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

Всего год назад обсуждения вокруг Google и корпоративного ИИ казались застывшими на месте. Несмотря на новаторские технологии, такие как Transformer, технологический гигант, похоже, отставал, затмеваемый вирусным успехом OpenAI, мастерством программирования Anthropic и агрессивным продвижением Microsoft на корпоративный рынок.

Но на прошлой неделе на Google Cloud Next 2025 в Лас-Вегасе картина кардинально изменилась. Уверенный Google, вооружённый высокопроизводительными моделями, надёжной инфраструктурой и чёткой корпоративной стратегией, объявил о драматическом повороте. На закрытой встрече с аналитиками и старшими руководителями Google один аналитик выразил общее настроение: «Это похоже на момент, когда Google перешёл от ‘догонять’ к ‘попробуй догнать нас’».

Рывок Google вперёд

Ощущение, что Google не только догнал, но и обогнал OpenAI и Microsoft в гонке за корпоративный ИИ, было заметно на протяжении всего мероприятия. И это не просто маркетинговый шум. За последний год Google сосредоточился на реализации, превратив свои технологические возможности в высокопроизводительную интегрированную платформу, которая быстро завоёвывает доверие лиц, принимающих решения в корпорациях. От самых мощных в мире ИИ-моделей, работающих на высокоэффективных специализированных чипах, до развивающейся экосистемы ИИ-агентов, созданных для реальных бизнес-задач, Google убедительно доказывает, что он никогда не был по-настоящему потерян, а скорее проходил период глубокого, фундаментального развития.

С полностью задействованным интегрированным стеком Google, похоже, готов возглавить следующую фазу революции корпоративного ИИ. В моих интервью с руководителями Google на Next они подчёркивали уникальные преимущества Google в инфраструктуре и интеграции моделей — преимущества, которые конкурентам, таким как OpenAI, Microsoft или AWS, будет сложно воспроизвести.

Тень сомнений: признание недавнего прошлого

Чтобы полностью оценить текущий импульс Google, важно признать недавнее прошлое. Google изобрёл архитектуру Transformer, положив начало современной революции в больших языковых моделях (LLM), и начал инвестировать в специализированное ИИ-оборудование (TPU) десятилетие назад, что теперь обеспечивает лидирующую в отрасли эффективность. Однако, как ни странно, всего два с половиной года назад Google оказался в обороне.

ChatGPT от OpenAI захватил воображение публики и интерес корпораций с поразительной скоростью, став самым быстрорастущим приложением в истории. Конкуренты, такие как Anthropic, заняли ниши, например, в программировании. В то же время публичные шаги Google часто казались нерешительными или ошибочными. Провал демонстрации Bard в 2023 году и споры вокруг генератора изображений, создающего исторически неточные изображения, подпитывали нарратив о компании, возможно, сдерживаемой внутренней бюрократией или чрезмерной коррекцией в вопросах соответствия. Google казался потерянным, напоминая его первоначальную медлительность в конкуренции облачных технологий, где он оставался далёким третьим по доле рынка после Amazon и Microsoft.

Поворот: осознанное решение лидировать

Однако за кулисами происходил значительный сдвиг, вызванный сознательным решением на самом высоком уровне вернуть лидерство. Мат Веллосо, вице-президент по продуктам платформы для разработчиков ИИ Google DeepMind, почувствовал этот переломный момент, присоединившись к Google в феврале 2024 года после ухода из Microsoft. «Когда я пришёл в Google, я говорил с Сундаром [Пичаи], я говорил с несколькими лидерами здесь, и я почувствовал, что это был момент, когда они решили: хорошо, этот [генеративный ИИ] — это то, что явно волнует индустрию. Давай сделаем это», — поделился Веллосо во время интервью на Next на прошлой неделе.

Этот новый импульс не был омрачён предполагаемым «утечкой мозгов», о которой некоторые сторонние наблюдатели считали, что она истощает Google. Напротив, компания удвоила усилия в реализации в начале 2024 года, что ознаменовалось агрессивным наймом, внутренней консолидацией и привлечением клиентов. В то время как конкуренты делали громкие назначения, Google сохранил своё основное ИИ-руководство, включая генерального директора DeepMind Демиса Хассабиса и генерального директора Google Cloud Томаса Куриана, обеспечивая стабильность и глубокую экспертизу.

Более того, таланты начали стекаться к целенаправленной миссии Google. Например, Логан Килпатрик вернулся в Google из OpenAI, привлечённый возможностью строить фундаментальный ИИ внутри компании. Он присоединился к Веллосо в том, что он назвал «опытом от нуля до единицы», с задачей создать интерес разработчиков к Gemini с нуля. «Это было как будто команда состояла из меня одного в первый день... у нас нет пользователей на этой платформе, у нас нет дохода. Никто не интересуется Gemini в этот момент», — вспоминал Килпатрик о стартовой точке. Такие лидеры, как Джош Вудворд, который помог запустить AI Studio и теперь руководит приложением Gemini и Labs, и Ноам Шазеер, ключевой соавтор оригинальной статьи о Transformer «Attention Is All You Need», также вернулись в компанию в конце 2024 года в качестве технического со-руководителя ключевого проекта Gemini.

Столп 1: Gemini 2.5 и эра мыслящих моделей

Хотя корпоративный лозунг сместился к «дело не только в модели», наличие лучшей по производительности LLM остаётся значительным достижением и мощным подтверждением превосходства исследований компании и эффективности её технологической архитектуры. С выпуском Gemini 2.5 Pro всего за несколько недель до Next '25 Google решительно занял эту позицию. Модель быстро возглавила независимую таблицу лидеров Chatbot Arena, значительно опередив даже последнюю версию GPT-4o от OpenAI, и успешно справилась с чрезвычайно сложными тестами на рассуждение, такими как Humanity’s Last Exam. Как заявил Пичаи в своём выступлении, «Это наша самая умная ИИ-модель на данный момент. И это лучшая модель в мире». Модель привела к 80-процентному увеличению использования Gemini за месяц, написал он отдельно в Твиттере.

Впервые спрос на Gemini был невероятным. Что меня впечатлило, помимо сырой интеллектуальности Gemini 2.5 Pro, — это её демонстративная способность к рассуждению. Google разработал функцию «мышления», позволяющую модели выполнять многоступенчатое рассуждение, планирование и даже саморефлексию перед финальным ответом. Структурированная, последовательная цепочка мышления (CoT) — с использованием нумерованных шагов и подсписков — избегает многословности или непрозрачности результатов других моделей от DeepSeek или OpenAI. Для технических команд, оценивающих результаты для критически важных задач, эта прозрачность позволяет проводить проверку, коррекцию и перенаправление с беспрецедентной уверенностью.

Но что ещё важнее для корпоративных пользователей, Gemini 2.5 Pro значительно сократила разрыв в программировании, которое является одной из крупнейших областей применения генеративного ИИ. В интервью VentureBeat технический директор Wayfair Фиона Тан сказала, что после первых тестов компания обнаружила, что модель «значительно улучшилась» и теперь «достаточно сравнима» с Claude 3.7 Sonnet от Anthropic, ранее предпочитавшейся многими разработчиками.

Google также добавил к модели огромное контекстное окно в 1 миллион токенов, позволяющее рассуждать на основе целых кодовых баз или обширной документации, что значительно превосходит возможности моделей OpenAI или Anthropic. (OpenAI на этой неделе ответила моделями с аналогично большими контекстными окнами, хотя тесты показывают, что Gemini 2.5 Pro сохраняет преимущество в общем рассуждении). Это преимущество позволяет выполнять сложные задачи инженерии программного обеспечения с несколькими файлами.

Дополняет Pro модель Gemini 2.5 Flash, анонсированная на Next '25 и выпущенная вчера. Также являясь «мыслящей» моделью, Flash оптимизирована для низкой задержки и экономичности. Вы можете контролировать, насколько модель рассуждает, и балансировать производительность с вашим бюджетом. Этот многоуровневый подход дополнительно отражает стратегию «интеллект за доллар», которую отстаивают руководители Google.

Веллосо показал график, демонстрирующий, что по всему спектру интеллекта модели Google предлагают лучшее соотношение цены и качества. «Если бы мы вели этот разговор год назад... мне нечего было бы показать», — признался Веллосо, подчёркивая быстрый прогресс. «А теперь, по всем направлениям, если вы ищете любую модель, любого размера, если вы не Google, вы теряете деньги». Аналогичные графики были обновлены с учётом последних выпусков моделей OpenAI на этой неделе, и все они показывают одно и то же: модели Google предлагают лучший интеллект за доллар. См. ниже:

Тан из Wayfair также отметила многообещающие улучшения задержки с 2.5 Pro: «Gemini 2.5 отвечает быстрее», что делает её подходящей для «более ориентированных на клиентов возможностей», чего, по её словам, раньше не было с другими моделями. Gemini может стать первой моделью, которую Wayfair будет использовать для этих взаимодействий с клиентами, сказала она.

Возможности семейства Gemini распространяются на мультимодальность, плавно интегрируясь с другими ведущими моделями Google, такими как Imagen 3 (генерация изображений), Veo 2 (генерация видео), Chirp 3 (аудио) и недавно анонсированная Lyria (текст в музыку), все из которых доступны через платформу Google для корпоративных пользователей, Vertex. Google — единственная компания, которая предлагает свои собственные генеративные медиа-модели для всех модальностей на своей платформе. Microsoft, AWS и OpenAI вынуждены сотрудничать с другими компаниями для этого.

Столп 2: Превосходство инфраструктуры — двигатель под капотом

Способность быстро обновлять и эффективно обслуживать эти мощные модели проистекает из, возможно, непревзойдённой инфраструктуры Google, отточенной десятилетиями работы с сервисами планетарного масштаба. В центре этого находятся тензорные процессоры (TPU).

На Next '25 Google представила Ironwood, своё седьмое поколение TPU, специально разработанное для задач вывода и «мыслящих моделей». Масштаб впечатляет, адаптирован для требовательных ИИ-нагрузок: поды Ironwood содержат более 9000 чипов с жидкостным охлаждением, обеспечивая заявленные 42,5 эксафлопс вычислительной мощности. Вице-президент Google по системам машинного обучения Амин Вахдат заявил на сцене Next, что это «более чем в 24 раза» превышает вычислительную мощность текущего суперкомпьютера №1 в мире.

Google заявила, что Ironwood предлагает двукратное увеличение производительности на ватт по сравнению с Trillium, предыдущим поколением TPU. Это важно, поскольку корпоративные клиенты всё чаще говорят, что затраты на энергию и её доступность ограничивают крупномасштабные развёртывания ИИ.

Технический директор Google Cloud Уилл Граннис подчеркнул последовательность этого прогресса. Год за годом Google добивается 10-кратных, 8-кратных, 9-кратных, 10-кратных улучшений в своих процессорах, сказал он в интервью VentureBeat, создавая то, что он назвал «гиперзакон Мура» для ускорителей ИИ. Он сказал, что клиенты покупают дорожную карту Google, а не только её технологии.

Позиция Google подпитывала эти устойчивые инвестиции в TPU. Ей нужно эффективно поддерживать огромные сервисы, такие как Поиск, YouTube и Gmail, для более чем 2 миллиардов пользователей. Это потребовало разработки специализированного, оптимизированного оборудования задолго до текущего бума генеративного ИИ. Хотя Meta работает в аналогичном потребительском масштабе, у других конкурентов отсутствовал этот специфический внутренний стимул для десятилетнего, вертикально интегрированного развития ИИ-оборудования.

Теперь эти инвестиции в TPU окупаются, потому что они обеспечивают эффективность не только для собственных приложений Google, но и позволяют Google предлагать Gemini другим пользователям с лучшим интеллектом за доллар, при прочих равных условиях.

Почему конкуренты Google не могут купить эффективные процессоры у Nvidia, спросите вы? Это правда, что процессоры GPU от Nvidia доминируют в предварительном обучении LLM. Но рыночный спрос повысил цену на эти GPU, и Nvidia берёт значительную долю прибыли для себя. Это передаёт значительные затраты пользователям её чипов. Кроме того, хотя предварительное обучение до сих пор доминировало в использовании ИИ-чипов, это меняется теперь, когда предприятия действительно разворачивают эти приложения. Здесь вступает в игру «вывод», и TPU считаются более эффективными, чем GPU, для рабочих нагрузок в масштабе.

Когда вы спрашиваете руководителей Google, в чём их главное технологическое преимущество в ИИ, они обычно ссылаются на TPU как на самое важное. Марк Ломейер, вице-президент, управляющий вычислительной инфраструктурой Google, был категоричен: TPU — это «безусловно, высоко дифференцированная часть того, что мы делаем... OpenAI, у них нет таких возможностей».

Значительно то, что Google представляет TPU не изолированно, а как часть более сложной корпоративной ИИ-архитектуры. Для технических инсайдеров понятно, что высочайшая производительность зависит от интеграции всё более специализированных технологических прорывов. На Next были подробно описаны многие обновления. Вахдат описал это как «суперкомпьютерную систему», интегрирующую оборудование (TPU, последние GPU Nvidia, такие как Blackwell, и предстоящий Vera Rubin, передовые хранилища, такие как Hyperdisk Exapools, Anywhere Cache и Rapid Storage) с единым программным стеком. Это программное обеспечение включает Cluster Director для управления ускорителями, Pathways (распределённая среда выполнения Gemini, теперь доступная клиентам) и внедрение оптимизаций, таких как vLLM, на TPU, что облегчает миграцию рабочих нагрузок для тех, кто ранее использовал стеки Nvidia/PyTorch. Эта интегрированная система, утверждал Вахдат, — причина, по которой Gemini 2.0 Flash достигает 24-кратного увеличения интеллекта за доллар по сравнению с GPT-4o.

Google также расширяет охват своей физической инфраструктуры. Cloud WAN делает доступной для предприятий низколатентную частную оптоволоконную сеть Google длиной 2 миллиона миль, обещающую до 40% более высокую производительность и на 40% меньшую совокупную стоимость владения (TCO) по сравнению с сетями, управляемыми клиентами.

Кроме того, Google Distributed Cloud (GDC) позволяет запускать Gemini и оборудование Nvidia (через партнёрство с Dell) в суверенных, локальных или даже изолированных средах — возможность, которую генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал «совершенно грандиозной» для предоставления передового ИИ регулируемым отраслям и странам. На Next Хуанг 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 — соединение точек

Стратегическое преимущество Google возрастает, когда рассматривается, как эти модели и компоненты инфраструктуры объединены в единую платформу. В отличие от конкурентов, которые часто полагаются на партнёрства для преодоления пробелов, Google контролирует почти каждый уровень, обеспечивая более тесную интеграцию и более быстрые циклы инноваций.

Так почему эта интеграция важна, если конкурент, такой как Microsoft, может просто сотрудничать с OpenAI, чтобы сочетать широту инфраструктуры с мастерством моделей LLM? Сотрудники Google, с которыми я разговаривал, сказали, что это имеет огромное значение, и они привели анекдоты в поддержку этого.

Возьмём значительное улучшение корпоративной базы данных Google BigQuery. Теперь база данных предлагает граф знаний, который позволяет LLM искать данные гораздо эффективнее, и теперь она насчитывает более чем в пять раз больше клиентов, чем конкуренты, такие как Snowflake и Databricks. Ясмин Ахмад, руководитель по продуктам для аналитики данных в Google Cloud, сказала, что огромные улучшения были возможны только потому, что команды данных Google тесно сотрудничали с командой DeepMind. Они прорабатывали сложные случаи использования, и это привело к тому, что база данных обеспечивает на 50 процентов большую точность на основе распространённых запросов, по крайней мере, согласно внутренним тестам Google, в получении правильных данных по сравнению с ближайшими конкурентами, сообщила Ахмад в интервью VentureBeat. Ахмад сказала, что такого рода глубокая интеграция по всему стеку — это то, как Google «перепрыгнул» индустрию.

Эта внутренняя согласованность резко контрастирует с динамикой «друзей-врагов» в Microsoft. Хотя Microsoft сотрудничает с OpenAI для распространения своих моделей на облаке Azure, Microsoft также разрабатывает свои собственные модели. Мат Веллосо, руководитель Google, который теперь возглавляет программу для разработчиков ИИ, ушёл из Microsoft, разочаровавшись в попытках согласовать планы Windows Copilot с модельными предложениями OpenAI. «Как вы делитесь своими планами по продукту с другой компанией, которая на самом деле конкурирует с вами... Всё это противоречие», — вспоминал он. «Здесь я сижу бок о бок с людьми, которые создают модели».

Эта интеграция отражает то, что лидеры Google считают своим основным преимуществом: уникальную способность соединять глубокую экспертизу по всему спектру, от фундаментальных исследований и построения моделей до «планетарного» развёртывания приложений и дизайна инфраструктуры.

Vertex AI служит центральной нервной системой для корпоративных усилий Google в области ИИ. И интеграция выходит за рамки только собственных предложений Google. Model Garden от Vertex предлагает более 200 курируемых моделей, включая модели Google, Llama 4 от Meta и множество вариантов с открытым исходным кодом. Vertex предоставляет инструменты для настройки, оценки (включая оценки с использованием ИИ, которые Граннис выделил как ключевой ускоритель), развёртывания и мониторинга. Его возможности заземления используют внутренние базы данных, готовые к ИИ, наряду с совместимостью с внешними векторными базами данных. Добавьте к этому новые предложения Google по заземлению моделей с помощью Google Search, лучшей в мире поисковой системы.

Интеграция распространяется на Google Workspace. Новые функции, анонсированные на Next '25, такие как «Помоги мне анализировать» в Sheets (да, в Sheets теперь есть формула «=AI»), аудиообзоры в Docs и Workspace Flows, дополнительно встраивают возможности Gemini в повседневные рабочие процессы, создавая мощную петлю обратной связи для Google, чтобы улучшать пользовательский опыт.

Продвигая свой интегрированный стек, Google также поддерживает открытость там, где это служит экосистеме. Продвинув внедрение Kubernetes, теперь он продвигает JAX для ИИ-фреймворков и открытые протоколы для коммуникации агентов (A2A) наряду с поддержкой существующих стандартов (MCP). Google также предлагает сотни коннекторов к внешним платформам из Agentspace, который является новым унифицированным интерфейсом Google для сотрудников, чтобы находить и использовать агентов. Эта концепция хаба привлекательна. Демонстрация Agentspace на keynote (начиная с 51:40) иллюстрирует это. Google предлагает пользователям готовых агентов, или сотрудники и разработчики могут создавать своих собственных, используя возможности ИИ без кода. Или они могут подключать агентов извне через коннекторы A2A. Он интегрируется в браузер Chrome для беспрепятственного доступа.

Столп 4: Фокус на корпоративной ценности и экосистеме агентов

Пожалуй, наиболее значительным сдвигом является усиленный фокус Google на решении конкретных корпоративных проблем, особенно через призму ИИ-агентов. Томас Куриан, генеральный директор Google Cloud, выделил три причины, по которым клиенты выбирают Google: платформа, оптимизированная для ИИ, открытый мультикловый подход, позволяющий подключаться к существующей ИТ-инфраструктуре, и корпоративная готовность с акцентом на безопасность, суверенитет и соответствие.

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

• Строительные блоки: Открытый исходный код Agent Development Kit (ADK), анонсированный на Next, уже вызвал значительный интерес у разработчиков. ADK упрощает создание мультиагентных систем, а предложенный протокол Agent2Agent (A2A) направлен на обеспечение интероперабельности, позволяя агентам, созданным с использованием разных инструментов (Gemini ADK, LangGraph, CrewAI и т.д.), сотрудничать. Граннис из Google сказал, что A2A предусматривает масштабы и вызовы безопасности будущего с потенциально сотнями тысяч взаимодействующих агентов.
• Целевые агенты: Google продемонстрировала экспертных агентов, интегрированных в Agentspace (таких как NotebookLM, генерация идей, глубокие исследования) и выделила пять ключевых категорий, набирающих популярность: клиентские агенты (поддерживающие такие инструменты, как Reddit Answers, помощник поддержки Verizon, drive-thru Wendy’s), креативные агенты (используемые WPP, Brandtech, Sphere), агенты данных (приносящие инсайты в Mattel, Spotify, Bayer), агенты программирования (Gemini Code Assist) и агенты безопасности (интегрированные в новую платформу Google Unified Security).

Эта всеобъемлющая стратегия агентов, похоже, находит отклик. Беседы с руководителями трёх других крупных предприятий на прошлой неделе, также говоривших анонимно из-за конкурентной чувствительности, подтвердили этот энтузиазм по поводу стратегии агентов Google. Главный операционный директор Google Cloud Франсис ДеСуза подтвердил в интервью: «Каждый разговор включает ИИ. В частности, каждый разговор включает агентов».

Кевин Лафридж, руководитель Deloitte, крупный пользователь ИИ-продуктов Google и их дистрибьютор для других компаний, описал рынок агентов как «захват земли», где ранние шаги Google с протоколами и интегрированной платформой предлагают значительные преимущества. «Кто первым выходит и получает наибольшее количество агентов, которые действительно приносят ценность — тот и победит в этой гонке», — сказал Лафридж в интервью. Он сказал, что прогресс Google был «поразительным», отметив, что пользовательские агенты, которые Deloitte создавала всего год назад, теперь могут быть воспроизведены «из коробки» с использованием Agentspace. Сама Deloitte создаёт 100 агентов на платформе, нацеленных на функции среднего офиса, такие как финансы, риски и инженерия, сказал он.

Доказательства успеха у клиентов накапливаются. На Next Google сообщила о «более 500 клиентов в продакшене» с генеративным ИИ, по сравнению с «десятками прототипов» год назад. Если год назад Microsoft считалась далеко впереди, теперь это не так очевидно. Учитывая пиар-войну со всех сторон, сложно однозначно сказать, кто действительно выигрывает прямо сейчас. Метрики варьируются. Число Google в 500 не напрямую сравнимо с 400 кейсами, которые продвигает Microsoft (и Microsoft, в ответ, сообщила VentureBeat на момент публикации, что планирует вскоре обновить этот публичный счёт до 600, подчёркивая интенсивный маркетинг). И если распространение ИИ через приложения Google значительно, то распространение Copilot от Microsoft через предложение 365 не менее впечатляюще. Оба теперь охватывают миллионы разработчиков через API.

Но примеры успеха Google множатся:

• Wendy’s: Развернула систему ИИ для drive-thru в тысячах точек всего за один год, улучшив опыт сотрудников и точность заказов. Технический директор Google Cloud Уилл Граннис отметил, что система ИИ способна понимать сленг и отфильтровывать фоновый шум, значительно снижая стресс от живых взаимодействий с клиентами. Это освобождает персонал для сосредоточения на приготовлении еды и качестве — сдвиг, который Граннис назвал «отличным примером того, как ИИ оптимизирует реальные операции».
• Salesforce: Объявила о значительном расширении, позволяя своей платформе работать на Google Cloud впервые (помимо AWS), ссылаясь на способность Google помогать им «инновировать и оптимизировать».
• Honeywell & Intuit: Компании, ранее тесно связанные с Microsoft и AWS соответственно, теперь сотрудничают с Google Cloud по ИИ-инициативам.
• Крупные банки (Deutsche Bank, Wells Fargo): Используют агентов и Gemini для исследований, анализа и модернизации клиентского обслуживания.
• Ритейлеры (Walmart, Mercado Libre, Lowe’s): Используют поиск, агентов и платформы данных.

Этот корпоративный успех подпитывает общий рост Google Cloud, который опережает AWS и Azure в течение последних трёх кварталов. Google Cloud достиг годового оборота в 44 миллиарда долларов в 2024 году, по сравнению с всего 5 миллиардами в 2018 году.

Навигация в конкурентных водах

Восхождение Google не означает, что конкуренты стоят на месте. Быстрые выпуски OpenAI на этой неделе GPT-4.1 (с фокусом на программирование и длинный контекст) и серии o (мультимодальное рассуждение, использование инструментов) демонстрируют продолжающиеся инновации OpenAI. Более того, обновление функции генерации изображений в GPT-4o от OpenAI вызвало огромный рост за последний месяц, помогая ChatGPT достичь 800 миллионов пользователей. Microsoft продолжает использовать своё обширное корпоративное присутствие и партнёрство с OpenAI, в то время как Anthropic остаётся сильным конкурентом, особенно в программировании и приложениях, ориентированных на безопасность.

Однако неоспоримо, что нарратив Google значительно улучшился. Всего год назад Google считался медлительным, нерешительным, допускающим ошибки конкурентом, который, возможно, был на грани упущения шанса лидировать в ИИ вообще. Вместо этого его уникальный интегрированный стек и корпоративная стойкость раскрыли нечто иное: Google обладает мировыми возможностями по всему спектру — от дизайна чипов (TPU) и глобальной инфраструктуры до фундаментальных исследований моделей (DeepMind), разработки приложений (Workspace, Search, YouTube) и корпоративных облачных сервисов (Vertex AI, BigQuery, Agentspace). «Мы единственный гиперскейлер, который участвует в разговоре о фундаментальных моделях», — прямо заявил ДеСуза. Это владение от начала до конца позволяет проводить оптимизации (такие как «интеллект за доллар») и глубину интеграции, которую моделям, зависящим от партнёрств, трудно повторить. Конкурентам часто приходится сшивать разрозненные части, что потенциально создаёт трение или ограничивает скорость инноваций.

Момент Google — сейчас

Хотя гонка за ИИ остаётся динамичной, Google собрал все эти части в точный момент, когда рынок их требует. Как сказал Лафридж из Deloitte, Google достиг точки, где его возможности идеально совпали с тем, «что требует рынок». Если вы ждали, когда Google докажет себя в корпоративном ИИ, вы, возможно, пропустили этот момент — он уже это сделал. Компания, которая изобрела многие ключевые технологии, питающие эту революцию, похоже, наконец-то догнала — и более того, теперь она задаёт темп, который конкурентам нужно догонять.

В видео ниже, записанном сразу после Next, эксперт по ИИ Сэм Виттевин и я разбираем текущий ландшафт и новые тренды, а также почему экосистема ИИ Google кажется такой сильной: