Nog geen twee maanden nadat Google een speciaal ‘AI Code Commando’ heeft opgericht, is het begonnen met de reorganisatie van dit team in een poging de kloof met Anthropic op het gebied van generatieve AI-programmering met extreem hoge commerciële waarde te verkleinen. Volgens "The Information" heeft Google DeepMind, dat verantwoordelijk is voor de ontwikkeling van Gemini, de verantwoordelijkheden van het team uitgebreid van het simpelweg verbeteren van codeertools en intelligente agenten naar het bestrijken van een breder scala aan model-"midtraining"-werk.
De zogenaamde tussentijdse training betekent dat nadat het model de grootschalige algemene voortraining heeft voltooid en vóór de formele afstemming van instructies en het afstemmen van taken, het model opnieuw zorgvuldig geselecteerde gegevens krijgt toegevoerd om het in staat te stellen verder "lessen te verzinnen" over gestructureerde taken. Voor scenario's zoals coderen en wiskunde die overgaan van algemene taalvaardigheden naar zeer gestructureerde vaardigheden, is relevant onderzoek van mening dat training op de middellange termijn bijzonder effectief is en het model helpt grotere verbeteringen in redeneer- en programmeervaardigheden te bereiken. Voor Google betekent dit niet langer uitsluitend vertrouwen op een beter woordontwerp, productinterfaces of latere verfijning, maar het direct versterken van de ‘basisvaardigheden’ van Gemini op het gebied van onderliggende codeermogelijkheden.
In april van dit jaar heeft Google naar verluidt dit AI-coderingscommandoteam gevormd, onder leiding van Sebastian Borgeaud, een Google DeepMind-onderzoeksingenieur die zich al lange tijd bezighoudt met het voorbereiden van modellen, waarbij hij zich richt op complexe, langdurige en grootschalige programmeertaakscenario's. Medeoprichter van Google Sergey Brin en Koray Kavukcuoglu, hoofd technologie van Google DeepMind, bleken ook betrokken te zijn, wat aantoont dat het bedrijf groot belang hecht aan het inhalen van concurrenten op het gebied van coderen. De interne onderzoekers van DeepMind waren over het algemeen van mening dat de prestaties van Anthropic op het gebied van codeertools al vooruit liepen op de Gemini-serie van Google, die ook een belangrijke achtergrond werd voor Google-managers om hun inspanningen in het project te vergroten.
Anthropic beschouwt het ‘schrijven van code’ als een van de kernen van zijn AI-strategie en blijft in deze richting werken via Claude Code en de Claude-modelfamilie. De nieuwste Claude Opus 4.8 is geüpgraded op het gebied van code en intelligente agenttaken. Tegelijkertijd heeft Anthropic ook modellen als Mythos en Fable gelanceerd en verwijderd, en blijft het differentiatiepaden op productniveau verkennen. Afgaande op de huidige publieke informatie wordt de codeerervaring van Anthropic in de ogen van veel ontwikkelaars en zakelijke gebruikers een van de belangrijke referentiepunten voor het meten van het concurrentievermogen van grote modellen.
Terwijl Google zijn bedrijfsstrategie aanpaste, kreeg hij ook te maken met een steeds fellere concurrentie om talent. Nog niet zo lang geleden kondigde Noam Shazeer, medeleider van het Gemini-project, aan dat hij Google zou verlaten en zich bij OpenAI zou aansluiten, terwijl werd onthuld dat twee andere onderzoekers die betrokken waren bij de Gemini- en DeepMind-projecten zich voorbereiden om zich bij Anthropic aan te sluiten. De voortdurende braindrain zorgt ervoor dat Google niet alleen de productkloof op het gebied van grote modellen en codeermogelijkheden moet inhalen, maar ook moet omgaan met het reële risico dat de kernonderzoekskracht naar concurrenten vloeit.
Het is onduidelijk of het gereorganiseerde team uiteindelijk een nieuw openbaar Gemini-model of een nieuw product voor ontwikkelaars zal lanceren. Google heeft de omvang van het team, de specifieke prestatiedoelstellingen en het productreleaseschema niet bekendgemaakt, en het is onmogelijk om te beoordelen in hoeverre deze ronde van strategische aanpassingen het concurrentielandschap met Anthropic op het gebied van AI-codering kan herschrijven. Uit de snelle reorganisatie van het team, de introductie van tussentijdse training en de persoonlijke tussenkomst van senior executives blijkt echter dat Google het initiatief probeert terug te winnen op het sleutelspoor van generatieve AI-programmering door middel van diepgaandere technische routeaanpassingen.