Google ha rinviato di diversi mesi il lancio su larga scala di Gemini 3.5 Pro, il suo modello di intelligenza artificiale di punta, dopo che i test interni hanno rivelato prestazioni inferiori alle attese sulla programmazione e sul ragionamento complesso a lungo orizzonte. La notizia, circolata il 17 luglio 2026, ha fatto scivolare il titolo Alphabet di oltre il 4% in una sola seduta di Borsa, un segnale di quanto il mercato leghi ormai il valore del gruppo alla corsa dei modelli di frontiera.
Il paradosso e' che proprio il 17 luglio molti sviluppatori si aspettavano il debutto: da settimane le indiscrezioni indicavano quella data come la piu' probabile. Google non aveva mai confermato nulla ufficialmente, e alla fine ha scelto di tenere il modello in preview limitata per l'enterprise invece di aprirlo al pubblico.
Perche' Google ha fermato il modello a un passo dal lancio
Gemini 3.5 Pro era stato mostrato in anteprima al Google I/O nella primavera del 2026 e atteso, in una prima fase, intorno a giugno. Secondo le ricostruzioni di piu' testate, gli ingegneri di Google DeepMind hanno individuato problemi strutturali in due aree critiche: le chiamate ricorsive agli strumenti (il cosiddetto recursive tool-calling, decisivo per gli agenti che concatenano piu' azioni) e la generazione di grafica vettoriale SVG. Di fronte a questi limiti, il team avrebbe deciso di abbandonare l'architettura di base ereditata da Gemini 2.5 Pro e di ripartire con una riprogettazione da zero.
E' una scelta rara e costosa: rifare l'impalcatura di un modello a pochi mesi dal lancio significa spostare in avanti l'intero calendario. La logica, spiegano fonti vicine all'azienda, e' quella del "meglio tardi che deludente", soprattutto in un momento in cui ogni release viene misurata al benchmark contro i rivali.
Cosa prometteva il modello e cosa resta non confermato
Le indiscrezioni attribuivano a Gemini 3.5 Pro una finestra di contesto da 2 milioni di token (il doppio di Gemini 2.5 Pro), una modalita' di ragionamento passo-passo chiamata "Deep Think", capacita' piu' spinte di codifica autonoma e uso degli strumenti, oltre a miglioramenti su matematica, generazione di scene SVG e qualita' delle immagini. L'obiettivo dichiarato era competere ad armi pari con GPT-5.6 di OpenAI e con Claude Fable 5 di Anthropic.
Va detto con chiarezza: nessuna di queste specifiche e' stata confermata ufficialmente. Al momento del mancato lancio non risultavano ne' una scheda del modello, ne' una pagina prezzi, ne' una voce gemini-3.5-pro nella documentazione pubblica delle API. Chi programmava basandosi sul 17 luglio, insomma, stava pianificando su una fuga di notizie, non su un annuncio firmato.
Il conto in Borsa e la pressione dei rivali
La reazione dei mercati e' stata immediata: Alphabet ha perso oltre il 4%, bruciando decine di miliardi di capitalizzazione. Il tempismo ha aggravato il colpo. Nelle stesse settimane OpenAI, Anthropic e xAI hanno rilasciato in rapida successione GPT-5.6, Claude Sonnet 5 e Grok 4.5, e proprio il 16 luglio il laboratorio cinese Moonshot AI aveva presentato Kimi K3, un modello aperto salito in cima alla classifica Frontend Code Arena, davanti a Claude Fable 5. In un contesto simile, un rinvio pesa il doppio: non solo Google non avanza, ma i concorrenti guadagnano terreno.
Il nodo, per Mountain View, e' che la percezione conta quanto i numeri. Google resta leader nella ricerca e ha un vantaggio enorme in distribuzione (Search, Android, Workspace), ma sul fronte dei modelli di frontiera l'immagine di chi insegue rischia di consolidarsi a ogni ciclo di annunci mancati.
Cosa cambia per chi usa Gemini oggi
Per sviluppatori e aziende, nel breve periodo, non cambia quasi nulla sul piano operativo: Gemini 2.5 Pro resta il modello di riferimento disponibile su Google AI Studio e Vertex AI, e continuera' a ricevere aggiornamenti. Chi aveva costruito roadmap attorno al debutto di luglio dovra' invece ricalibrare le tempistiche e, soprattutto, diffidare delle date "trapelate" finche' non arriva un post ufficiale con scheda del modello e listino.
Resta la domanda di fondo: quanto potra' aspettare Google prima che il ritardo diventi un problema strategico? La finestra competitiva nell'IA generativa si misura ormai in settimane, e ogni rinvio va soppesato contro il rischio di lasciare campo libero a chi, in questi giorni, sta pubblicando modelli sempre piu' capaci.
