Principais destaques
- A Semi Analysis afirma que o Google teria desistido silenciosamente do Gemini 3.5 Pro após meses de atrasos e estaria concentrando seus esforços no Gemini 4.
- O Google havia indicado que o Gemini 3.5 Pro chegaria em junho, mas o modelo continua sem disponibilidade ampla, enquanto novas versões Flash foram lançadas.
- A própria empresa confirma que o Gemini 3.5 Pro ainda está em testes com parceiros e que já começou seu mais ambicioso treinamento de prévia para o Gemini 4, criando uma situação incomum no roadmap da companhia.
O Google pode estar prestes a abandonar silenciosamente um dos modelos de inteligência artificial mais aguardados de 2026.
A afirmação vem da Semi Analysis, empresa especializada em análise de semicondutores, infraestrutura e inteligência artificial. Em uma nova análise publicada em agosto, a companhia argumenta que o Gemini 3.5 Pro teria sido arquivado internamente e que o Google estaria direcionando sua energia para a próxima geração, o Gemini 4.
A acusação é especialmente relevante porque o Gemini 3.5 Pro não era um produto desconhecido ou apenas especulado. O próprio Google havia apresentado o modelo como parte importante de sua estratégia para a nova geração do Gemini.
Em uma apresentação para investidores realizada em junho, o CEO Sundar Pichai afirmou que o Gemini 3.5 Pro chegaria naquele mês. A expectativa também aparecia nos materiais oficiais da Alphabet, que descreviam o modelo como uma evolução voltada para tarefas de codificação agêntica, trabalhos de longa duração e aplicações mais complexas.
O problema é que junho passou. Julho também. E agosto chegou sem que o Gemini 3.5 Pro se tornasse um modelo disponível de forma ampla para desenvolvedores.
Enquanto isso, o Google continuou lançando novos produtos da família Gemini, mas priorizando versões mais rápidas, baratas e especializadas.
Essa diferença entre o que foi prometido e o que efetivamente chegou ao mercado é justamente o que alimenta a interpretação da Semi Analysis.
O modelo prometido para junho continua preso nos testes
A história do Gemini 3.5 Pro ganhou força durante o Google I/O 2026, quando o Google apresentou sua nova fase de desenvolvimento de inteligência artificial.
Na época, a empresa destacou avanços em programação, agentes e tarefas que exigem que a IA trabalhe por períodos mais longos. A expectativa era que o Gemini 3.5 Pro fosse o modelo mais poderoso dessa etapa.
Em junho, a própria Alphabet reforçou a previsão. Em sua apresentação para investidores, o Google disse que o Gemini 3.5 Pro chegaria naquele mês. O documento também apresentava a série Gemini 3.5 como parte da evolução dos modelos da empresa para aplicações mais sofisticadas.
O lançamento, porém, não aconteceu.
Em julho, o Google adotou outra estratégia. Em vez de apresentar o aguardado modelo Pro, lançou o Gemini 3.6 Flash, o Gemini 3.5 Flash Lite e o Gemini 3.5 Flash Cyber.
As três novidades foram construídas com uma filosofia diferente. Em vez de simplesmente buscar o maior modelo possível, o Google passou a enfatizar velocidade, eficiência, menor custo e capacidade de funcionar em aplicações com agentes de IA em grande escala.
O Gemini 3.6 Flash, por exemplo, foi apresentado pelo Google como um modelo de trabalho para programação, conhecimento e tarefas multimodais. Segundo a empresa, ele utiliza 17% menos tokens de saída que o Gemini 3.5 Flash e pode reduzir esse consumo em até 65% em alguns testes específicos, como o DeepSWE.
O Gemini 3.5 Flash Lite segue uma proposta ainda mais econômica. O Google o descreve como o modelo mais rápido e barato da classe 3.5, com foco em aplicações de grande volume e baixa latência.
Já o Gemini 3.5 Flash Cyber foi desenvolvido especificamente para segurança cibernética e integrado ao CodeMender, sistema do Google voltado à identificação e correção de vulnerabilidades em código.
Na prática, o Google entregou três peças novas para seu ecossistema, mas deixou justamente o modelo que deveria ocupar o topo da família 3.5 esperando nos bastidores.
É aí que surge a principal contradição.
Em sua comunicação oficial de 21 de julho, o Google afirmou que o Gemini 3.5 Pro estava sendo testado com parceiros e que seria disponibilizado amplamente assim que estivesse pronto. Ao mesmo tempo, confirmou que já havia começado o treinamento do Gemini 4.
Ou seja, oficialmente, o Gemini 3.5 Pro não foi cancelado.
Mas, segundo a Semi Analysis, essa explicação não conta toda a história.
A empresa de análise interpreta a demora e a mudança de prioridade como sinais de que o Google pode ter decidido abandonar o lançamento público do modelo para acelerar diretamente a próxima geração.
Google já está treinando o Gemini 4 enquanto o 3.5 Pro não chega
O aspecto mais curioso dessa história é que o Gemini 4 não parece ser apenas um projeto distante.
O Google confirmou que já começou seu maior processo de pré treinamento até agora para a próxima geração. Durante a divulgação dos resultados do segundo trimestre, Sundar Pichai voltou a dizer que o Gemini 3.5 Pro ainda estava em testes e, na mesma declaração, confirmou que o desenvolvimento do Gemini 4 já havia avançado para uma nova etapa.
Isso ajuda a explicar por que a hipótese da Semi Analysis ganhou tanta atenção.
Normalmente, uma empresa apresenta uma geração, coloca o produto no mercado e só depois desloca progressivamente sua atenção para a geração seguinte.
No caso do Google, a situação parece diferente. O Gemini 3.5 Pro continua sem disponibilidade geral, enquanto o treinamento do Gemini 4 já é descrito como o mais ambicioso da história da empresa.
Para quem acompanha a corrida pela liderança em IA, isso é um sinal importante.
Um modelo de fronteira não precisa necessariamente ser lançado imediatamente depois de ser apresentado. Modelos desse porte passam por treinamento, avaliações de segurança, testes de capacidade, otimização de custos e preparação de infraestrutura.
Mas, quando os atrasos se acumulam e a companhia começa simultaneamente a falar cada vez mais da geração seguinte, o mercado naturalmente começa a questionar se ainda existe uma estratégia clara para o produto intermediário.
A própria documentação atual da API Gemini mostra a prioridade que o Google está dando às versões Flash. O Gemini 3.6 Flash e o Gemini 3.5 Flash Lite aparecem como modelos de disponibilidade geral e prontos para uso em produção. O Gemini 3.5 Pro, por outro lado, não aparece como um modelo amplamente disponível na mesma posição.
Para desenvolvedores, isso significa que a promessa de um novo modelo Pro continua sendo muito mais uma expectativa do que uma opção prática.
E existe outro detalhe importante.
O Google está tentando transformar o Gemini em uma plataforma de agentes, não apenas em um chatbot. A empresa lançou a API Interactions, criada para trabalhar com modelos e agentes, com recursos como memória de conversação, execução em segundo plano e orquestração de ferramentas.
Isso aumenta a importância do desempenho em tarefas de programação e automação.
Se o Gemini 3.5 Pro realmente estiver enfrentando problemas nessas áreas, como sugerem as análises recentes sobre o atraso, simplesmente colocar o modelo no mercado poderia ser mais arriscado do que esperar.
Um lançamento abaixo das expectativas também teria um custo de imagem.
Depois de apresentar o Gemini 3.5 Pro como uma evolução importante, o Google precisaria convencer desenvolvedores e empresas de que o modelo representa um avanço real. Se os resultados fossem apenas incrementais, a companhia poderia acabar reforçando a percepção de que seus concorrentes estão avançando mais rapidamente.
Essa parece ser uma das hipóteses por trás da leitura da Semi Analysis.
A pressão aumenta com mudanças dentro do Google DeepMind
O possível abandono do Gemini 3.5 Pro também acontece em um momento de grandes mudanças dentro da organização responsável pela IA do Google.
Em agosto, Demis Hassabis deixou a função de CEO do Google DeepMind e passou a exercer um papel mais estratégico, enquanto Koray Kavukcuoglu assumiu maior responsabilidade pela operação relacionada aos modelos Gemini.
A mudança acontece depois de um período em que o Google vem tentando reorganizar sua estrutura de inteligência artificial para acelerar o desenvolvimento de produtos e modelos.
Outro movimento que chamou atenção foi a saída de Jeff Dean, uma das figuras mais importantes da história técnica do Google e um dos principais nomes da pesquisa em inteligência artificial da companhia.
A saída de pesquisadores e mudanças de comando não significam automaticamente que exista uma crise no Google DeepMind. A empresa continua investindo enormes quantias em infraestrutura, modelos e produtos de IA.
Os números apresentados pela Alphabet mostram justamente o tamanho desse investimento.
Em junho, o Google afirmou que esperava gastar entre US$ 180 bilhões e US$ 190 bilhões em despesas de capital em 2026, com grande parte direcionada à infraestrutura técnica. A companhia também disse que espera aumentar ainda mais esse investimento em 2027.
O problema, portanto, não parece ser falta de dinheiro.
A questão é como esses recursos estão sendo distribuídos entre infraestrutura, produtos, agentes e treinamento de modelos cada vez maiores.
O Google também afirma que sua infraestrutura de IA está sendo usada em escala gigantesca. No segundo trimestre, a companhia disse que suas APIs de modelos processavam aproximadamente 22 bilhões de tokens por minuto e que mais de 9 milhões de desenvolvedores estavam construindo com seus modelos todos os meses.
O Gemini também já ultrapassou uma escala muito maior do que a de um simples experimento de laboratório. Segundo Pichai, o aplicativo Gemini chegou a 950 milhões de usuários ativos mensais.
Isso significa que qualquer decisão sobre os modelos de próxima geração tem impacto direto em uma enorme quantidade de produtos e usuários.
E é justamente por isso que o caso do Gemini 3.5 Pro é tão relevante.
O Google não está tentando construir apenas um modelo concorrente de ChatGPT ou Claude. O Gemini está sendo integrado ao Search, Android, Gmail, YouTube, Google Cloud, ferramentas para desenvolvedores e uma série de outros serviços.
A companhia também vem ampliando sua estratégia de agentes, com ferramentas capazes de executar tarefas em nome do usuário.
Nesse cenário, um modelo de fronteira que não entrega desempenho suficiente em programação, planejamento ou execução de tarefas pode representar um problema muito maior do que simplesmente perder uma comparação de benchmark.
Ele pode limitar toda uma cadeia de produtos.
O que o atraso revela sobre a corrida pela IA
A possível decisão de abandonar o Gemini 3.5 Pro também mostra como a competição entre os laboratórios de IA mudou.
Há alguns anos, o lançamento de uma nova geração de modelo era tratado como um evento relativamente previsível. As empresas anunciavam uma versão, faziam testes e colocavam o produto no mercado.
Agora, a diferença entre os modelos está sendo medida em tarefas cada vez mais complexas.
Não basta responder perguntas ou escrever um texto. Os modelos precisam programar, usar ferramentas, navegar por sistemas, manter contexto, planejar ações e completar tarefas que podem levar dezenas de etapas.
É justamente nesse ponto que a programação agêntica se tornou uma das principais arenas da competição.
O Google reconhece que o mercado está caminhando nessa direção. Seus lançamentos mais recentes destacam repetidamente agentes, eficiência de tokens e capacidade de realizar tarefas de longa duração.
Por isso, um Gemini 3.5 Pro que não estivesse suficientemente competitivo poderia não cumprir a função que o Google esperava.
A estratégia poderia então ser simplesmente pular uma etapa.
Em vez de gastar meses tentando transformar o 3.5 Pro em um produto competitivo, a empresa poderia concentrar recursos no Gemini 4 e tentar recuperar terreno com uma geração mais forte.
Essa é a interpretação mais dura apresentada pela Semi Analysis.
Ainda assim, é importante separar análise de confirmação.
Até o momento, o Google não publicou um anúncio dizendo que cancelou o Gemini 3.5 Pro. Pelo contrário, a comunicação oficial mais recente encontrada afirma que o modelo continua em testes com parceiros e que será lançado quando estiver pronto.
Portanto, dizer que o Google definitivamente cancelou o Gemini 3.5 Pro seria ir além das evidências públicas disponíveis.
O que pode ser afirmado é que o modelo perdeu o prazo originalmente indicado, continua sem disponibilidade geral e está sendo desenvolvido ao mesmo tempo em que o Google já iniciou um enorme esforço de treinamento para o Gemini 4.
Esse cenário, por si só, já representa uma mudança significativa em relação ao roadmap apresentado meses atrás.
Se a Semi Analysis estiver correta, o Gemini 3.5 Pro poderá entrar para uma categoria curiosa da história da inteligência artificial: a de um modelo anunciado, testado e aguardado pelo mercado, mas que nunca chegou oficialmente às mãos do público.
Se estiver errada, o Google ainda poderá lançar o modelo e transformar todo o episódio em apenas mais um atraso de desenvolvimento.
A próxima decisão da empresa será, portanto, muito mais importante do que o simples lançamento de uma nova versão.
Ela poderá mostrar se o Google ainda pretende disputar a liderança com o Gemini 3.5 Pro ou se decidiu apostar todas as suas fichas no Gemini 4.
Por enquanto, os sinais apontam para uma corrida contra o tempo.
O Gemini 3.5 Pro continua esperando nos bastidores, enquanto o Gemini 4 já está sendo treinado. E, na atual velocidade da inteligência artificial, alguns meses podem ser suficientes para transformar uma promessa de futuro em uma oportunidade perdida.
