Как Google использовала Gemini для создания I/O 2026

Когда всё сделано правильно, мероприятие поражает само по себе — и зрители перестают думать о том, как применялся ИИ.

Google I/O 2026 был посвящён тому, как сделать ИИ по-настоящему полезным для каждого. Но Google не только объявляла о новых разработках — команда использовала те же инструменты, чтобы воплотить конференцию в жизнь.

Мы живём в момент, когда AI-инструменты улучшаются каждый месяц, фактически переписывая правила того, что можно создать. В этом году Google бросила себе вызов: использовать тот же ИИ, который демонстрировался со сцены, чтобы превзойти себя по скорости, творчеству и эффективности.

Главная награда — показать, как эти инструменты раскрывают креативность и снимают рутинные задачи, возвращая команде лучшие часы для того, к чему люди по-настоящему предназначены.

Ниже — подробный разбор того, какие AI-инструменты применялись и как именно команда Google промптила модели, чтобы сделать I/O 2026 реальностью.

🎬 AI × Кино: мультфильм «TPU Training Day»

Использованные инструменты: Google AI Studio, экспериментальные модели DeepMind, Gemini Omni, Nano Banana

Команда создала короткометражный фильм, в котором несколько чипов TPU (Tensor Processing Unit — специализированный процессор Google для задач машинного обучения) готовятся к серьёзной работе на I/O 2026.

Как это было сделано

Проект начался с вопроса: можно ли снять анимационный фильм из простейших материалов — картона и фломастеров — и оживить его с помощью ИИ? Режиссёр Лори Роуэн и студия Nexus Studios объединили кукольную анимацию, традиционные техники и AI, сохранив человеческое мастерство в самом центре картины «TPU Training Day» (в народе — «Тимми TPU»).

Создатели решили изобразить чипы TPU в духе детского кино 1980-х. Главный герой — Тимми, нервный TPU-чип, который готовится к своему главному моменту на Google I/O. Производство включало рукодельные декорации, картонные реквизиты, кукол и физические несовершенства — и только потом в постпродакшене в дело вступали генеративные AI-инструменты.

Сначала команда записала выступления персонажей через кукольный театр и простую 3D-анимацию — это дало полный контроль над кадрированием и движением камеры. Затем Nano Banana (модель генерации изображений на базе Gemini) использовалась для создания стилизованных первых кадров из исходного материала. Чтобы сохранить согласованность кадров, внутри Google AI Studio был создан специальный кастомный инструмент.

Затем базовая анимация и стилизованные кадры были объединены с помощью Gemini Omni и других экспериментальных моделей DeepMind, что подняло фильм до кинематографического уровня — при этом сохранив крошечные человеческие несовершенства, придающие кукольным фильмам особое обаяние.

🎨 AI × Визуальный дизайн: фирменный стиль I/O 2026

Использованные инструменты: Gemini models, Nano Banana

Команда разработала визуальный фирменный стиль I/O 2026: четырёхцветный градиент с перекрывающимися прозрачностями и взаимопроникающими иконками.

Как это было сделано

Работу начали с того, что загрузили в модели Gemini прошлые руководства по брендингу и пятилетнюю историю I/O. Первые результаты не попали в цель, поэтому команда провела серию микроэкспериментов: генерировала новые изображения и итеративно возвращала результаты обратно в Nano Banana с обратной связью.

Nano Banana также применялась для проработки стилей иконок. В итоге остановились на плоских 2D-иконках, которые динамически трансформируются в объёмные 3D-иконки с гиперфактурой. Это создало единую визуальную систему для кейноутов, физических вывесок и цифровых приложений.

🎵 AI × Иммерсивные опыты: пре-шоу Jellectronica

Использованные инструменты: Google Antigravity, Google Colab, Google Coral NPU, Google Flow Music, Lyria 3 Pro

Пре-шоу открылось с Jellectronica — экспериментом с генеративной музыкой в партнёрстве с аквариумом Монтерей-Бэй: движения лунных медуз переводились в звук с помощью Lyria 3 Pro.

Трансляция на YouTube сопровождалась AI-музыкой Jellectronica, созданной с помощью Lyria 3 от Google. В видеопотоке демонстрировались медузы из аквариума Монтерей-Бэй, за движениями которых следили с помощью AI-детекции объектов.

Как это было сделано

Команда обучила модель YOLO8 (алгоритм детекции объектов в реальном времени) в Google Colab и запустила её на Google Coral NPU. Это позволило отслеживать движения медуз и управлять музыкой, созданной с помощью Google Flow Music и Lyria API. Например, чем больше медуз оказывалось в «басовой зоне» кадра, тем громче и энергичнее звучал бас.

Для автоматизации производства музыкальных стемов (бас, аккорды, мелодия, ударные) команда написала генератор в Google Antigravity в режиме «вайб-кодинга» (vibe coding — разработка через диалог с AI без традиционного написания кода вручную).

graph TD
    A[Камера наблюдает за медузами] --> B[YOLO8 на Coral NPU отслеживает движения]
    B --> C[Данные о позиции и количестве медуз]
    C --> D[Lyria API генерирует музыкальные параметры]
    D --> E[Google Flow Music создаёт стемы]
    E --> F[Готовый музыкальный поток Jellectronica]

🎮 AI × Игры: Infinite Scaler и Code the Countdown

Использованные инструменты: Google AI Studio, Gemini API, Gemini Canvas, Google Antigravity, Lyria 3, Nano Banana

Infinite Scaler — ещё одна часть пре-шоу — представляла собой видеоигру, в которой игроки соревновались и генерировали уровни прямо в процессе игры.

Как это было сделано

Задача состояла в том, чтобы игроки могли быстро строить бесконечные 3D-миры, используя только 2D-генерацию изображений. Nano Banana генерировала спрайт-листы (таблицы спрайтов — игровых 2D-изображений) по запросам пользователей через Gemini API. Затем передние элементы снова отправлялись в Nano Banana для создания карт нормалей, шероховатости и эмиссии, что позволяло имитировать глубину и накладывать текстуры на 3D-объекты в WebGL.

Google AI Studio использовался для быстрого прототипирования, после чего разработка переместилась в Google Antigravity; игровая музыка полностью создавалась с помощью Lyria 3.

Также во время пре-шоу был показан сгенерированный обратный отсчёт из проекта Code the Countdown: авторы по всему миру рисовали цифры от 1 до 10 в Gemini Canvas или AI Studio, а команда Google сшивала их в единый обратный отсчёт.

☕ AI × Поп-ап: кофейня Antigravity Coffee Co.

Использованные инструменты: Flutter, Gemini Enterprise Agent Platform, Google Antigravity, Nano Banana

Для участников I/O была создана интерактивная точка: приложение позволяло дизайнировать латте с уникальным AI-арт и тут же заказывать напиток — а заодно собирать собственную версию приложения для заказа кофе.

Под капотом — генеративный UI с протоколом A2UI на базе Flutter, где статичные формы заменены динамическими взаимодействиями в реальном времени. Firebase связывал фронтенд с моделями вроде Nano Banana для сложных задач генерации контента. Один кодовый базис Flutter обеспечивал опыт без задержек на разном железе.

🪪 AI × Карточки спикеров

Использованные инструменты: Gemini Omni, Google Flow, Nano Banana Pro

Каждый спикер конференции получил собственную персонализированную карточку-заставку, созданную с помощью моделей генерации изображений и видео. Nano Banana Pro генерировала базовые ассеты и «листы ингредиентов» для раскадровки. В Google Flow модель Veo помогала прототипировать движения персонажей.

Обзор всех инструментов

Главный вывод

Google избегает ловушки, утверждая, что магию создал ИИ в одиночку. Кампания продолжает показывать: ИИ — лишь инструмент, а человеческое мастерство остаётся главным секретом того, что делает контент особенным.

Настоящая награда заключается в том, чтобы показать: эти инструменты раскрывают творческий потенциал и берут на себя рутинные задачи, позволяя команде сосредоточиться на том, что умеет делать только человек.

Google I/O 2026 стал живым доказательством того, что вопрос «Что реально можно сделать с помощью ИИ?» имеет конкретный ответ — если знать, какой инструмент взять и где оставить место для рук человека.