O Google redesenhou a sua estrutura de pesquisa em inteligência artificial, consolidou os times de IA avançada no Google DeepMind e alinhou tudo à nova estratégia de agentes autônomos que já começam a mudar a busca e o Gemini.
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Na prática, o Google coloca o Google DeepMind como cérebro único da IA dentro da Alphabet, juntando a antiga equipe Brain com a DeepMind e deixando a Google Research focada em fundamentos de computação, IA responsável, clima, saúde e outras áreas de base. O comando do Google DeepMind continua nas mãos de Demis Hassabis, agora com um tabuleiro dividido por uma linha clara: o grupo dele cuida dos modelos e produtos de IA de impacto direto (como Gemini e a nova busca conversacional), enquanto a Google Research se reporta a James Manyika e permanece voltada à pesquisa mais acadêmica.
O que muda com o novo Google DeepMind?
O Google DeepMind passa a existir como unidade única dentro da Alphabet para combinar infraestrutura, dados e pesquisa em IA que antes estavam espalhados entre o Google Brain e a própria DeepMind. Segundo o comunicado do próprio DeepMind, a fusão dos times torna a empresa “mais poderosa e mais rápida” em pesquisa e desenvolvimento de inteligência artificial, com foco declarado em segurança e responsabilidade.
O objetivo oficial do Google DeepMind é desenvolver IA multimodal em larga escala: não só texto, mas também imagem, áudio e vídeo. Esse é o tipo de modelo já presente em produtos como o Gemini Omni, capaz de entender e gerar conteúdo em vários formatos, e nos agentes que o Google começou a distribuir para o usuário comum, como o Gemini Spark integrado ao Gmail, Chrome e Android. A mensagem do Google é direta: tudo o que for IA avançada, daqui para frente, sai debaixo do guarda-chuva DeepMind.
Como a reestruturação conecta DeepMind, Gemini e a nova busca?
O redesenho organizacional acompanha o movimento técnico recente do Google. No I/O 2026, a empresa cravou que entrou na “era agentic” da IA, com a busca passando a usar agentes inteligentes para interpretar contexto, acompanhar tarefas e executar ações por conta própria, em vez de só despejar links e snippets.
Esse salto se apoia em modelos como o Gemini 3.5 e o Gemini Omni, voltados para tarefas complexas, programação, automação e criação multimídia. O Google afirma que a versão “flash” do Gemini 3.5 alcança desempenho comparável aos principais modelos do mercado, com velocidade até quatro vezes maior e custo operacional menor, enquanto o Omni aceita texto, imagem, áudio e vídeo na mesma interface. Centralizar esses modelos sob o comando do Google DeepMind deixa explícito para o mercado que a unidade não funciona mais como laboratório isolado: é a linha de frente da própria busca, do YouTube e da produtividade no Docs, Gmail e outros serviços.
O que o DeepMind quer alcançar com essa nova fase da IA?
Demis Hassabis tem repetido que a meta de longo prazo continua sendo a inteligência artificial geral (AGI). Em entrevista recente na Escola de Negócios de Stanford, Hassabis afirmou acreditar que a AGI está a poucos anos de distância, algo em torno de 2030, com margem de um ano para mais ou para menos. Ele descreve essa tecnologia como “transformadora em escala gigantesca” e diz que, olhando em retrospecto daqui a uma década, veremos o momento atual como o “pé da montanha” da singularidade.
Nesse cenário, o Google DeepMind se coloca como o time encarregado de entregar pesquisa e produtos de IA capazes de “melhorar drasticamente a vida de bilhões de pessoas” e “resolver os maiores desafios enfrentados pela humanidade”, nas palavras do próprio Hassabis em um post oficial. A unidade se compromete a fazer isso de forma segura e responsável, enquanto a Google Research mantém o foco em temas como algoritmos, privacidade, computação quântica, clima e sustentabilidade, sob supervisão de James Manyika.
Quais impactos práticos dessa reestruturação aparecem hoje?
No curto prazo, o efeito mais visível da nova estrutura é a velocidade com que o Google passou a empacotar IA em tudo. A busca ganhou o AI Overviews, que já soma 2,5 bilhões de usuários ativos mensais, fornecendo respostas geradas por IA direto na página de resultados. O novo AI Mode ultrapassou 1 bilhão de usuários em um ano, transformando busca em conversa contínua.
Em produtos específicos, o YouTube recebe o Ask YouTube, sistema que entende perguntas em linguagem natural e leva o usuário ao ponto exato do vídeo, enquanto o Docs Live cria documentos inteiros a partir de comandos de voz. Na área visual, o Google Pics usa IA para alterar objetos dentro de fotos e artes digitais, com edição por linguagem natural, apoiado em modelos recentes. Todo esse pacote roda em cima de uma infraestrutura de IA que o Google afirma receber entre US$ 180 bilhões e US$ 190 bilhões em investimentos neste ano, incluindo mais de 1 milhão de TPUs de nova geração para treinar e servir modelos como o Gemini. O recado ao mercado vem nesses números: a casa foi reorganizada para que o DeepMind opere com pista livre e orçamento quase ilimitado para brigar pela liderança da próxima fase da IA.
