Il 19 maggio 2026, Sundar Pichai ha chiuso la presentazione di Gemini 3.5 Pro al Google I/O con una promessa secca: “Dateci fino al mese prossimo.” Dalla platea è arrivato un brusio — non proprio un applauso. Quel mese prossimo è finito il 31 maggio. Poi è finito giugno. Ora, secondo fonti interne citate da Investing.com, il Gemini 3.5 Pro rinvio è ufficioso ma concreto: il lancio pubblico slitta a luglio 2026. Google ha declinato ogni commento.
Il Gemini 3.5 Pro rinvio: cosa non ha funzionato nei test
Il modello non è sparito — è ancora in preview limitata su Vertex AI per un gruppo ristretto di clienti enterprise. Ma le ragioni per cui Google non ha premuto il tasto verde sono precise, non generiche.
Il problema più visibile riguarda l’efficienza dei token: su certi tipi di prompt il modello consuma più risorse del previsto, con costi più alti e latenza che supera la soglia accettabile per un uso enterprise. Poi c’è il coding: sui benchmark di generazione e revisione del codice, Gemini 3.5 Pro non ha raggiunto il margine di vantaggio che il team si aspettava rispetto ai concorrenti. La questione più sottile — e forse più importante — è la gestione dei task a lungo orizzonte. Sono quelle sequenze multi-step in cui un agente AI deve pianificare, eseguire e correggere in autonomia, senza che l’utente debba intervenire a ogni passaggio. Lì il modello cede.
Per raccogliere i dati, Google usa Antigravity — testing con sviluppatori e team enterprise selezionati — e LMArena, la piattaforma di comparazione cieca tra modelli. La stessa architettura di raccolta feedback usata per Gemini 3.5 Flash.
Ed è proprio Flash ad aver fatto suonare il primo campanello. Rilasciato il 19 maggio, stesso giorno del I/O, nelle settimane successive ha evidenziato anomalie nell’uso dei token. Quelle anomalie, su un’architettura più grande come la Pro, diventano problemi di scala. Il team ha deciso di non correre.
Quattro ricercatori in meno: la fuga di talenti che pesa su DeepMind
Il ritardo tecnico non arriva da solo. Nelle due settimane precedenti la conferma del Gemini 3.5 Pro rinvio, Google DeepMind ha perso quattro nomi di primissimo piano — tutti finiti dai concorrenti diretti.
Il 18 giugno, Noam Shazeer è passato a OpenAI. Shazeer è uno dei co-autori di “Attention Is All You Need”, il paper del 2017 che ha definito l’architettura Transformer alla base di qualsiasi modello attuale — incluso Gemini. Era anche co-lead del progetto. Due giorni dopo, il 20 giugno, è toccato a John Jumper, Premio Nobel per la Chimica 2024, già lead di AlphaFold: ha scelto Anthropic. Come abbiamo raccontato in John Jumper Anthropic: il Nobel abbandona DeepMind, quella mossa ha cambiato in modo permanente la narrazione pubblica su Google nell’AI. Il 24 giugno, Jonas Adler e Alexander Pritzel — rispettivamente lead del coding di Gemini e specialista del pretraining, entrambi contributori di AlphaFold — hanno seguito Jumper ad Anthropic.
Quattro persone. Due settimane. Non è rumore di fondo: è un segnale su dove i ricercatori di frontiera pensano di avere più spazio per lavorare.
Gemini 3.5 Pro rinvio in un mercato che non aspetta: GPT-5.6 e Claude avanzano
Mentre Google rimanda, i concorrenti si muovono. Il 26 giugno OpenAI ha rilasciato GPT-5.6 in tre varianti — Sol, Terra e Luna — ma con accesso tanto ristretto da sembrare quasi simbolico: una ventina di organizzazioni approvate dal governo degli Stati Uniti, niente ChatGPT pubblico. La Casa Bianca ha chiesto di rallentare il rilascio per valutare i rischi di cybersecurity del modello Sol, presentato come il più capace in assoluto nell’identificazione di vulnerabilità.
Anthropic, invece, non ha liste d’attesa. Claude Opus 4.8 è disponibile da maggio: un milione di token di contesto, Dynamic Workflows integrati, nessuna approvazione governativa necessaria. Si usa adesso.
Ogni settimana senza Gemini 3.5 Pro è una settimana in cui i team enterprise scelgono tra aspettare Google, mettersi in coda per GPT-5.6 o usare direttamente Anthropic. Non è una posizione comoda per chi punta a recuperare terreno nel segmento professionale.
Luglio 2026: cosa si sa e cosa no
Non c’è ancora una data comunicata ufficialmente. Le informazioni disponibili indicano una finestra nella prima o seconda settimana di luglio — ma dipende da cosa emergono i test su Antigravity e LMArena. Se i benchmark non raggiungono la soglia interna, il lancio potrebbe slittare ancora.
Il modello in anteprima, anche nella versione non ottimizzata, è già considerato di frontiera da chi lo ha testato. Ragionamento complesso superiore a Gemini 3.5 Flash, contesto esteso, miglioramenti netti sui task multi-step. Google ha investito troppo per sperperare questo lancio con un rilascio affrettato — soprattutto adesso che la storia della fuga di talenti è già parte della narrazione su di loro.
Resta da vedere se un Gemini 3.5 Pro arrivato a luglio, anche perfetto, conterà qualcosa in un mercato che ha già smesso di aspettarlo.
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