Die Aktien von Alphabet sanken am Donnerstag um etwa 4 %, nachdem berichtet wurde, dass Google die Veröffentlichung seines Flaggschiffmodells Gemini 3.5 Pro für künstliche Intelligenz erneut verzögert hat, da die Codierungsfunktionen des Modells hinter den internen Erwartungen zurückblieben, selbst wenn die Konkurrenz an Fahrt gewinnt.

Laut Bloomberg, das mit der Angelegenheit vertraute Quellen zitierte, liegt das Modell Gemini 3.5 Pro nun Monate hinter dem Zeitplan zurück. Für Leser, die die neuesten KI-Entwicklungen verfolgen, unterstreicht der Rückschlag, wie sich der weltweite Wettlauf um KI-Modelle verschärft – und AI Buzz Wire berichtet weiterhin über alle wichtigen Modelleinführungen und Verzögerungen, wenn diese auftreten.

Google kündigte Gemini 3.5 Pro erstmals auf seiner jährlichen Google I/O-Entwicklerkonferenz im Mai 2026 an und sagte damals, dass das Modell intern verwendet werde, aber erst im darauffolgenden Monat für eine breitere Einführung bereit sei. Dieses Ziel wurde nun wiederholt verfehlt und das Projekt hat sich weit über sein ursprüngliches Sommerfenster hinaus hingezogen.

Die Codierungsleistung ist unzureichend

Dem Bloomberg-Bericht zufolge blieben insbesondere die Codierungsfunktionen von Gemini 3.5 Pro hinter den Erwartungen der Google-Ingenieure zurück. Die Codegenerierung ist zu einem der wichtigsten und lukrativsten Anwendungsfälle für Anbieter von KI-Modellen geworden, und interne Benchmarks des Unternehmens zeigten Berichten zufolge eine unterdurchschnittliche Leistung des Modells, während die Wettbewerber ihre eigenen Veröffentlichungen vorantrieben.

Der Zeitpunkt ist für Google ungemütlich. Konkurrenten wie OpenAI und Meta haben kürzlich neue KI-Modelle vorgestellt, die Googles aktuelle Angebote bei der Generierung von Softwarecode übertreffen.

Meta veröffentlichte letzte Woche sein Muse Spark 1.1-Modell, das der KI-Chef des Unternehmens, Alexandr Wang, als das „bisher stärkste Modell des Social-Media-Riesen für Agenten- und Codierungsarbeit“ bezeichnete. OpenAI hat unterdessen sein GPT-5.6-Sol-Modell auf den Markt gebracht. CEO Sam Altman sagte, es sei bei Agenten-Codierungsaufgaben um 54 % effizienter als Token – eine direkte Anspielung auf Entwickler, die Modelle zunehmend nach Kosten im Verhältnis zur Leistung beurteilen.

Auch chinesische Labore drängen auf das Feld. Unternehmen wie Z.ai bieten jetzt Open-Weight-Varianten an, auf die Entwickler kostenlos über das Open-Source-Ökosystem zugreifen können, was den Druck auf Google weiter erhöht, ein wettbewerbsfähiges Codierungsmodell anzubieten.

Alphabet antwortet

Ein Alphabet-Sprecher widersprach der Vorstellung, dass das Unternehmen ins Hintertreffen geraten sei, und teilte CNBC in einer E-Mail-Erklärung mit, dass das Unternehmen „eine breite Palette von Modellen schnell ausliefert und diese gleichzeitig für die Kunden äußerst kostengünstig hält“.

„Wir testen derzeit 3.5 Pro, ein aktualisiertes Flash-Modell, und andere Modelle mit Partnern und arbeiten produktiv mit der US-Regierung zusammen“, sagte der Sprecher, ein offensichtlicher Hinweis auf laufende Diskussionen zwischen Frontier-KI-Entwicklern und Regulierungsbehörden in Washington.

Warum das Coding Race wichtig ist

Der starke Fokus auf die Codierungsleistung spiegelt einen umfassenderen Wandel in der Art und Weise wider, wie KI-Modelle bewertet und verkauft werden. Während frühe Chatbot-Benchmarks allgemeines Wissen und logisches Denken maßen, richtete sich die Aufmerksamkeit von Unternehmenseinkäufern und -entwicklern zunehmend auf die Agentencodierung – die Fähigkeit eines Modells, Software über mehrere Schritte hinweg zu schreiben, zu debuggen und auszuführen.

Für Google steht ungewöhnlich viel auf dem Spiel. Die Gemini-Familie des Unternehmens soll seine Verbraucherprodukte, seine Cloud-Angebote und seine Entwicklertools gleichzeitig verankern. Ein Modell, das bei der Codierung hinterherhinkt, birgt die Gefahr, dass Google Cloud seine Position bei Unternehmenskunden schwächt, die es gegen Alternativen von Anthropic, dem von Microsoft unterstützten OpenAI und einem wachsenden Feld von Open-Weight-Konkurrenten abwägen.

Analysten haben gewarnt, dass wiederholte Verzögerungen selbst dann zu Wahrnehmungsproblemen führen können, wenn die zugrunde liegende Technologie wettbewerbsfähig ist. Googles frühere Gemini 3.5 Flash-Version fügte integrierte Computernutzungsfunktionen für plattformübergreifende KI-Agenten hinzu, was darauf hindeutet, dass das Unternehmen immer noch die Gemini 3.5-Familie ausliefert – nur noch nicht die Flaggschiff-Pro-Stufe, die seine Premium-Angebote verankern würde.

Marktreaktion

Der Ausverkauf am Donnerstag hat den Marktwert von Alphabet in Milliardenhöhe vernichtet, was die Sensibilität der Anleger gegenüber Anzeichen dafür widerspiegelt, dass Googles milliardenschwere KI-Investition nicht zu rechtzeitigen Produktveröffentlichungen führt. Der Rückgang erfolgte an einem Tag, an dem auch die breiteren Technologiemärkte unter Druck standen, was die Bewegung noch verstärkte.

Die Verzögerung erschwert auch die Wettbewerbspositionierung von Google in der zweiten Hälfte des Jahres 2026, wenn mehrere große Labore voraussichtlich ihre Modelle der nächsten Generation auf den Markt bringen werden. Da OpenAI, Meta und chinesische Labore alle voranschreiten, wird das Zeitfenster für Google, seine Führungsrolle bei Codierungs- und Agentenaufgaben wieder zu behaupten, immer kleiner.

Das Unternehmen gibt an, Gemini 3.5 Pro vorerst weiterhin mit Partnern zu testen. Da es jedoch kein festes Erscheinungsdatum gibt, stellt sich Mountain View eine einfache Frage: Wird das Modell, wenn es endlich auf den Markt kommt, immer noch gut genug sein, um die Führung zu übernehmen?

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Der Wettbewerb zwischen Google, OpenAI, Meta und einer schnell wachsenden Gruppe chinesischer Labore verändert die gesamte Technologielandschaft. Verpassen Sie nichts – lesen Sie weitere aktuelle KI-Nachrichten und ausführliche Analysen bei AI Buzz Wire.

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