As ações da Alphabet registraram alta de 5% após o lançamento do Gemini 3, atingindo US$315,90 e elevando o valor de mercado da empresa para US$3,82 trilhões.
O movimento coloca a controladora do Google próxima da marca de US$4 trilhões, consolidando sua posição como a terceira empresa mais valiosa do mundo. No acumulado de 2025, os papéis da companhia subiram 68%, refletindo a confiança do mercado na estratégia de inteligência artificial da empresa.
A valorização impulsionou Larry Page, cofundador do Google, para a segunda posição no ranking de bilionários da Forbes, ultrapassando Jeff Bezos. O patrimônio de Page alcançou US$255 bilhões, com ganho de US$8,7 bilhões em um único dia.
A alta das ações reflete não apenas o desempenho técnico do novo modelo, mas também a percepção do mercado sobre a capacidade do Google de competir efetivamente na era da inteligência artificial generativa. O lançamento do Gemini 3 representa um ponto de inflexão na disputa entre Google e OpenAI.
Pela primeira vez desde o surgimento do ChatGPT em 2022, o Google demonstra superioridade técnica consistente em benchmarks críticos da indústria. Além disso, a empresa aproveita vantagens estruturais que concorrentes não conseguem replicar facilmente, desde infraestrutura própria até integração com bilhões de usuários ativos em seu ecossistema de produtos.
O contexto financeiro amplifica a relevância deste momento. Enquanto a OpenAI enfrenta queima de caixa estimada em US$8,5 bilhões em 2025 e depende de rodadas contínuas de financiamento, o Google investiu US$75 bilhões em desenvolvimento de inteligência artificial apenas neste ano.
Essa assimetria de recursos cria condições para uma competição prolongada que favorece empresas com capacidade de sustentar investimentos massivos sem pressão imediata por lucratividade.
Gemini 3 estabelece novos padrões técnicos
O Gemini 3 alcançou 1.501 pontos Elo no LMArena, tornando-se o primeiro modelo a ultrapassar a barreira dos 1.500 pontos. Esse resultado representa avanço de 50 pontos sobre o Gemini 2.5 Pro, anteriormente líder do ranking. A métrica Elo, utilizada para comparar modelos de linguagem, indica superioridade consistente em tarefas diversas, desde raciocínio abstrato até geração de código.
No benchmark GPQA Diamond, que avalia conhecimento em nível de doutorado, o modelo atingiu 91,9% de precisão. Já no Humanity’s Last Exam, teste desenvolvido para avaliar capacidades além dos benchmarks tradicionais, o sistema alcançou 37,5% sem ferramentas auxiliares. Em comparação, o GPT-5.1 da OpenAI registrou 26,5% no mesmo teste, evidenciando diferença significativa em raciocínio complexo.
A velocidade de processamento também favorece o Gemini 3. O modelo processa aproximadamente 120 tokens por segundo, comparado aos 87 tokens do GPT-5.1. Essa vantagem traduz-se em experiências mais fluidas para usuários e menor custo operacional por consulta. Portanto, a combinação de precisão superior e processamento mais rápido cria diferencial competitivo em aplicações que exigem respostas imediatas sem comprometer qualidade.
A arquitetura multimodal nativa permite processamento simultâneo de texto, imagem, áudio e vídeo sem necessidade de conversão entre modalidades. Essa capacidade contrasta com modelos que dependem de pipelines separados para cada tipo de entrada, resultando em latência reduzida e maior precisão contextual. No teste ARC-AGI 2, considerado um dos mais desafiadores para raciocínio abstrato, o Gemini 3 alcançou 38% de precisão, enquanto o GPT-5.1 registrou apenas 17,6%.
Deep Think amplia capacidades de raciocínio
O modo Deep Think emprega múltiplas iterações de análise antes de gerar respostas. O sistema explora diferentes caminhos de solução simultaneamente, avaliando a viabilidade e precisão de cada abordagem. Esse processo reproduz estratégias humanas de resolução de problemas, mas com velocidade e consistência superiores. Consequentemente, o desempenho melhora significativamente em tarefas que exigem raciocínio prolongado.
Nos testes com o Deep Think ativado, o GPQA Diamond registrou 93,8% de precisão, enquanto o Humanity’s Last Exam atingiu 41,0%. Esses resultados superam modelos especializados em raciocínio, incluindo o o3 da OpenAI e o Grok 4 da xAI. A arquitetura permite decomposição automática de problemas complexos em componentes menores, com cada subproblema recebendo análise dedicada antes da síntese final.
O custo computacional aumenta proporcionalmente à complexidade do problema. Tarefas que normalmente levam segundos podem estender-se por minutos quando o Deep Think está ativo. No entanto, a precisão adicional justifica o investimento em cenários que demandam confiabilidade absoluta, como análise científica, desenvolvimento de software complexo ou tomada de decisões estratégicas baseadas em múltiplas variáveis.
A capacidade de raciocínio matemático apresenta melhorias substanciais. No MathArena Apex, benchmark recentemente introduzido para avaliar resolução de problemas matemáticos avançados, o sistema demonstra salto de desempenho superior a 20 vezes em relação à geração anterior. Esse avanço viabiliza aplicações em áreas que exigem cálculos precisos e raciocínio lógico rigoroso.
TPUs criam vantagem estrutural difícil de replicar
As Tensor Processing Units representam diferencial estratégico que distingue o Google de seus concorrentes. Enquanto OpenAI, Anthropic e Meta dependem de GPUs da Nvidia, o Google treinou o Gemini 3 inteiramente em chips próprios, desenhados especificamente para treinar modelos de inteligência artificial. Essa independência elimina vulnerabilidades na cadeia de suprimentos e reduz custos operacionais significativamente.
As TPUs funcionam como hardware especializado, otimizado exclusivamente para operações de redes neurais. Diferentemente das GPUs, que servem múltiplos propósitos, as TPUs sacrificam flexibilidade em favor de eficiência máxima em tarefas específicas de aprendizado de máquina. Isso resulta em desempenho superior e consumo energético reduzido para cargas de trabalho de inteligência artificial.
A validação pelo mercado confirma a relevância desta tecnologia. A Anthropic, empresa responsável pelo Claude, anunciou contrato multibilionário para usar TPUs do Google. A Meta também negocia acordo para adquirir chips de inteligência artificial do Google, sinalizando que até concorrentes diretos reconhecem a superioridade técnica da infraestrutura desenvolvida pela empresa. Esse movimento indica mudança estrutural no mercado de hardware para inteligência artificial.
Integração ao ecossistema amplifica alcance
O Gemini 3 está disponível em 650 milhões de dispositivos Android globalmente, criando canais de distribuição que a OpenAI não possui. A integração nativa ao Google Workspace permite que documentos, planilhas e apresentações compartilhem contexto sem necessidade de exportação ou conversão. Essa interoperabilidade viabiliza fluxos de trabalho impossíveis em plataformas isoladas, criando dependência organizacional difícil de reverter.
O Chrome incorpora funcionalidades do modelo diretamente no navegador. Usuários empresariais acessam capacidades avançadas mantendo proteções de segurança corporativa. Administradores de TI controlam políticas de uso através de ferramentas familiares, reduzindo barreiras de adoção. Além disso, o YouTube representa ativo estratégico exclusivo, permitindo que o Gemini analise e gere conteúdo baseado no maior repositório de vídeos do mundo.
A vantagem de dados é substancial. O Google processa 8,5 bilhões de buscas diárias, gerando sinais de relevância impossíveis de replicar. Esses dados alimentam refinamentos contínuos do modelo, criando ciclo virtuoso de melhoria que concorrentes não conseguem igualar. O acesso a informações em tempo real através da infraestrutura de busca reduz alucinações e aumenta a confiabilidade das respostas.
A estratégia de preços reflete ambições agressivas. Enquanto o ChatGPT Plus custa US$20 mensais, o Google oferece capacidades básicas gratuitamente. O plano AI Ultra, com acesso ao Deep Think, custa US$250 mensais, posicionando-se como solução empresarial premium. Essa abordagem visa conquistar usuários individuais através da versão gratuita enquanto monetiza clientes corporativos dispostos a pagar por funcionalidades avançadas.
OpenAI reconhece posição defensiva
Um memorando interno vazado de Sam Altman, CEO da OpenAI, revelou preocupações sobre a posição da empresa diante do ressurgimento do Google. O documento, enviado aos funcionários em novembro, menciona explicitamente “rough vibes” que a empresa enfrentará nos próximos meses. A admissão marca um momento histórico, pois pela primeira vez desde o lançamento do ChatGPT, a OpenAI reconhece estar em posição defensiva.
O contexto financeiro adiciona complexidade ao cenário. A OpenAI projeta uma queima de caixa de US$ 8,5 bilhões em 2025, dependendo de rodadas contínuas de financiamento para manter o ritmo de inovação. Apesar da avaliação de US$500 bilhões, a empresa ainda não alcançou lucratividade. Relatório recente do HSBC indica que a OpenAI pode não se tornar lucrativa até 2030, necessitando levantar mais US$207 bilhões para sustentar operações.
Marc Benioff, CEO da Salesforce, declarou publicamente que está trocando o ChatGPT pelo Gemini 3 após três anos de uso diário. O endosso é particularmente notável dado a parceria estratégica expandida da Salesforce com a OpenAI, anunciada apenas semanas antes. Benioff chamou o avanço nas capacidades de inteligência artificial de “salto insano” que o fez sentir que “o mundo simplesmente mudou, novamente”.
A competição por talentos adiciona outra camada de pressão. O Google possui recursos para atrair pesquisadores com pacotes de compensação competitivos e a promessa de trabalhar com infraestrutura ilimitada. A OpenAI, apesar do prestígio, enfrenta limitações orçamentárias que restringem a capacidade de competir puramente em termos financeiros. Além disso, a empresa depende de infraestrutura terceirizada, enquanto o Google controla toda a cadeia de valor.
Implicações para o mercado de inteligência artificial
O lançamento intensifica a pressão sobre todos os competidores. Apesar do ChatGPT manter 75% do mercado de chatbots de inteligência artificial, sua participação em buscas permanece em 4,33%. O Google mantém 83,54% do mercado de buscas, posição que o Gemini 3 pode fortalecer ainda mais. A convergência entre busca e inteligência artificial generativa favorece empresas que dominam ambas as áreas.
Os investimentos planejados reforçam o compromisso de longo prazo. O Google alocou US$75 bilhões em desenvolvimento de inteligência artificial em 2025, superando orçamentos combinados dos principais concorrentes. Esses recursos financiam não apenas pesquisa, mas também infraestrutura computacional necessária para treinar modelos futuros. A capacidade de sustentar investimentos massivos sem pressão imediata por retorno cria vantagem competitiva estrutural.
A consolidação do mercado parece inevitável. Empresas menores enfrentarão pressão crescente para se alinhar com grandes players ou encontrar nichos específicos para sobreviver. A competição evolui além de métricas técnicas, abrangendo disputas por talentos, parcerias estratégicas e acesso a dados de treinamento. O Google possui vantagens estruturais em todas essas dimensões.
As regulamentações emergentes podem impactar trajetórias de desenvolvimento. Governos globalmente discutem frameworks para governança de inteligência artificial, potencialmente limitando certas aplicações. O Google, com recursos jurídicos e experiência regulatória extensos, está melhor posicionado para navegar esse ambiente complexo. A empresa já demonstrou capacidade de adaptar-se a mudanças regulatórias em múltiplos mercados.
Perspectivas para a próxima fase da competição
O Gemini 3 estabelece novo patamar técnico que os concorrentes precisarão igualar ou superar. A OpenAI provavelmente acelerará o desenvolvimento do ChatGPT, enquanto Anthropic e Meta intensificam investimentos em arquiteturas alternativas. Essa competição beneficia usuários através de inovação acelerada e redução de preços. Ambas as empresas já anunciaram melhorias em planos gratuitos e reduções de custo em APIs empresariais.
A convergência entre busca e inteligência artificial generativa continuará se aprofundando. O Google possui posição privilegiada para liderar essa transformação, combinando expertise em recuperação de informação com capacidades avançadas de geração. Modelos futuros provavelmente integrarão essas funcionalidades de forma ainda mais perfeita, redefinindo como as pessoas acessam e interagem com informações.
A democratização das capacidades avançadas permanece um desafio central. Enquanto modelos como o Gemini 3 expandem fronteiras técnicas, o acesso permanece limitado por custos computacionais. Inovações em eficiência serão essenciais para tornar essas tecnologias verdadeiramente ubíquas. O Google, com controle sobre toda a cadeia de infraestrutura, está melhor posicionado para reduzir custos através de otimizações verticalmente integradas.
O momento representa mais que avanço técnico incremental. Demonstra capacidade do Google de competir efetivamente na era da inteligência artificial generativa, aproveitando vantagens estruturais únicas. Com integração profunda ao ecossistema existente e métricas de desempenho líderes, a empresa posiciona-se para recuperar a liderança tecnológica que parecia ter perdido para a OpenAI. Os próximos meses determinarão se este é apenas um capítulo importante ou o início de uma nova fase de domínio do Google em inteligência artificial.
