O Mistério do Gemini 3: Expectativas, Rumores e o Futuro da IA

O sumiço inquietante do Gemini 3

O preview do Gemini 2.5 Pro caiu em março de 2024. De lá pra cá, vimos uma enxurrada de modelos novos: Llama 4, Qwen 3, Claude 4, Claude 4.1, Claude 4.5, GPT-5, Gemini Flash e até variantes miniaturas. Mas o Gemini 3, prometido, nunca chega. Meses de rumores, vazamentos duvidosos e snapshots circulando sem confirmação — e nada. Ninguém, nem pessoas de dentro do Google, parecem saber. O mistério só cresce: no ritmo atual da IA, o tempo de sumiço já virou história.

Por trás do atraso: guerra de benchmarks e reputação

O Google sabe que lançar um modelo “apenas bom” não basta. A concorrência ficou brutal — Claude 4.5 Sonnet estabeleceu novos padrões, GPT-5 surpreende, e modelos abertos avançam. Lançar o Gemini 3 abaixo do topo dos benchmarks pode detonar a reputação da IA do Google e desvalorizar seus serviços. Cada semana de atraso também é um sinal: o medo de errar ou perder a liderança pesa mais que a vontade de inovar rápido.

Deprecação agressiva de APIs e o caos da transição

A agenda do Google para descontinuar APIs do Gemini é confusa e preocupante. Modelos populares como 2.5 Pro, Flash e uma série de snapshots antigos têm datas de expiração espalhadas entre novembro e dezembro. Mudanças acontecem de uma semana para outra, sem clareza. Muitos desenvolvedores ainda dependem dessas versões — e podem ser pegos de surpresa.

O papel das novas ferramentas: Browserbase e beyond

IA só vence se tiver acesso completo à web. Browsers modernos, como o Browserbase, surgem para desbloquear scraping e garantir que IAs não fiquem trancadas por barreiras. Empresas como Vercel adotaram a solução porque manter tudo em casa gerava caos: limitações de escala, qualidade de dados e bloqueios intransponíveis. Uma API facilita o uso direto por agentes de IA — um diferencial competitivo, inclusive para quem trabalha com LLMs.

Camadas do caos: times fragmentados dentro do Google

Google AI, DeepMind, Vertex, AI Studio: equipes distintas, com métricas e objetivos próprios, cada uma num prédio, estado — ou continente — diferente. Falta coordenação e alinhamento. Isso atrasa decisões e dificulta a construção de integrações profundas, como OpenAI e Anthropic vêm fazendo em suas plataformas.

Por que a Google ainda é diferente das outras?

Google é uma das poucas bigtechs que atua em todas as frentes: tem apps globais, constrói modelos próprios de IA, oferece inferência paga e ainda fabrica seus próprios chips de processamento, além de apostar pesado em integração vertical. Essa vantagem não evita desafios: o investimento se espalha, surgem mais ruídos internos e a competição exige respostas rápidas.

Mercado aberto: modelos próprios, hospedagem e lucros indiretos

Mesmo sem um super LLM próprio no topo, o Google ainda lucra: permite que desenvolvedores hospedem qualquer modelo de IA em sua infraestrutura, garantindo uso, dados e receita, estejam usando Gemini ou concorrentes como Claude, Lama ou Kimi.

Benchmarks e a corrida das datas

O calendário de benchmarks virou arma. Cada novo ranking pode atrasar um lançamento já pronto. Google não pode se dar ao luxo de vir atrás da concorrência: se Claude, GPT, Kimi ou qualquer modelo open source superar o Gemini 3 antes mesmo do lançamento, o estrago de imagem é gigante.

O ciclo do hype e o risco do anticlímax

O impacto do Gemini 2.5 Pro foi brutal, mas desde então o Google parece não conseguir entregar aquela mesma emoção. Se meses de silêncio culminarem em um modelo “apenas ok”, o desapontamento pode ser enorme e difícil de reverter. O mercado tem memória curta — mas nunca esquece um fracasso ao vivo.

Apostas de hardware: chips próprios e CPUs caseiras

Diferente da Nvidia e de outros players, Google constrói chips sob medida, aposta até em processadores quânticos e opera muita coisa usando soluções caseiras. O rumor é que nem sempre há chips suficientes internamente, obrigando equipes a usar CPUs comuns em protótipos e treinos.

Novas integrações e serviços: busca semântica e RAG

Google aposta em ferramentas como busca de arquivos para aprimorar resultados de IA usando seus embeddings internos — uma abordagem de RAG para reunir informações privadas e gerar respostas mais precisas, diretamente via API. Bons exemplos vêm pipocando, e a demanda por embutir dados próprios dentro de LLMs só cresce.

O papel do Open Source e alternativas

Enquanto Meta libera seus modelos de graça, Anthropic facilita uso via API e startups apostam em diferentes abordagens de aplicação, o Google insiste num ecossistema fechado — mas flexível do ponto de vista de infraestrutura. A variedade ajuda, mas também complica tomadas de decisão e misturas entre times.

O que esperar do futuro imediato?

O Gemini 3 vai chegar — cedo ou tarde — mas virá com pressão máxima para superar rivais. O grande desafio do Google é provar que ainda dita tendências, não só persegue. Só um lançamento inovador pode sustentar meses de hype e manter usuários e empresas no seu ecossistema.

Resumo dos principais pontos

Fique com isso em mente:

- O sumiço do Gemini 3 é incomum até para os padrões do Google. - O medo de benchmarks baixos atrasa o lançamento. - APIs e modelos antigos estão sendo deprecados rápido. - Fragmentação de times prejudica a inovação. - Ferramentas de scraping e embed enriquecem as ofertas, mas não resolvem o núcleo do atraso. - O tempo está contra o Google: cada mês parado é uma vantagem para rivais.