Al Google I/O 2026, Sundar Pichai ha comunicato dal palco che Gemini 3.5 Pro non sarebbe stato rilasciato quel giorno. “I know you can’t wait to get your hands on it. Give us until next month to get it to you,” ha detto il CEO, mentre dalla platea si levavano borbottii di disappunto. Il modello è atteso per giugno 2026, e Google ha confermato che è già in uso interno. La notizia che mancava all’appello, però, è stata in parte ammorbidita dall’uscita immediata di Gemini 3.5 Flash, già disponibile per miliardi di utenti attraverso l’app Gemini e la modalità AI di Google Search.
Il perché del ritardo non è un mistero. Business Insider ha avanzato una teoria precisa: Google starebbe affinando il modello proprio sul fronte del coding automatico, il terreno su cui si gioca oggi la vera competizione tra i grandi laboratori di intelligenza artificiale. Claude Code di Anthropic — un agente che opera direttamente nel terminale dello sviluppatore, legge i file del progetto, scrive codice e lancia i test in autonomia — è diventato in poco tempo lo strumento di riferimento per molte aziende. TechCrunch ha scritto senza mezzi termini che, nella guerra dei tool di coding AI, Anthropic sembra stare vincendo. I numeri confermano la tendenza: il fatturato annualizzato di Claude Code ha superato i 2,5 miliardi di dollari a febbraio 2026, con una crescita di oltre il 100% dall’inizio dell’anno. OpenAI, dal canto suo, ha rilasciato una versione completamente rinnovata di Codex nel maggio 2025: non più un semplice completatore di righe, ma un agente cloud che lavora in background, collega repository GitHub, esegue test e apre pull request da solo.
La pressione competitiva ha reso il coding il campo di battaglia principale dell’AI nel 2026. Ogni laboratorio sa che i programmatori sono utenti ad altissima frequenza d’uso: lavorano con questi strumenti ore al giorno, generano dati, alimentano il miglioramento dei modelli, costruiscono abitudini difficili da sradicare. Chi conquista lo sviluppatore oggi acquisisce un vantaggio che si compone nel tempo. Google non è assente da questo scenario — Gemini 2.5 Pro aveva già conquistato il primo posto su benchmark come WebDev Arena per la qualità delle applicazioni web generate, e Cursor aveva scelto proprio quel modello per il suo agente di coding — ma il distacco rispetto a Claude Code sul fronte degli agenti autonomi è percepito come un problema da colmare prima possibile.
Nel frattempo, Gemini 3.5 Flash non è un semplice segnaposto in attesa del modello maggiore. Google afferma che supera Gemini 3 Flash del 19,6% sui test aziendali reali di Box, e che produce output a una velocità circa quattro volte superiore rispetto ad alcuni modelli concorrenti di punta. È pensato per flussi di lavoro agentici — quelli in cui il modello pianifica, chiama strumenti esterni e itera su più passaggi invece di rispondere a una singola domanda — e per compiti di coding che richiedono bassa latenza e costi contenuti. Su Terminal-Bench 2.1, il benchmark per agenti che operano da riga di comando, 3.5 Flash segna il 76,2%. I limiti restano: sui test di ragionamento puro più impegnativi, come Humanity’s Last Exam e ARC-AGI-2, il vecchio Gemini 3.1 Pro tiene ancora il primato.
Quando arriverà, Gemini 3.5 Pro entrerà in un mercato molto più affollato di quello che Google aveva davanti un anno fa. Claude Opus 4.7 guida diversi benchmark di coding, GPT-5.5 è avanti su molti scenari agentici, e le abitudini degli sviluppatori si stanno consolidando rapidamente. Google ha tutta la struttura per competere — la distribuzione, l’integrazione con Cloud, la base di utenti — ma nel coding il modello da solo non basta. Conta quanto è veloce, quanto costa a scala, quanto si integra con i tool già in uso nei team. Giugno sarà il momento della verifica.
