Лид - Google превратил 2025 в год масштабной интеграции ИИ: модели, железо, инструменты для разработчиков и функции в Search, Pixel и Android появились пачками. Это уже не эксперименты на демо - компания выстраивает экосистему, где ИИ работает везде и для всех.
В чем суть парадокса? С одной стороны, список из 60 анонсов выглядит как технический всплеск и показывает амбиции Google. С другой стороны, за множеством релизов скрывается более важный тренд - переход от «показать модель» к «встроить модель в продукт, сервис и рабочие процессы». Для разработчиков это означает: знать модели мало - нужно понимать, где и как они будут работать в реальных приложениях.
Что именно анонсировали по месяцам
Вот ключевые факты из обзора по месяцам. Сохраняем фактуру, без приукрашиваний:
- Январь - новый, более мощный Android-ассистент на базе Gemini; обновления Android для устройств включая Samsung Galaxy S25; Gemini 2.0 Flash в приложении Gemini; новые образовательные инструменты и обновления Google TV.
- Февраль - Gemini 2.0 стал доступен всем; запуск Gemini Code Assist для помощи в кодинге (бесплатно); эксперимент по карьерным возможностям; AI для поддержки ученых в генерации гипотез; Lens теперь ищет по экрану на iOS.
- Март - запуск AI Mode в Search для синтеза ответов; релиз Gemini 2.5 и Gemma 3 (модель, которую можно запускать на одном GPU/TPU); расширение функций AI Overviews и новых функций в приложении Gemini.
- Апрель - представлена Ironwood - TPU для inference; Veo 2 (видеогенерация) в продуктах; проекты на стыке генеративного ИИ и изучения языков; DolphinGemma - проект по изучению коммуникации дельфинов.
- Май (Google I/O) - главные анонсы: Flow (инструмент для съемки фильмов с Veo), подписка Google AI Ultra, виртуальная примерка в шопинге через AI Mode, новые сценарии использования AI в Search и большой пакет I/O анонсов.
- Июнь - открыли Gemini CLI (open-source агент); Android 16; Search Live - реальное, разговорное взаимодействие в Search; расширение семейства Gemini 2.5; улучшения аудио-диалога.
- Июль - фото в видео анимации от Gemini; образовательные фичи в AI Mode; Gmail инструменты для очистки почты; неожиданный Pixel Drop с новыми функциями.
- Август - запуск Pixel 10 с продвинутыми AI-фичами; апгрейд редактора изображений в Gemini (включая Nano Banana); новые программы для студентов; Deep Think и Flight Deals.
- Сентябрь - новые AI-фичи в Chrome; расширение Search Live; Android апдейты для умного письма и ремикса эмодзи; Material 3 Expressive и Pixel Drop контент.
- Октябрь - Gemini 2.5 Computer Use (модель для взаимодействия с UI); Veo 3.1 и апгрейды для Flow; новые устройства Google Home с возможностями Gemini; Nano Banana шире применяется в Search, NotebookLM и Photos.
- Ноябрь - релиз Gemini 3 (описан как "новая эра интеллекта"); Nano Banana Pro; Gemini 3 для разработчиков и креаторов; улучшения в Maps; Gemma модель помогла в исследовательском проекте по потенциальному пути лечения рака.
- Декабрь - запуск Gemini 3 Flash, оптимизированного под производительность; глобальный rollout Gemini 3 Flash в Search; Year in Search 2025; интеграция продвинутого перевода Gemini в Google Translate и новые обновления Android 16.
Ключевые модели, железо и инструменты
Перечень фактов важен сам по себе: Gemini 2.0, Gemini 2.5, Gemini 2.5 Computer Use, Gemini 3 и Gemini 3 Flash; семейство Gemma; Veo 2, Veo 3.1; Nano Banana и Nano Banana Pro; Ironwood TPU; Gemini CLI. Это не просто новые названия - это попытка покрыть весь стек: от разработки и inference до конечного пользовательского опыта.
Почему это важно для индустрии сейчас
Тренд очевиден - Google перестал ограничиваться исследовательскими релизами и начал масштабировать ИИ в повседневные продукты. Для разработчиков это значит несколько вещей:
- Фокус смещается от одной модели к экосистеме моделей и инструментов - нужно выбирать не только модель, но и формат интеграции.
- Появление Ironwood и оптимизированных версий моделей (Gemini 3 Flash) делает актуальным вопрос latency и стоимости inference для продакшена.
- Инструменты вроде Gemini CLI и специализированных моделей для UI (Computer Use) упрощают создание агентов и интеграцию автоматизации в продукты.
- Исследовательские кейсы (например, вклад Gemma в поиск путей терапии) показывают, что Google ориентируется и на науку, и на коммерцию одновременно.
Куда это движется в ближайшие 6-12 месяцев
Похоже, Google будет продолжать объединять модели, железо и интерфейсы в единую платформу: больше релизов моделей с оптимизациями, расширение rollout в Search и Maps, новые фичи в Pixel и Android, а также усиленное внимание к инструментам для разработчиков. Ожидаемо, что 2026 принесет больше внимания к контролю качества, стоимости inference и инструментам для безопасного деплоя моделей в продуктах.
Кто выигрывает сейчас - те команды, которые понимают не только API модели, но и инфраструктуру вокруг нее: векторные базы, latency-оптимизации, управление версиями моделей и мониторинг качества ответов. Те, кто фокусировался только на «подключении модели», рискуют получить нестабильный продукт.
Вывод - что делать разработчикам прямо сейчас
Google сделал 2025 год точкой, где ИИ выходит из лаборатории и входит в продукты. Если вы разрабатываете сервисы или интеграции с Google, стоит сейчас:
- Оценить, какие из новых моделей (включая Gemini 3 и Gemini 3 Flash) дают выигрыш по latency и стоимости для вашей задачи.
- Проверить инструменты разработки (например, Gemini CLI) и изучить возможности специализированных моделей, таких как Computer Use для агентов.
- Подготовить инфраструктуру для мониторинга качества генерации и контроля hallucination, особенно при внедрении в Search и пользовательские интерфейсы.
2025 показал направление - эволюция, а не революция. Google ставит на широкое внедрение ИИ во все продукты, и следующий год покажет, кто успел адаптироваться.
