-nak nincs kontrollja az infrastruktúra felett. A GPU-k tekintetében az Nvidiától, a felhőinfrastruktúra tekintetében a Microsofttól, a terjesztés terén pedig más partnerektől függ. Ezáltal az OpenAI kevesebb kontrollal rendelkezik a minőség, a költségek és az időzítés felett, mint a Google.

A Google a dominanciára, nem a versenyre pozicionálja magát.

A Google Gemini 3.0-val kapcsolatos stratégiája nem arra irányul, hogy legyőzze az OpenAI-t egy MI chatbotként folytatott fej-fej melletti versenyben. Ehelyett célja, hogy a mesterséges intelligenciát olyan mélyen beágyazza a Google meglévő ökoszisztémáiba, hogy a „MI chatbotok” különálló kategóriaként való hagyományos fogalma elsorvadjon. Öt év múlva a Gemini és a ChatGPT közötti különbség talán nem elsősorban a nyers teljesítményben, hanem a kontextusban és a közelségben rejlik – a Gemini mindenhol elérhető lesz, míg a ChatGPT továbbra is egy speciális eszköz marad azoknak a felhasználóknak, akik aktívan keresik.

Ez nem a minőség győzelme a marketing felett, vagy az innováció győzelme a kialakult piaci pozíció felett. Inkább az ökoszisztéma-integráció strukturális győzelme az elszigetelt termékek teljesítménye felett. A Google nem feltétlenül egy jobb MI-modellel fog nyerni. Egy jobb platformmal fog nyerni a modell bemutatására és terjesztésére.

A Gemini 3.0 év vége előtti megjelenése kulcsfontosságú indikátora lesz ennek a folyamatnak. Amennyiben a modell a várt teljesítményjavulást mutatja, különösen olyan területeken, mint a kódgenerálás és a multimodális gondolkodás, az a mesterséges intelligencia piacának dinamikájának jelentős újraértékelésének kezdetét jelentheti. Az OpenAI nem fog egyik napról a másikra eltűnni; továbbra is releváns erő marad a speciális alkalmazásokban. De vitathatatlan dominanciájának napjai meg vannak számlálva.

Egy független és az adatkerekű forrás-szintű AI platform integrálása minden vállalati kérdéshez: xpert.digital

Ki-GameChanger: A legrugalmasabb AI platformon készített megoldások, amelyek csökkentik a költségeket, javítják döntéseiket és növelik a hatékonyságot

Független AI platform: integrálja az összes releváns vállalati adatforrást

• Ez az AI platform kölcsönhatásba lép az összes konkrét adatforrással
  • Az SAP, a Microsoft, a Jira, a Confluence, a Salesforce, a Zoom, a Dropbox és sok más adatkezelő rendszertől
• Gyors AI-integráció: Testreszabott AI-megoldások a társaságok számára órákban vagy napokban hónapok helyett
• Rugalmas infrastruktúra: felhőalapú vagy tárhely a saját adatközpontjában (Németország, Európa, ingyenes helymeghatározás)

• A legmagasabb adatbiztonság: Az ügyvédi irodákban történő felhasználás a biztonságos bizonyíték
• Használja a vállalati adatforrások széles skáláját
• Saját vagy különféle AI modellek választása (DE, EU, USA, CN)

Kihívások, amelyeket az AI platformunk megold

• A hagyományos AI -megoldások pontosságának hiánya
• Adatvédelem és érzékeny adatok biztonságos kezelése
• Az egyéni AI fejlesztés magas költségei és összetettsége
• Képzett AI hiánya
• Az AI integrálása a meglévő IT rendszerekbe

Bővebben itt:

• AI független és átmeneti adatokat átfogó AI platform AI-integrációja minden vállalati ügy számára

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

a kapcsolatot velem Wolfenstein ∂ Xpert.Digital

hívj +49 89 674 804 (München) alatt

LinkedIn
 

EU-s és németországi szakértelmünk üzletfejlesztés, értékesítés és marketing terén - Kép: Xpert.Digital

Iparági fókusz: B2B, digitalizáció (AI-tól XR-ig), gépészet, logisztika, megújuló energiák és ipar

Bővebben itt:

• Szakértői Üzleti Központ

Egy témaközpont betekintésekkel és szakértelemmel:

• Tudásplatform a globális és regionális gazdaságról, az innovációról és az iparágspecifikus trendekről
• Elemzések, impulzusok és háttérinformációk gyűjtése fókuszterületeinkről
• Szakértelem és információk helye az üzleti és technológiai fejleményekről
• Témaközpont olyan vállalatok számára, amelyek a piacokról, a digitalizációról és az iparági innovációkról szeretnének többet megtudni