Google скрытно превосходит AI Enterprise AI: от «догоняющего» до «поймать нас»

Всего год назад гул вокруг Google и Enterprise AI, казалось, застрял в нейтральном. Несмотря на новаторские технологии, такие как The Transformer, технологический гигант, по -видимому, отставал, затмивался вирусным успехом OpenAI, мастерством кодирования антропов и агрессивным толчком Microsoft на предприятие.

Но перенесемся на прошлой неделе в Google Cloud в следующем 2025 году в Лас -Вегасе, и сцена заметно отличалась. Уверенный Google, вооруженный высокоэффективными моделями, надежной инфраструктурой и четкой стратегией предприятия, объявил о драматическом повороте. На встрече аналитика в закрытом дверь со старшими руководителями Google один аналитик инкапсулировал настроение: «Это похоже на момент, когда Google перешел от« догнания », чтобы« поймать нас ».» »» »» »» »» »» »» »» »» »» »» »»

Google прыгает вперед

Это мнение - что Google не только догнал, но и опередил Openai и Microsoft в гонке AI Enterprise, - ощутимо на протяжении всего мероприятия. И это не просто шумиха. За прошедший год Google интенсивно сосредоточился на исполнении, превратив свое технологическое мастерство в высокопроизводительную интегрированную платформу, которая быстро выигрывает над лицами, принимающими решения предприятия. От самых мощных в мире моделей ИИ, работающих на высокоэффективном пользовательском кремнии, до растущей экосистемы агентов ИИ, адаптированных для реальных бизнес-проблем, Google убедит, что он никогда не был по-настоящему потерян, а скорее подвергался периоду глубокого, основополагающего развития.

Благодаря интегрированному стеку, работающему в настоящее время на полной мощности, Google, кажется, готов возглавить следующую фазу революции AI Enterprise. В моих интервью с руководителями Google в следующем они подчеркнули уникальные преимущества Google в области инфраструктуры и интеграции моделей - складывания, которые конкуренты, такие как OpenAI, Microsoft или AWS, считают сложными для воспроизведения.

Тень сомнения: признание недавнего прошлого

Чтобы полностью оценить текущий импульс Google, важно признать недавнее прошлое. Google изобрел архитектуру Transformer, вызвав современную революцию в крупных языковых моделях (LLMS) и начал инвестировать в специализированное аппаратное обеспечение AI (TPU) десять лет назад, что в настоящее время стимулирует эффективность в отрасли. Тем не менее, необъяснимо, всего два с половиной года назад, Google оказался в защите.

CHATGPT Openai захватил воображение общественности и интерес предприятия в захватывающем дух, став самым быстрорастущим приложением в истории. Конкуренты, такие как антропные ниши в таких областях, как кодирование. Между тем, публичные движения Google часто казались предварительными или испорченными. Печально известная демонстрация барда в 2023 году и противоречия по поводу его генератора изображений, создавающих исторически неточные изображения, питающиеся повествованием о компании, потенциально затрудненной внутренней бюрократией или чрезмерной коррекцией при выравнивании. Google казался потерянным, повторяя свою первоначальную медлительность в облачной конкуренции, где он оставался далекой третьей по доле рынка после Amazon и Microsoft.

Пивот: сознательное решение возглавить

За кулисами, однако, произошел значительный сдвиг, вызванный преднамеренным решением на самых высоких уровнях, чтобы восстановить лидерство. Mat Velloso, вице -президент по продукту для Google DeepMind Platform's Developer's Platform, почувствовал этот ключевой момент после присоединения к Google в феврале 2024 года, после того, как покинул Microsoft. «Когда я приехал в Google, я поговорил с Сундаром [Пичай], я поговорил здесь с несколькими лидерами здесь, и я чувствовал, что это был момент, когда они решали, хорошо, этот [генеральный ИИ] - вещь, о которой отрасль явно заботится. Давайте сделаем это», - поделился Велосо во время интервью на следующей прошлой неделе.

Этот новый толчок не был затруднен страшным «утечкой мозга», который, по мнению некоторых посторонних, истощал Google. Вместо этого компания удвоила исполнение в начале 2024 года, отмеченную агрессивным наймом, внутренним объединением и тягой клиента. В то время как конкуренты совершали Splashy Hires, Google сохранил свое основное руководство ИИ, в том числе генеральный директор DeepMind Демис Хассабис и генеральный директор Google Cloud Томас Куриан, обеспечивая стабильность и глубокий опыт.

Более того, талант начал течь к целенаправленной миссии Google. Например, Logan Kilpatrick вернулся в Google из Openai, привлеченный возможностью создать основополагающий ИИ в компании. Он присоединился к Velloso в том, что он назвал «нулевым к одному опыту», которому поручено сцепление за разработчиком зданий для Близнецов с нуля. «Как будто команда была я в первый день ... У нас на самом деле нет пользователей на этой платформе, у нас нет дохода. Никто не интересуется Близнецами в данный момент», - вспоминает Килпатрик о отправной точке. Такие лидеры, как Джош Вудворд, который помог начать AI Studio и теперь возглавляет приложение и лаборатории Gemini, и Ноам Шейзер, ключевой соавтор оригинального «Внимания-это все, что вам нужно», также вернулся в компанию в конце 2024 года в качестве технического со-лидера для решающего проекта Gemini.

Столб 1: Близнецы 2.5 и эпоха мышления моделей

В то время как Enterprise Mantra перешла на «это не только модель», наличие наиболее эффективного LLM остается значительным достижением и мощным валидатором превосходного исследования и эффективной технологической архитектуры компании. С выпуском Gemini 2.5 Pro всего за несколько недель до следующего 25 года Google решительно заявил эту мантию. Он быстро возглавил независимую таблицу лидеров чат-ботов, значительно превосходя даже последний вариант GPT-4O Openai и общеизвестно сложные рассуждения, такие как последний экзамен Humanity. Как заявил Пичай в основном доме, «это наша самая интеллектуальная модель ИИ. И это лучшая модель в мире». Модель привела к увеличению использования Близнецов на 80 процентов в течение месяца, он написал в Твиттере отдельно.

Впервые спрос на Близнецов был в огне. То, что поразило меня, кроме сырого интеллекта Gemini 2.5 Pro, было его очевидным рассуждением. Google разработал возможность «мышления», позволяя модели выполнять многоэтапные рассуждения, планирование и даже саморефлексию, прежде чем завершить ответ. Структурированная, когерентная цепь мыслей (COT)-используя пронумерованные шаги и суб-булеты-позволяет избежать бессвязного или непрозрачного характера выходов из других моделей из DeepSeek или OpenAI. Для технических групп, оценивающих результаты для критических задач, эта прозрачность позволяет с беспрецедентной уверенностью подтверждать проверку, коррекцию и перенаправление.

Но что еще более важно для корпоративных пользователей, Gemini 2.5 Pro также резко закрыл пробел в кодировании, который является одной из самых больших областей применения для генеративного ИИ. В интервью VentureBeat технический директор Фиона Тан из ведущего ритейлера Wayfair заявила, что после первоначальных тестов компания обнаружила, что она «наступила довольно немного» и теперь была «довольно сопоставимой» с Sonnet Antropic Claude 3.7, ранее предпочтительным выбором для многих разработчиков.

Google также добавил в модель масштабное окно токенового контекста токена, позволяющее рассуждать во всех кодовых базах или длительную документацию, что намного превышает возможности моделей OpenaI или антропического. (Openai ответил на этой неделе моделями с такими же большими контекстными окнами, хотя тесты предполагают, что Gemini 2.5 Pro сохраняет преимущество в общих рассуждениях). Это преимущество позволяет выполнять сложные многопрофильные задачи разработки программного обеспечения.

Дополнительный Pro - Gemini 2.5 Flash, анонсированная в следующем 25 -х годах и выпущена только вчера. Кроме того, модель «мышления», Flash оптимизирована для низкой задержки и экономической эффективности. Вы можете контролировать, насколько модельные причины и сбалансировать эффективность с вашим бюджетом. Этот многоуровневый подход дополнительно отражает стратегию «интеллекта на доллар», отстаиваемой руководителями Google.

Velloso показала диаграмму, показывающая, что в спектре разведки модели Google предлагают наилучшую ценность. «Если бы у нас был этот разговор год назад… мне нечего было бы показать», - признался Велосо, подчеркивая быстрый поворот. «И теперь, как, по всем направлениям, мы, если вы ищете любую модель, любой размер, например, если вы не Google, вы теряете деньги». Аналогичные диаграммы были обновлены, чтобы учитывать последние релизы Openai на этой неделе, и все это показывает одно и то же: модели Google предлагают лучший интеллект на доллар. См. ниже:

Тан Wayfair также наблюдал перспективные улучшения задержки с 2.5 Pro: «Gemini 2.5 вернулся быстрее», что делает его жизнеспособным для «более ставших клиентов видов возможностей»,-сказала она, что, по ее словам, раньше не имело место с другими моделями. Близнецы могут стать первой моделью Wayfair, используемой для этих взаимодействий с клиентами, сказала она.

Возможности семейства Близнецов распространяются на мультимодальность, легко интегрируясь с другими ведущими моделями Google, такими как Imagen 3 (генерация изображений), VEO 2 (видео генерация), CHIRP 3 (Audio) и недавно анонсированная Lyria (текстовые до музыки), все доступные через платформу Google для пользователей Enterprise, Vertex. Google - единственная компания, которая предлагает свои собственные генеративные медиа -модели во всех методах на своей платформе. Microsoft, AWS и Openai должны сотрудничать с другими компаниями для этого.

Столб 2: мастерство инфраструктуры - двигатель под капюшоном

Способность быстро итерации и эффективно служить этим мощным моделям проистекает из, возможно, беспрецедентной инфраструктуры Google, оттачиваемой в течение десятилетий управляемых услуг по шкале планеты. Центральным для этого является тензорная обработка (TPU).

В следующем 2005 году Google представила Ironwood, его TPU седьмого поколения, явно разработанный для требований вывода и «моделей мышления». Масштаб огромна, адаптирована для требования рабочих нагрузок AI: Pods Pods упаковывает более 9 000 чипсов с жидко-охлаждением, что обеспечивает заявленные 42,5 экзафлопс вычислительной мощности. Вице -президент Google ML Systems Amin Vahdat на следующей сцене сказал, что это «более 24 раза» вычислительную силу текущего суперкомпьютера в мире № 1.

Google заявил, что Ironwood предлагает 2x Perf/watt по сравнению с Trillium, предыдущим поколением TPU. Это важно, поскольку корпоративные клиенты все чаще говорят, что затраты на энергию и доступность ограничивают крупномасштабные развертывания ИИ.

Google Cloud CTO Уилл Граннис подчеркнул последовательность этого прогресса. Годовой год Google делает 10 -кратные, 8x, 9x, 10x 10 -кратные улучшения в своих процессорах, сказал он в интервью VentureBeat, создав то, что он назвал «законом Hyper Moore» для ускорителей искусственного интеллекта. Он сказал, что клиенты покупают дорожную карту Google, а не только свою технологию.

Позиция Google подпитывала эти устойчивые инвестиции TPU. Он должен эффективно питать массовые услуги, такие как поиск, YouTube и Gmail для более чем 2 миллиарда пользователей. Это потребовало разработки пользовательского, оптимизированного оборудования задолго до текущего генеративного бум ИИ. В то время как Meta работает в аналогичном потребительском масштабе, другим конкурентам не хватало этого конкретного внутреннего драйвера в течение десятилетия, вертикально интегрированной разработки аппаратного обеспечения искусственного интеллекта.

Теперь эти инвестиции в ТПУ окупаются, потому что они способствуют эффективности не только для своих собственных приложений, но и позволяют Google предлагать Близнецы другим пользователям с лучшим интеллектом на доллар, а при равных.

Спросите, почему конкуренты Google не могут купить эффективные процессоры у Nvidia? Это правда, что процессоры GPU NVIDIA доминируют в процессе предварительного обучения LLMS. Но рыночный спрос повысил цену этих графических процессоров, и Nvidia делает для себя здорового сокращения как прибыль. Это приводит к значительным затратам пользователям его чипов. А также, хотя до сих пор доминирует в использовании чипов ИИ, теперь это меняется, когда предприятия фактически развертывают эти приложения. Здесь приходит «вывод», и здесь TPU считаются более эффективными, чем графические процессоры для рабочих нагрузок в масштабе.

Когда вы спрашиваете руководителей Google, откуда приходит их основное технологическое преимущество в ИИ, они обычно возвращаются к ТПУ как наиболее важным. Марк Ломейер, вице -президент, который управляет компьютерной инфраструктурой Google, был однозначным: TPU - это, безусловно, очень дифференцированная часть того, что мы делаем… Openai, у них нет этих возможностей ».

Примечательно, что Google представляет TPU не в изоляции, а в рамках более широкой, более сложной архитектуры AI Enterprise. Для технических инсайдеров понимается, что производительность высшего уровня зависит от интеграции все более специализированных прорывов технологий. Многие обновления были подробно описаны в следующем. Vahdat описал это как «суперкомпьютирующую систему», интегрирующую аппаратное обеспечение (TPU, последние графические процессоры NVIDIA, такие как Blackwell и предстоящий Vera Rubin, расширенное хранилище, такие как HyperDisk Exapools, в любом месте и быстрое хранилище) с унифицированным программным стеком. Это программное обеспечение включает в себя директор кластера по управлению акселераторами, Pathways (распределенная среда выполнения Gemini, теперь доступная для клиентов), а также обеспечение оптимизации, таких как VLLM, в TPU, что позволяет более легкой миграции рабочей нагрузки для ранее в стеке NVIDIA/Pytorch. Эта интегрированная система, как утверждает Вахдат, заключается в том, почему Gemini 2.0 Flash достигает 24 раза выше интеллекта за доллар по сравнению с GPT-4O.

Google также расширяет свою физическую инфраструктуру. Cloud Wan предоставляет Google с низкой задержкой в ​​2 миллиона частных волоконных сети, доступной для предприятий, обещая до 40% более высокой производительности и на 40% более низкую общую стоимость владения (TCO) по сравнению с сети, управляемых клиентами.

Кроме того, Google Distributed Cloud (GDC) позволяет работать в суверенном, локальном или даже воздушном оборудовании (через партнерство Dell)-генеральный директор NVIDIA Jensen Huang, как «совершенно гигантский» за то, что он привлек современный AI в регулируемые промышленности. В следующий раз Хуан назвал инфраструктуру Google лучшей в мире: «Ни одна компания не лучше на каждом уровне вычислений, чем Google и Google Cloud», - сказал он.

Столп 3: интегрированный полный стек - подключение точек

Стратегическое преимущество Google растет при рассмотрении того, как эти модели и компоненты инфраструктуры вплетаются в сплоченную платформу. В отличие от конкурентов, которые часто полагаются на партнерские отношения с промежутками, Google контролирует почти каждый слой, что позволяет более тесной интеграции и более быстрые циклы инноваций.

Так почему же эта интеграция имеет значение, если такой конкурент, как Microsoft, может просто сотрудничать с OpenAI, чтобы соответствовать широте инфраструктуры с мастерством LLM Model Model? Гуглеры, с которыми я разговаривал, сказали, что это имеет огромное значение, и они придумали анекдоты, чтобы поддержать его.

Возьмите значительное улучшение базы данных Google Enterprise Bigquery. В настоящее время база данных предлагает график знаний, который позволяет LLMS выполнять поиск по данным гораздо более эффективно, и теперь она может похвастаться более чем в пять раз превышает клиенты конкурентов, таких как Snowflake и Databricks. Ясмин Ахмад, руководитель отдела продукта для анализа данных в Google Cloud, сказал, что огромные улучшения были возможны только потому, что команды Google по данным тесно сотрудничали с командой DeepMind. Они работали с помощью вариантов использования, которые было трудно решить, и это привело к тому, что база данных обеспечивает 50 процентов больше точности на основе общих запросов, по крайней мере, в соответствии с внутренним тестированием Google, в получении правильных данных, чем ближайшие конкуренты, сказал Ахмад в интервью VentureBeat. Ахмад сказал, что такая глубокая интеграция в стеке - это то, как Google «прыгнул» отрасль.

Эта внутренняя сплоченность резко контрастирует с динамикой «Frenemies» в Microsoft. В то время как Microsoft сотрудничает с Openai, чтобы распространять свои модели в облаке Azure, Microsoft также создает свои собственные модели. Мэт Велосо, руководитель Google, который теперь возглавляет программу разработчиков искусственного интеллекта, покинул Microsoft после того, как разочаровалась, пытаясь согласовать планы Windows Copilot с предложениями Openai. «Как вы делитесь своими планами продукта с другой компанией, которая на самом деле конкурирует с вами… все это противоречие», - вспоминает он. «Здесь я сижу рядом с людьми, которые строят модели».

Эта интеграция говорит о том, что лидеры Google считают своим основным преимуществом: ее уникальная способность связывать глубокие экспертизы во всем спектре, от основополагающих исследований и построения моделей до «развертывания приложений» и инфраструктуры «планеты».

Vertex AI служит центральной нервной системой для усилий Google Enterprise AI. И интеграция выходит за рамки собственных предложений Google. Model Garden Vertex предлагает более 200 кураторских моделей, в том числе Google, Meta's Llama 4 и многочисленные варианты с открытым исходным кодом. Vertex предоставляет инструменты для настройки, оценки (включая Evals с AI, которые граннис выделял как ключевой ускоритель), развертывание и мониторинг. Его возможности заземления используют внутренние базы данных, готовые к AI-доступ наряду с совместимостью с внешними векторными базами данных. Добавьте к новым предложениям Google к моделям Google с Google Search, лучшей поисковой системой в мире.

Интеграция распространяется на Google Workspace. Новые функции, анонсированные в следующем 250 годах, такие как «Помогите мне анализировать» на листах (да, теперь листы теперь имеют формулу «= AI»), аудио обзоры в DOCS и потоки рабочей области, дополнительно внедряют возможности Gemini в повседневные рабочие потоки, создавая мощную петлю обратной связи для Google, чтобы улучшить опыт.

Во время управления своим интегрированным стеком Google также отстаивает открытость, где он обслуживает экосистему. Принимая во внимание внедрение Kubernetes, он теперь продвигает JAX для Frameworks AI, а теперь открывает протоколы для агентских коммуникаций (A2A) наряду с поддержкой существующих стандартов (MCP). Google также предлагает сотни разъемов на внешние платформы из Agentspace, который является новым унифицированным интерфейсом Google для сотрудников, чтобы найти и использовать агентов. Эта концепция концентратора убедительна. Основная демонстрация агентского пространства (начиная с 51:40) иллюстрирует это. Google предлагает пользователям предварительно созданные агенты, или сотрудники или разработчики могут создавать свои собственные возможности, используя возможности ИИ без кодов. Или они могут вытащить агенты снаружи через разъемы A2A. Он интегрируется в браузер Chrome для бесшовного доступа.

Столп 4: Сосредоточьтесь на стоимости предприятия и экосистеме агента

Возможно, наиболее значительным сдвигом является то, что Google уточняет внимание на решении конкретных предприятий, особенно через призму агентов искусственного интеллекта. Thomas Kurian, генеральный директор Google Cloud, изложил три причины, по которой клиенты выбирают Google: Ai-оптимизированная платформа, открытый мульти-облачный подход, позволяющий подключиться к существующему его, и готовый к предприятию на безопасность, суверенитет и соответствие.

Агенты являются ключом к этой стратегии. Помимо Agentspace, это также включает в себя:

• Строительные блоки: набор для разработки агента с открытым исходным кодом (ADK), объявленный в следующем, уже подвергся значительному интересу со стороны разработчиков. ADK упрощает создание многоагентных систем, в то время как предлагаемый протокол Agent2agent (A2A) направлен на обеспечение совместимости, позволяя сотрудничать агентов, построенные с различными инструментами (ADK Gemini, Langgraph, Crewai и т. Д.). Google Grannis сказал, что A2A предвидит масштаб и проблемы безопасности будущего с потенциально сотнями тысяч взаимодействующих агентов.
• Специально построенные агенты: Google демонстрировал экспертные агенты, интегрированные в AgentSpace (например, Notebooklm, Generation, глубокие исследования) и выделили пять ключевых категорий, получающих тягу: агенты клиентов (такие питания, как ответы Reddit, помощник поддержки Verizon, Wendy's Drive-Thr (Кодовая помощь Близнецов) и агенты безопасности (интегрированные в новую платформу Unified Security Google).

Эта комплексная стратегия агента, по -видимому, резонирует. Разговоры с руководителями на трех других крупных предприятиях на прошлой неделе, также выступая анонимно из -за конкурентной чувствительности, повторили этот энтузиазм по поводу стратегии агента Google. Google Cloud COO Фрэнсис ДеСуза подтвердил в интервью: «Каждый разговор включает в себя искусственное интеллект. В частности, каждый разговор включает агентов».

Кевин Лафридж, исполнительный директор Deloitte, крупный пользователь продуктов Google AI, и дистрибьютор из других компаний, назвал рынок агентов как «Grab», где ранние движения Google с протоколами и его интегрированной платформой дают значительные преимущества. «Тот, кто выходит в первую очередь и получает большинство агентов, которые на самом деле обеспечивают ценность - это кто собирается победить в этой гонке», - сказал Лагерь в интервью. Он сказал, что прогресс Google был «удивительным», отметив, что пользовательские агенты Deloitte построили всего год назад, теперь могут быть воспроизведены «из коробки», используя Agentspace. По его словам, сама Deloitte сама строит 100 агентов на платформе, нацеливаясь на функции среднего офиса, такие как финансы, риск и инженерия.

Указывание клиентов установлена. В следующем, Google процитировал «500 плюс клиентов в производстве» с генеративным ИИ, по сравнению с «десятками прототипов» год назад. Если Microsoft воспринималась как далее год назад, это больше не кажется так, что так. Учитывая пиар -войну со всех сторон, трудно сказать, кто действительно выигрывает прямо сейчас. Метрики различаются. Номер 500 Google не сопоставим с 400 тематическими исследованиями, которые продвигает Microsoft (и Microsoft, в ответ, заявила VentureBeat во время печати, что планирует обновить этот общественный счет до 600 вскоре, подчеркнув интенсивный маркетинг). И если распространение ИИ Google через его приложения является значительным, распределение Microsoft Copilot через его 365 предложение одинаково впечатляет. Оба сейчас поражают миллионы разработчиков через API.

Но примеры изобилуют тягой Google:

• Wendy's: развернула систему AI Drive-Thru в тысячи мест всего за один год, улучшив опыт работы сотрудников и точность заказа. Google Cloud CTO Уилл Граннис отметил, что система ИИ способна понимать сленг и фильтрацию фонового шума, значительно снижая стресс от живых взаимодействий с клиентами. Это освобождает от персонала, чтобы сосредоточиться на приготовлении пищи и качеством-сменной граннисе под названием «отличный пример ИИ, оптимизируя реальные операции».
• Salesforce: объявили о крупном расширении, что позволило своей платформе работать в Google Cloud впервые (за пределами AWS), ссылаясь на способность Google помогать им «инновации и оптимизировать».
• Honeywell & Intuit: компании, ранее тесно связанные с Microsoft и AWS, соответственно, теперь сотрудничают с Google Cloud на ИИ инициативах.
• Основные банки (Deutsche Bank, Wells Fargo): использование агентов и Близнецов для исследований, анализа и модернизации обслуживания клиентов.
• Ритейлеры (Walmart, Mercado Libre, Lowe's): использование поиска, агентов и платформ данных.

Это предприятие тянет общий рост Google Cloud, который опередил AWS и Azure в течение последних трех кварталов. Google Cloud достиг годовой ставки за 44 миллиарда долларов в 2024 году, по сравнению с 5 миллиардами долларов в 2018 году.

Навигация по конкурентным водам

Восхождение Google не означает, что конкуренты стоят на месте. На этой неделе GPT-4.1 (сфокусировано на кодировании и длительном контексте) и серии O (MultiModal Assulity, использование инструментов), демонстрируют продолжение инновации Openai). Кроме того, новое обновление функции изображений OpenAI в GPT-4O способствовало массовому росту только в прошлом месяце, помогая CHATGPT охватить 800 миллионов пользователей. Microsoft продолжает использовать свое обширное предприятие и партнерство Openai, в то время как Anpropic остается сильным соперником, особенно в приложениях для кодирования и сознания безопасности.

Тем не менее, бесспорно, что повествование Google удивительно улучшилось. Всего год назад Google рассматривался как жесткий, останавливающий, пробуждающий конкурент, который, возможно, собирался поразить свой шанс на руководство ИИ. Вместо этого его уникальная, интегрированная стойкая и корпоративная стойкость показали что-то еще: Google обладает возможностями мирового класса по всему спектру-от дизайна чипов (TPU) и глобальной инфраструктуры до фундаментальных модельных исследований (DeepMind), разработки приложений (рабочее пространство, поиск, YouTube) и предприятия Cloud Services (Vertex AI, Bigquery, Agentspace). «Мы единственный гиперсмас, который находится в основополагающей модельной беседе», - категорически заявил ДеСуза. Это сквозное право собственности позволяет оптимизировать (например, «интеллект на доллар») и глубины интеграции, которую модели, релитифицирующие партнерства, борются за то, чтобы соответствовать. Конкурентам часто необходимо объединить разрозненные части, потенциально создавая трение или ограничивая скорость инноваций.

Момент Google сейчас

В то время как гонка ИИ остается динамичной, Google собрал все эти произведения в точный момент, в котором рынок требует их. Как выразился Laughridge Deloitte, Google достиг точки, где его возможности идеально выровнялись «где рынок потребовал его». Если вы ждали, пока Google покажет себя в AI Enterprise, вы, возможно, пропустили момент - это уже есть. Компания, которая изобрела многие из основных технологий, питающих эту революцию, наконец -то догнала - и, более того, теперь она устанавливает темп, который должен соответствовать конкурентам.

В видео ниже, записанном сразу после следующего, эксперт по искусственному интеллекту Сэм Виттивину и я разбиваем текущий ландшафт и появляющиеся тенденции, и почему экосистема Google AI кажется такой сильной: