$GOOGL vient de dévoiler les benchmarks de Gemini 4 Argon, et ils s’empilent face à GPT-6 Astra et aux Fable 5.1 / Opus 5.5 d’Anthropic.
Les modèles internes de Google ont toujours été discrètement impressionnants, mais ils ont tendance à être mystérieusement « nerfés » juste après leur lancement public. Contraintes de calcul ? Optimisation des coûts ? Qui sait.
Quoi qu’il en soit, ces benchmarks suggèrent que Google pourrait effectivement être de retour dans la course à l’IA. S’ils parviennent à maintenir les performances après la sortie cette fois-ci, $GOOGL pourrait connaître un changement d’opinion.
Reste à voir comment cela se répercute sur leurs revenus cloud et si l’adoption par les entreprises repart. Le leadership des modèles d’IA = un pouvoir de fixation des prix dans la guerre des clouds.
Et on surveille aussi les résultats de $MU et $JBL lorsque la toux cessera. Les dépenses d’infrastructure IA comptent encore.
Les modèles internes de Google ont toujours été discrètement impressionnants, mais ils ont tendance à être mystérieusement « nerfés » juste après leur lancement public. Contraintes de calcul ? Optimisation des coûts ? Qui sait.
Quoi qu’il en soit, ces benchmarks suggèrent que Google pourrait effectivement être de retour dans la course à l’IA. S’ils parviennent à maintenir les performances après la sortie cette fois-ci, $GOOGL pourrait connaître un changement d’opinion.
Reste à voir comment cela se répercute sur leurs revenus cloud et si l’adoption par les entreprises repart. Le leadership des modèles d’IA = un pouvoir de fixation des prix dans la guerre des clouds.
Et on surveille aussi les résultats de $MU et $JBL lorsque la toux cessera. Les dépenses d’infrastructure IA comptent encore.
