Weniger als zwei Monate nachdem Google ein spezielles „AI Code Commando“ eingerichtet hat, hat das Unternehmen damit begonnen, dieses Team neu zu organisieren, um den Abstand zu Anthropic im Bereich der generativen KI-Programmierung mit extrem hohem kommerziellem Wert zu verringern. Laut „The Information“ hat Google DeepMind, das für die Entwicklung von Gemini verantwortlich ist, die Aufgaben des Teams von der einfachen Verbesserung von Codierungstools und intelligenten Agenten auf die Abdeckung eines breiteren Spektrums an Modell-„Midtraining“-Arbeiten ausgeweitet.
Das sogenannte mittelfristige Training bedeutet, dass das Modell, nachdem das Modell ein umfassendes allgemeines Vortraining abgeschlossen hat und vor der formellen Ausrichtung der Anweisungen und der Feinabstimmung der Aufgaben, erneut mit sorgfältig ausgewählten Daten gefüttert wird, damit es weitere „Lektionen“ zu strukturierten Aufgaben nachholen kann. Für Szenarien wie Codierung und Mathematik, die von allgemeinen Sprachfähigkeiten zu stark strukturierten Fähigkeiten übergehen, geht die einschlägige Forschung davon aus, dass mittelfristiges Training besonders effektiv ist und dem Modell dabei hilft, größere Verbesserungen bei den Denk- und Programmierfähigkeiten zu erzielen. Für Google bedeutet dies, sich nicht mehr nur auf besseres Prompt-Word-Design, Produktschnittstellen oder spätere Feinabstimmungen zu verlassen, sondern die „Grundkenntnisse“ von Gemini in den zugrunde liegenden Codierungsfunktionen direkt zu stärken.
Berichten zufolge hat Google im April dieses Jahres dieses AI-Coding-Kommandoteam unter der Leitung von Sebastian Borgeaud gegründet, einem Google DeepMind-Forschungsingenieur, der sich seit langem mit der Modellvorschulung beschäftigt und sich auf komplexe, langfristige und groß angelegte Programmieraufgabenszenarien konzentriert. Auch der Mitbegründer von Google, Sergey Brin, und der Chief Technology Officer von Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, seien beteiligt gewesen, was zeigt, dass das Unternehmen großen Wert darauf legt, mit der Konkurrenz im Coding-Bereich gleichzuziehen. Die internen Forscher von DeepMind waren im Allgemeinen davon überzeugt, dass die Leistung von Anthropic bei Codierungstools der Gemini-Reihe von Google bereits voraus war, was auch für Google-Führungskräfte zu einem wichtigen Hintergrund wurde, um ihre Bemühungen im Projekt zu verstärken.
Anthropic betrachtet das „Schreiben von Code“ als einen der Kernpunkte seiner KI-Strategie und arbeitet mit Claude Code und der Claude-Modellfamilie weiterhin in diese Richtung. Das neueste Claude Opus 4.8 wurde hinsichtlich Code und intelligenten Agentenaufgaben aktualisiert. Gleichzeitig hat Anthropic auch Modelle wie Mythos und Fable auf den Markt gebracht und wieder entfernt und erforscht weiterhin Differenzierungswege auf Produktebene. Nach den aktuellen öffentlichen Informationen zu urteilen, wird die Codierungserfahrung von Anthropic in den Augen vieler Entwickler und Unternehmensbenutzer zu einem wichtigen Bezugspunkt für die Messung der Wettbewerbsfähigkeit großer Modelle.
Während Google seine Geschäftsstrategie anpasst, sieht es sich auch mit einem zunehmend härteren Wettbewerb um Talente konfrontiert. Vor nicht allzu langer Zeit gab Noam Shazeer, Co-Leiter des Gemini-Projekts, bekannt, dass er Google verlässt und sich OpenAI anschließt, während zwei weitere Forscher, die an den Projekten Gemini und DeepMind beteiligt sind, sich offenbar auf einen Beitritt zu Anthropic vorbereiten. Der kontinuierliche Braindrain führt dazu, dass Google nicht nur die Produktlücke im Bereich großer Modelle und Codierungsfunktionen schließen muss, sondern sich auch mit dem tatsächlichen Risiko auseinandersetzen muss, dass die Kernforschungsstärke an die Konkurrenz abfließt.
Es ist unklar, ob das neu organisierte Team irgendwann ein neues öffentliches Gemini-Modell oder ein neues Produkt für Entwickler auf den Markt bringen wird. Google hat die Größe des Teams, die spezifischen Leistungsziele und den Zeitplan für die Produktveröffentlichung nicht bekannt gegeben, und es ist unmöglich zu beurteilen, inwieweit diese Runde strategischer Anpassungen die Wettbewerbslandschaft mit Anthropic im Bereich der KI-Codierung neu gestalten kann. Anhand der raschen Umstrukturierung des Teams, der Einführung von Zwischenschulungen bis hin zum persönlichen Eingreifen der leitenden Angestellten lässt sich jedoch erkennen, dass Google versucht, durch tiefgreifendere technische Routenanpassungen die Initiative auf dem Schlüsselpfad der generativen KI-Programmierung zurückzugewinnen.