Google Cloud Next '25: новые чипы ИИ и агентская экосистемная задача Microsoft и Amazon

Google Cloud делает значительные шаги, чтобы укрепить свои позиции в конкурентном мире искусственного интеллекта. На ежегодной конференции Cloud Next в Лас-Вегасе они представили набор новых технологий, сосредоточенных на "мыслящих моделях", экосистемах агентов и специализированной инфраструктуре, предназначенной для масштабных развертываний ИИ.

Главной звездой мероприятия стал процессор Tensor Processing Unit (TPU) седьмого поколения, получивший название Ironwood. Google заявляет, что он обеспечивает более 42 эксафлопс вычислительной мощности на один под, что в 24 раза мощнее, чем ведущий суперкомпьютер El Capitan.

«Возможности с ИИ настолько велики, насколько это возможно», — воскликнул Амин Вахдат, вице-президент Google и генеральный менеджер по системам машинного обучения и облачному ИИ, во время пресс-конференции перед мероприятием. «Вместе с нашими клиентами мы открываем новую золотую эру инноваций».

Облачный бизнес Google набирает обороты. В январе они сообщили о доходе от облачных услуг за четвертый квартал 2024 года в размере 12 миллиардов долларов, что на 30% больше, чем в предыдущем году. Компания также отметила рост активных пользователей на 80% в AI Studio и API Gemini за последний месяц.

Как новые TPU Ironwood от Google трансформируют вычисления ИИ с энергоэффективностью

Google позиционирует себя как единственного крупного облачного провайдера с "полностью оптимизированной для ИИ платформой", разработанной с нуля для того, что они называют "эрой вывода". Этот переход фокусируется на использовании систем ИИ для решения реальных проблем, а не только на обучении моделей.

Ironwood представляет собой значительный сдвиг в философии проектирования чипов. В отличие от своих предшественников, которые балансировали между обучением и выводом, Ironwood специально разработан для работы сложных моделей ИИ после их обучения.

«Речь больше не о данных, вводимых в модель, а о том, что модель может сделать с данными после обучения», — объяснил Вахдат.

Каждый под Ironwood содержит более 9000 чипов и вдвое эффективнее по энергопотреблению, чем предыдущее поколение. Это решает одну из главных проблем генеративного ИИ: его огромное энергопотребление.

Google также открывает свою обширную глобальную сетевую инфраструктуру для корпоративных клиентов через Cloud WAN (глобальная сеть). Эта услуга использует двухмиллионную сеть оптоволокна Google, которая поддерживает потребительские сервисы, такие как YouTube и Gmail.

По данным Google, Cloud WAN может повысить производительность сети до 40% и снизить общую стоимость владения на ту же величину по сравнению с сетями, управляемыми клиентами. Это необычный шаг для гиперскейлера, фактически превращающий внутреннюю инфраструктуру в продукт.

Внутри Gemini 2.5: Как "мыслящие модели" Google улучшают корпоративные приложения ИИ

На программном фронте Google расширяет семейство моделей Gemini с помощью Gemini 2.5 Flash, экономичной версии своей флагманской системы ИИ, которая вводит "мыслящие способности".

В отличие от традиционных больших языковых моделей, которые напрямую генерируют ответы, эти "мыслящие модели" разбивают сложные проблемы через многоступенчатое рассуждение и самоанализ. Gemini 2.5 Pro, запущенный всего две недели назад, ориентирован на высокосложные случаи использования, такие как открытие лекарств и финансовое моделирование. Недавно анонсированный вариант Flash регулирует глубину рассуждений в зависимости от сложности запроса, чтобы сбалансировать производительность и стоимость.

Google также усиливает свои возможности генеративных медиа с обновлениями Imagen (для генерации изображений), Veo (видео), Chirp (аудио) и представляет Lyria, модель преобразования текста в музыку. Во время пресс-конференции Неншад Бардоливалла, директор по управлению продуктами Vertex AI, продемонстрировал, как эти инструменты могут сотрудничать для создания рекламного концертного видео, включая пользовательскую музыку и сложное редактирование, такое как удаление нежелательных элементов из видеоклипов.

«Только Vertex AI объединяет все эти модели, а также сторонние модели на единой платформе», — сказал Бардоливалла.

За пределами отдельных систем ИИ: Как экосистема мультиагентов Google стремится улучшить корпоративные рабочие процессы

Наиболее дальновидные анонсы Google сосредоточены на создании "экосистемы мультиагентов", где несколько систем ИИ могут сотрудничать на разных платформах и с разными поставщиками.

Они представляют Agent Development Kit (ADK), который позволяет разработчикам создавать мультиагентные системы с менее чем 100 строками кода. Кроме того, Google предлагает новый открытый протокол Agent2Agent (A2A), позволяющий агентам ИИ от разных поставщиков взаимодействовать.

«2025 год станет переходным, когда генеративный ИИ перейдет от ответа на отдельные вопросы к решению сложных проблем через агентные системы», — предсказал Вахдат.

Более 50 партнеров, включая крупных поставщиков корпоративного ПО, таких как Salesforce, ServiceNow и SAP, подписались на поддержку этого протокола, что указывает на потенциальный отраслевой сдвиг к интероперабельным системам ИИ.

Для нетехнических пользователей Google улучшает платформу Agent Space с функциями, такими как Agent Gallery (предоставляющая единое представление доступных агентов) и Agent Designer (интерфейс без кода для создания пользовательских агентов). Во время демонстрации Google показал, как менеджер банковского счета может использовать эти инструменты для анализа портфелей клиентов, прогнозирования проблем с денежными потоками и автоматического создания клиентских коммуникаций — все без написания кода.

От кратких обзоров документов до заказов в автокафе: Как специализированные агенты ИИ Google влияют на отрасли

Google глубоко интегрирует ИИ в свой пакет продуктивности Workspace, представляя функции, такие как "Помоги мне анализировать" в Sheets, которая автоматически выявляет инсайты из данных без явных формул или сводных таблиц, и Audio Overviews в Docs, создающая человекоподобные аудиоверсии документов.

Компания выделила пять категорий специализированных агентов, которые получают значительное распространение: обслуживание клиентов, творческая работа, анализ данных, программирование и безопасность.

В сфере обслуживания клиентов Google указал на систему автокафе Wendy’s AI, которая теперь обрабатывает 60 000 заказов ежедневно, и агент “Magic Apron” от The Home Depot, который предлагает рекомендации по улучшению дома. Для творческих команд компании, такие как WPP, используют ИИ Google для концептуализации и производства маркетинговых кампаний в масштабе.

Усиливается конкуренция в облачном ИИ: Как комплексный подход Google бросает вызов Microsoft и Amazon

Анонсы Google происходят на фоне нарастающей конкуренции в сфере облачного ИИ. Microsoft глубоко интегрировал технологии OpenAI в свою платформу Azure, в то время как Amazon развивает свои предложения на базе Anthropic и специализированные чипы.

Томас Куриан, генеральный директор Google Cloud, подчеркнул приверженность компании «предоставлению инфраструктуры мирового уровня, моделей, платформ и агентов; предоставлению открытой мультиоблачной платформы, обеспечивающей гибкость и выбор; и созданию для интероперабельности».

Этот многогранный подход, похоже, разработан, чтобы выделить Google среди конкурентов, которые могут преуспевать в отдельных областях, но не обладают полным стеком от чипов до приложений.

Будущее корпоративного ИИ: Почему "мыслящие модели" и интероперабельность Google важны для бизнес-технологий

Особую значимость анонсам Google придает комплексный характер их стратегии ИИ, охватывающей специализированные чипы, глобальные сети, разработку моделей, фреймворки агентов и интеграцию приложений.

Фокус на оптимизации вывода, а не только на возможностях обучения, отражает созревающий рынок ИИ. Хотя обучение все более крупных моделей доминировало в заголовках, эффективное развертывание этих моделей в масштабе становится более насущной задачей для предприятий.

Упор Google на интероперабельность — позволяющую системам от разных поставщиков работать вместе — может сигнализировать о сдвиге от подходов с закрытыми экосистемами, которые характеризовали ранние фазы облачных вычислений. Предлагая открытые протоколы, такие как Agent2Agent, Google позиционирует себя как связующее звено в гетерогенной экосистеме ИИ, а не требует полного принятия.

Эти анонсы предоставляют как возможности, так и вызовы для лиц, принимающих технические решения в предприятиях. Эффективность, обещанная специализированной инфраструктурой, такой как TPU Ironwood и Cloud WAN, может значительно снизить затраты на развертывание ИИ в масштабе. Однако навигация в быстро развивающемся ландшафте моделей, агентов и инструментов потребует тщательного стратегического планирования.

По мере развития этих более сложных систем ИИ способность координировать работу нескольких специализированных агентов ИИ может стать ключевым отличием для корпоративных внедрений ИИ. Создавая как компоненты, так и связи между ними, Google делает ставку на то, что будущее ИИ заключается не только в более умных машинах, но и в машинах, которые могут эффективно взаимодействовать друг с другом.