Menos de dos meses después de que Google estableciera un "Comando de código de IA" especial, comenzó a reorganizar este equipo en un intento de reducir la brecha con Anthropic en el campo de la programación de IA generativa con un valor comercial extremadamente alto. Según "The Information", Google DeepMind, responsable del desarrollo de Gemini, ha ampliado las responsabilidades del equipo desde simplemente mejorar las herramientas de codificación y los agentes inteligentes hasta cubrir una gama más amplia de trabajos de "entrenamiento intermedio" de modelos.

El llamado entrenamiento de mitad de período significa que después de que el modelo completa el preentrenamiento general a gran escala y antes de la alineación de la instrucción formal y el ajuste de las tareas, el modelo recibe nuevamente datos cuidadosamente seleccionados para permitirle "recuperar lecciones" en tareas estructuradas. Para escenarios como la codificación y las matemáticas que pasan de capacidades de lenguaje general a capacidades altamente estructuradas, la investigación relevante cree que la capacitación a medio plazo es particularmente efectiva y ayuda al modelo a lograr mayores mejoras en las capacidades de razonamiento y programación. Para Google, esto significa ya no depender únicamente de un mejor diseño de palabras, interfaces de productos o ajustes posteriores, sino fortalecer directamente las “habilidades básicas” de Gemini en las capacidades de codificación subyacentes.

En abril de este año, se informó que Google formó este equipo de comando de codificación de IA, dirigido por Sebastian Borgeaud, un ingeniero de investigación de Google DeepMind que ha estado involucrado en el entrenamiento previo de modelos durante mucho tiempo, enfocándose en escenarios de tareas de programación complejos, a largo plazo y a gran escala. También se reveló que el cofundador de Google, Sergey Brin, y el director de tecnología de Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, estaban involucrados, lo que demuestra que la empresa concede gran importancia a ponerse al día con sus competidores en el campo de la codificación. Los investigadores internos de DeepMind generalmente creían que el desempeño de Anthropic en herramientas de codificación ya estaba por delante de la serie Gemini de Google, que también se convirtió en un antecedente importante para que los ejecutivos de Google aumentaran sus esfuerzos en el proyecto.

Anthropic considera "escribir código" como uno de los núcleos de su estrategia de IA y continúa trabajando en esta dirección a través de Claude Code y la familia de modelos Claude. El último Claude Opus 4.8 se ha actualizado en términos de código y tareas de agentes inteligentes. Al mismo tiempo, Anthropic también lanzó y eliminó modelos como Mythos y Fable, y continúa explorando caminos de diferenciación a nivel de producto. A juzgar por la información pública actual, a los ojos de muchos desarrolladores y usuarios empresariales, la experiencia en codificación de Anthropic se está convirtiendo en uno de los puntos de referencia importantes para medir la competitividad de los modelos grandes.

Mientras ajustaba su estrategia comercial, Google también se ha topado con una competencia cada vez más feroz por el talento. No hace mucho, Noam Shazeer, codirector del proyecto Gemini, anunció que dejaría Google y se uniría a OpenAI, mientras que se reveló que otros dos investigadores involucrados en los proyectos Gemini y DeepMind se estaban preparando para unirse a Anthropic. La continua fuga de cerebros hace que Google no sólo tenga que ponerse al día con la brecha de productos en el campo de los grandes modelos y capacidades de codificación, sino que también tenga que lidiar con el riesgo real de que la fuerza de investigación central fluya hacia los competidores.

No está claro si el equipo reorganizado eventualmente lanzará un nuevo modelo público Gemini o un nuevo producto para desarrolladores. Google no ha revelado el tamaño del equipo, los objetivos de rendimiento específicos y el calendario de lanzamiento de productos, y es imposible juzgar hasta qué punto esta ronda de ajustes estratégicos puede reescribir el panorama competitivo con Anthropic en el campo de la codificación de IA. Sin embargo, desde la rápida reorganización del equipo, la introducción de capacitación a medio plazo y la intervención personal de los altos ejecutivos, se puede ver que Google está tratando de recuperar la iniciativa en la pista clave de la programación de IA generativa a través de ajustes técnicos más profundos en la ruta.