Google Cloud Next '25: Chip AI và hệ sinh thái đại lý mới Microsoft và Amazon

Google Cloud đang thực hiện những bước tiến lớn để củng cố vị trí của mình trong thế giới cạnh tranh khốc liệt của trí tuệ nhân tạo. Tại hội nghị Cloud Next hàng năm ở Las Vegas, họ đã công bố một loạt công nghệ mới tập trung vào các "mô hình tư duy", hệ sinh thái tác nhân, và cơ sở hạ tầng chuyên biệt được thiết kế cho các triển khai AI quy mô lớn.

Ngôi sao của sự kiện là Đơn vị Xử lý Tensor thế hệ thứ bảy (TPU), được gọi là Ironwood. Google tự hào rằng nó cung cấp hơn 42 exaflops sức mạnh tính toán trên mỗi pod, mạnh gấp 24 lần so với siêu máy tính hàng đầu, El Capitan.

“Cơ hội với AI là lớn nhất có thể,” Amin Vahdat, phó chủ tịch và tổng giám đốc các hệ thống ML và AI đám mây của Google, đã thốt lên trong một buổi họp báo trước sự kiện. “Cùng với khách hàng của chúng tôi, chúng tôi đang thúc đẩy một kỷ nguyên vàng mới của sự đổi mới.”

Doanh nghiệp đám mây của Google đang tận dụng đà tăng trưởng. Vào tháng Một, họ báo cáo doanh thu đám mây quý 4 năm 2024 đạt 12 tỷ USD, tăng 30% so với năm trước. Công ty cũng ghi nhận số lượng người dùng hoạt động trên AI Studio và API Gemini tăng 80% trong tháng qua.

Cách các TPU Ironwood mới của Google đang biến đổi tính toán AI với hiệu quả năng lượng

Google đang định vị mình là nhà cung cấp đám mây lớn duy nhất có một "nền tảng tối ưu hóa hoàn toàn cho AI", được thiết kế từ đầu cho cái mà họ gọi là "kỷ nguyên suy luận". Sự chuyển đổi này tập trung vào việc sử dụng các hệ thống AI để giải quyết các vấn đề thực tế thay vì chỉ huấn luyện mô hình.

Ironwood đại diện cho một sự thay đổi đáng kể trong triết lý thiết kế chip. Không giống như các thế hệ trước, vốn cân bằng giữa huấn luyện và suy luận, Ironwood được thiết kế đặc biệt để chạy các mô hình AI phức tạp sau khi huấn luyện.

“Không còn là vấn đề về dữ liệu đưa vào mô hình, mà là những gì mô hình có thể làm với dữ liệu sau khi được huấn luyện,” Vahdat giải thích.

Mỗi pod Ironwood chứa hơn 9.000 chip và có hiệu suất năng lượng gấp đôi so với thế hệ trước. Điều này giải quyết một mối quan ngại lớn với AI tạo sinh: mức tiêu thụ năng lượng khổng lồ.

Google cũng đang mở mạng lưới cơ sở hạ tầng toàn cầu rộng lớn của mình cho các khách hàng doanh nghiệp thông qua Cloud WAN (Mạng diện rộng). Dịch vụ này khai thác mạng cáp quang dài 2 triệu dặm của Google, cũng là mạng cung cấp năng lượng cho các dịch vụ tiêu dùng như YouTube và Gmail.

Theo Google, Cloud WAN có thể tăng hiệu suất mạng lên đến 40% và giảm tổng chi phí sở hữu ở mức tương tự so với các mạng do khách hàng quản lý. Động thái này là bất thường đối với một nhà cung cấp siêu quy mô, về cơ bản biến cơ sở hạ tầng nội bộ thành một sản phẩm.

Bên trong Gemini 2.5: Cách các 'Mô hình tư duy' của Google cải thiện ứng dụng AI doanh nghiệp

Về mặt phần mềm, Google đang mở rộng gia đình mô hình Gemini với Gemini 2.5 Flash, một phiên bản tiết kiệm chi phí của hệ thống AI hàng đầu của họ, giới thiệu "khả năng tư duy".

Không giống như các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống tạo ra phản hồi trực tiếp, các "mô hình tư duy" này phân tích các vấn đề phức tạp thông qua lập luận đa bước và tự phản ánh. Gemini 2.5 Pro, ra mắt cách đây hai tuần, nhắm đến các trường hợp sử dụng phức tạp cao như khám phá thuốc và mô hình tài chính. Phiên bản Flash mới được công bố điều chỉnh độ sâu lập luận dựa trên độ phức tạp của lệnh để cân bằng hiệu suất và chi phí.

Google cũng đang nâng cấp khả năng tạo nội dung truyền thông với các cập nhật cho Imagen (tạo hình ảnh), Veo (video), Chirp (âm thanh), và giới thiệu Lyria, một mô hình văn bản thành âm nhạc. Trong buổi họp báo, Nenshad Bardoliwalla, Giám đốc Quản lý Sản phẩm cho Vertex AI, đã thể hiện cách các công cụ này có thể hợp tác để tạo ra một video quảng bá buổi hòa nhạc, hoàn chỉnh với âm nhạc tùy chỉnh và chỉnh sửa tinh vi như loại bỏ các yếu tố không mong muốn khỏi đoạn video.

“Chỉ có Vertex AI kết hợp tất cả các mô hình này, cùng với các mô hình bên thứ ba trên một nền tảng duy nhất,” Bardoliwalla nói.

Ngoài các hệ thống AI đơn lẻ: Cách hệ sinh thái đa tác nhân của Google nhằm nâng cao quy trình làm việc doanh nghiệp

Các thông báo mang tính nhìn xa của Google tập trung vào việc tạo ra một "hệ sinh thái đa tác nhân", nơi nhiều hệ thống AI có thể hợp tác trên các nền tảng và nhà cung cấp khác nhau.

Họ đang giới thiệu Bộ Phát triển Tác nhân (ADK) cho phép các nhà phát triển xây dựng hệ thống đa tác nhân với chưa đến 100 dòng mã. Ngoài ra, Google đang đề xuất một giao thức mở mới gọi là Agent2Agent (A2A), cho phép các tác nhân AI từ các nhà cung cấp khác nhau giao tiếp.

“Năm 2025 sẽ là một năm chuyển đổi khi AI tạo sinh chuyển từ việc trả lời các câu hỏi đơn lẻ sang giải quyết các vấn đề phức tạp thông qua các hệ thống tác nhân,” Vahdat dự đoán.

Hơn 50 đối tác, bao gồm các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp lớn như Salesforce, ServiceNow và SAP, đã ký kết hỗ trợ giao thức này, cho thấy một sự thay đổi tiềm năng trong ngành hướng tới các hệ thống AI tương tác.

Đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật, Google đang nâng cấp nền tảng Agent Space với các tính năng như Agent Gallery (cung cấp một cái nhìn tổng quan về các tác nhân có sẵn) và Agent Designer (giao diện không mã để tạo tác nhân tùy chỉnh). Trong một buổi trình diễn, Google đã cho thấy cách một người quản lý tài khoản ngân hàng có thể sử dụng các công cụ này để phân tích danh mục đầu tư của khách hàng, dự báo các vấn đề dòng tiền và tự động soạn thảo các thông tin liên lạc với khách hàng — tất cả mà không cần viết mã.

Từ tóm tắt tài liệu đến đơn hàng tại quầy lái xe: Cách các tác nhân AI chuyên biệt của Google đang ảnh hưởng đến các ngành

Google đang tích hợp sâu AI vào bộ sản phẩm năng suất Workspace, giới thiệu các tính năng như "Giúp tôi phân tích" trong Sheets, tự động xác định các thông tin chi tiết từ dữ liệu mà không cần công thức hoặc bảng pivot rõ ràng, và Tổng quan âm thanh trong Docs, tạo ra các phiên bản âm thanh giống con người của tài liệu.

Công ty đã nhấn mạnh năm danh mục tác nhân chuyên biệt đang được áp dụng đáng kể: dịch vụ khách hàng, công việc sáng tạo, phân tích dữ liệu, lập trình và bảo mật.

Trong dịch vụ khách hàng, Google đã chỉ ra hệ thống AI lái xe qua của Wendy’s, hiện xử lý 60.000 đơn hàng mỗi ngày, và tác nhân “Magic Apron” của The Home Depot, cung cấp hướng dẫn cải thiện nhà cửa. Đối với các nhóm sáng tạo, các công ty như WPP đang sử dụng AI của Google để hình thành và sản xuất các chiến dịch tiếp thị quy mô lớn.

Cạnh tranh AI đám mây ngày càng gay gắt: Cách tiếp cận toàn diện của Google thách thức Microsoft và Amazon

Các thông báo của Google đến trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt trong không gian AI đám mây. Microsoft đã tích hợp sâu công nghệ của OpenAI trên nền tảng Azure, trong khi Amazon đã xây dựng các dịch vụ được cung cấp bởi Anthropic và các chip chuyên biệt.

Thomas Kurian, Giám đốc điều hành Google Cloud, nhấn mạnh cam kết của công ty trong việc “cung cấp cơ sở hạ tầng, mô hình, nền tảng và tác nhân đẳng cấp thế giới; cung cấp một nền tảng đa đám mây, mở, mang lại sự linh hoạt và lựa chọn; và xây dựng cho khả năng tương tác.”

Cách tiếp cận đa hướng này dường như được thiết kế để khiến Google nổi bật so với các đối thủ có thể vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể nhưng thiếu toàn bộ hệ thống từ chip đến ứng dụng.

Tương lai của AI doanh nghiệp: Tại sao 'Mô hình tư duy' và khả năng tương tác của Google quan trọng đối với công nghệ kinh doanh

Điều làm cho các thông báo của Google trở nên đặc biệt quan trọng là bản chất toàn diện của chiến lược AI, trải dài từ silicon tùy chỉnh, mạng toàn cầu, phát triển mô hình, khung tác nhân, và tích hợp ứng dụng.

Việc tập trung vào tối ưu hóa suy luận thay vì chỉ khả năng huấn luyện phản ánh một thị trường AI đang trưởng thành. Trong khi việc huấn luyện các mô hình ngày càng lớn đã chiếm lĩnh các tiêu đề, việc triển khai các mô hình này một cách hiệu quả ở quy mô lớn đang trở thành thách thức cấp bách hơn đối với các doanh nghiệp.

Sự nhấn mạnh của Google vào khả năng tương tác — cho phép các hệ thống từ các nhà cung cấp khác nhau hoạt động cùng nhau — có thể báo hiệu một sự chuyển dịch khỏi các cách tiếp cận khu vườn kín đã đặc trưng cho các giai đoạn trước của điện toán đám mây. Bằng cách đề xuất các giao thức mở như Agent2Agent, Google đang định vị mình như mô liên kết trong một hệ sinh thái AI không đồng nhất thay vì yêu cầu áp dụng toàn bộ hoặc không gì cả.

Các thông báo này mang lại cả cơ hội và thách thức cho những người ra quyết định kỹ thuật doanh nghiệp. Những cải tiến hiệu quả được hứa hẹn bởi cơ sở hạ tầng chuyên biệt như Ironwood TPUs và Cloud WAN có thể giảm đáng kể chi phí triển khai AI ở quy mô lớn. Tuy nhiên, việc điều hướng bối cảnh đang phát triển nhanh chóng của các mô hình, tác nhân và công cụ sẽ đòi hỏi kế hoạch chiến lược cẩn thận.

Khi các hệ thống AI tinh vi hơn tiếp tục phát triển, khả năng điều phối nhiều tác nhân AI chuyên biệt làm việc đồng bộ có thể trở thành yếu tố khác biệt chính cho các triển khai AI doanh nghiệp. Trong việc xây dựng cả các thành phần và kết nối giữa chúng, Google đang đặt cược rằng tương lai của AI không chỉ là về những cỗ máy thông minh hơn, mà là về những cỗ máy có thể giao tiếp hiệu quả với nhau.