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

Google Cloud делает большие шаги, чтобы закрепить свое место в яростно конкурентном мире искусственного интеллекта. На ежегодной конференции Cloud Next в Лас -Вегасе они обнародовали набор новых технологий, ориентированных на «модели мышления», агентских экосистем и специализированную инфраструктуру, адаптированную для массовых развертываний ИИ.

Звездой шоу была тензорная обработка седьмого поколения (TPU), получивший название Ironwood. Google может похвастаться тем, что он обеспечивает более 42 Exaflops вычислительной мощности на капсул, что является потрясающим в 24 раза более мощнее, чем ведущий суперкомпьютер El Capitan.

«Возможность с ИИ настолько же велика, насколько это возможно»,-воскликнула Амин Вахдат, вице-президент Google и генеральный директор ML Systems и Cloud AI. «Вместе с нашими клиентами мы питаем новый золотой век инноваций».

Cloud Business Google катается на волне импульса. В январе они сообщили о доходе за 4 квартала 2024 года в размере 12 миллиардов долларов, что на 30% по сравнению с предыдущим годом. Компания также отметила увеличение активных пользователей на 80% в AI Studio и API Gemini за последний месяц.

Как новые TPU Google преобразуют компьютерные вычисления с эффективностью питания

Google позиционирует себя как единственный крупный поставщик облаков с «полностью Ai-оптимизированной платформой», разработанной с нуля для того, что они называют «возрастом вывода». Этот сдвиг фокусируется на использовании систем искусственного интеллекта для решения реальных проблем, а не только для обучения моделей.

Ironwood представляет собой значительный сдвиг в философии дизайна чипов. В отличие от своих предшественников, которые сбалансировали тренировку и вывод, Ironwood специально разработан для запуска сложных моделей искусственного интеллекта после тренировки.

«Речь идет не о данных, помещенных в модель, а то, что модель может сделать с данными после того, как она была обучена», - объяснил Вахдат.

Каждый стручок Ironwood наносит более 9000 чипсов и в два раза выше, чем предыдущее поколение. Это касается серьезной проблемы с генеративным ИИ: его массовым потреблением энергии.

Google также открывает свою обширную глобальную сетевую инфраструктуру для корпоративных клиентов через Cloud WAN (сеть с широкой областью). Эта служба включает в себя 2-миллионную оптоволоконную сеть Google, в ту же самую то же самое, которое поддерживает потребительские услуги, такие как YouTube и Gmail.

По данным Google, Cloud Wan может повысить производительность сети до 40% и сократить общую стоимость владения на ту же сумму по сравнению с сети, управляемыми клиентами. Этот шаг является необычным для гиперсчета, по сути, превращая свою внутреннюю инфраструктуру в продукт.

Inside Gemini 2.5: Как Google «Модели мышления» улучшают приложения Enterprise AI

На фронте программного обеспечения Google расширяет свое семейство моделей Gemini с Gemini 2.5 Flash, экономически эффективной версией своей флагманской системы ИИ, которая вводит «возможности мышления».

В отличие от традиционных крупных языковых моделей, которые непосредственно генерируют ответы, эти «мыслительные модели» разрушают сложные проблемы с помощью многоэтапных рассуждений и саморефлексии. Gemini 2.5 Pro, запущенная всего две недели назад, нацелена на использование высокой компетенции, такие как обнаружение лекарств и финансовое моделирование. Недавно анонсированный вариант Flash корректирует глубину рассуждений на основе быстрого сложности, чтобы сбалансировать производительность и стоимость.

Google также усиливает свои генеративные возможности медиа-возможностей обновлениями для Imagen (для генерации изображений), VEO (видео), CHIRP (Audio) и представлением Lyria, модели текста в музыку. Во время пресс -конференции Nenshad Bardoliwalla, директор по управлению продуктами Vertex AI, продемонстрировал, как эти инструменты могут сотрудничать для создания рекламного концертного видео, в комплекте с индивидуальной музыкой и сложным редактированием, таким как удаление нежелательных элементов из видеоклипов.

«Только вершина AI объединяет все эти модели, а также сторонние модели на одну платформу»,-сказал Бардоливалла.

Помимо отдельных систем искусственного интеллекта: как многоагентная экосистема Google стремится улучшить корпоративные рабочие процессы

Самые перспективные объявления Google сосредоточены на создании «многоагентной экосистемы», где несколько систем искусственного интеллекта могут сотрудничать на разных платформах и поставщиках.

Они вводят набор для разработки агента (ADK), который позволяет разработчикам создавать многоагентные системы с менее чем 100 строк кода. Кроме того, Google предлагает новый открытый протокол под названием Agent2agent (A2A), позволяющий агентам ИИ от разных поставщиков общаться.

«2025 год будет переходным годом, когда генеративные AI перемещаются от ответа на отдельные вопросы к решению сложных задач с помощью агрессивных систем», - предсказал Вахдат.

Более 50 партнеров, в том числе крупные поставщики программного обеспечения для предприятия, такие как Salesforce, ServiceNow и SAP, подписались на поддержку этого протокола, что предлагает потенциальный сдвиг в отрасли к совместимым системам ИИ.

Для нетехнических пользователей Google улучшает свою агентскую космическую платформу с такими функциями, как Agent Gallery (предоставляя единый вид доступных агентов) и дизайнера агента (интерфейс без код для создания пользовательских агентов). Во время демонстрации Google показал, как менеджер банковских счетов может использовать эти инструменты для анализа портфелей клиентов, прогнозируемых вопросов денежных потоков и автоматически составлять клиентские сообщения - все без написания кода.

От резюме документов до заказов на управление: как специализированные агенты искусственного интеллекта Google влияют на отрасли промышленности

Google глубоко интегрирует ИИ в своем пакете производительности рабочей области, внедряя такие функции, как «Помогите мне анализировать» в листах, которые автоматически определяют идеи из данных без явных формул или поворотных таблиц, а также аудио-обзоры в DOCS, которые создают человеческие аудио-версии документов.

Компания выделила пять категорий специализированных агентов, которые видят значительное принятие: обслуживание клиентов, творческая работа, анализ данных, кодирование и безопасность.

В обслуживании клиентов Google указал на систему Wendy's AI Drive-Drive, которая теперь обрабатывает 60 000 заказов в день, и агенту «Magic Apron» Home Depot, который предлагает руководство по улучшению дома. Для творческих команд, такие компании, как WPP, используют AI Google для концептуализации и производства маркетинговых кампаний в масштабе.

Соревнование Cloud AI усиливается: как комплексный подход Google бросает вызов Microsoft и Amazon

Объявления Google приходят на фоне усиления конкуренции в облачном пространстве ИИ. Microsoft глубоко интегрировала технологии Openai на своей платформе Azure, в то время как Amazon создает свои собственные предложения с антропным питанием и специализированные чипы.

Томас Куриан, генеральный директор Google Cloud, подчеркнул «приверженность компании по предоставлению инфраструктуры, моделей, платформ и агентов мирового класса;

Этот многосторонний подход, по-видимому, предназначен для того, чтобы отличить Google от конкурентов, которые могут преуспеть в определенных областях, но не имеют полного стека от чипов до приложений.

Будущее искусственного искусства Enterprise: почему «модели мышления» и совместимость Google имеют значение для бизнес -технологий

Что делает объявления Google особенно значимым, так это всеобъемлющий характер ее стратегии ИИ, охватывающей пользовательскую кремниевую, глобальную сеть, разработку модели, фреймворки агентов и интеграцию приложений.

Основное внимание на оптимизации вывода, а не только на учебных возможностях отражает развитие рынка ИИ. В то время как обучение вечно более широким моделям доминирует заголовки, развертывание этих моделей эффективно в масштабе становится более насущной проблемой для предприятий.

Акцент Google на совместимость - позволяет системам от разных поставщиков работать вместе - может сигнализировать о сдвиге от подходов к саду, которые характеризовали более ранние фазы облачных вычислений. Предлагая открытые протоколы, такие как Agent2agent, Google позиционирует себя как соединительную ткань в гетерогенной экосистеме ИИ, а не требует внедрения «все или ничего».

Эти объявления представляют как возможности, так и проблемы для лиц, принимающих технические решения предприятия. Повышение эффективности, обещанная специализированной инфраструктурой, такой как TPU Ironwood TPU и Cloud WAN, может значительно снизить затраты на развертывание ИИ в масштабе. Тем не менее, навигация по быстро развивающемуся ландшафту моделей, агентов и инструментов потребует тщательного стратегического планирования.

Поскольку эти более сложные системы ИИ продолжают развиваться, способность организовать несколько специализированных агентов ИИ, работающих на концерте, может стать ключевым отличием для реализаций ИИ предприятия. Построив как компоненты, так и соединения между ними, Google делает ставку на то, что будущее ИИ - это не только более умные машины, но и о машинах, которые могут эффективно общаться друг с другом.