Google объясняет преимущество своей интегрированной ИИ-платформы

Представитель Google Cloud Энди Гутманс рассказал о структурном преимуществе компании перед крупнейшими конкурентами в сфере корпоративных ИИ-агентов. Он подчеркнул, что ни один другой провайдер в настоящее время не объединяет облачную инфраструктуру, передовые ИИ-модели и платформу для работы с данными под одной крышей.

Преимущество интегрированного стека технологий

В беседе с журналистами Гутманс, возглавляющий направление данных в Google Cloud, которое включает аналитику, транзакционные базы данных, хранение и продукты бизнес-аналитики, заявил, что компания является «единственным провайдером, который располагает ИИ-инфраструктурой, моделью и платформой данных».

По его словам, эта интегрированная платформа критически важна для эффективного использования ИИ.

• «Если посмотреть на Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure, у них есть инфраструктура, но им не хватает собственной модели», — отметил Гутманс.
• «Поставщики данных располагают платформой данных, но они должны получать инфраструктуру и модели от других».
• «Провайдеры ИИ-моделей занимаются исключительно ИИ-моделями».

Переход к автономным ИИ-агентам

Гутманс подчеркнул, что по мере перехода предприятий от ИИ-инструментов, отвечающих на запросы человека, к агентам, которые действуют автономно от имени сотрудников, значимость этих пробелов становится более выраженной. Такой переход оказывает давление на базовые платформы данных, к чему ранние архитектуры не были приспособлены. Экономическая целесообразность масштабирования агентов также вознаграждает тех провайдеров, которые контролируют большую часть стека технологий.

Отвечая на вопрос о том, чем «агентское облако данных» Google отличается от предложений конкурентов, Гутманс отметил, что компания уникально позиционирована для тесной интеграции этих элементов. Это становится более важным, чем когда-либо, при переходе от масштабирования, ориентированного на человека, к масштабированию, ориентированному на агентов, поскольку «необходимо улучшать соотношение цены и производительности, иначе это будет слишком дорого».

Переосмысление платформы данных

По словам Гутманса, Google потратила последние полтора года на переосмысление своей платформы данных с учетом масштабирования ИИ-агентов. Он сообщил, что около 90 процентов корпоративных данных остаются неструктурированными и исторически не использовались. Представленный на конференции «Каталог знаний» (Knowledge Catalog) призван сделать эти данные доступными для ИИ-агентов без привлечения большого числа инженеров данных для их ручной подготовки.

Влияние Gemini 2.5

Ключевым моментом, сделавшим эти изменения возможными, стало не продуктовое, а модельное решение. Появление Gemini 2.5, по его словам, стало переломным моментом в возможностях рассуждения, что вынудило Google переработать каждого агента в своем портфолио данных.

«Мы полностью переработали каждого из наших агентов за последний год. Так, агенты для анализа бесед, анализа данных и инженерии данных стали менее директивными по отношению к моделям, — заявил Гутманс. — Именно здесь помогают «Каталог знаний» и сопутствующие технологии, поскольку они значительно улучшают процессы рассуждения вокруг этих моделей. Это большой переломный момент. Если спросить клиента, как работала аналитика бесед в прошлом году по сравнению с нынешним, он ответит, что в прошлом году она была непригодна, за исключением простых задач».

Масштаб и эффективность

Компания представила около 80 анонсов, связанных с данными, на текущей конференции, и почти каждый продукт-агент в портфолио был перестроен за последний год. Гутманс отметил значительный прогресс моделей, назвав его «небо и земля».

Подходы, ранее требовавшие месяцев ручного построения онтологий (систематизации знаний о предметной области), больше неактуальны. «Год назад люди говорили: 'Давайте возьмем Palantir, наймем 20 человек и шесть месяцев будем создавать онтологию'. Теперь к этому так не подходят, — объяснил он. — Если вы действительно хотите задействовать весь свой массив данных, вы не сможете сделать это с помощью людей».

Конкурентный ландшафт и партнерства

Когда Гутманса спросили, как Google ориентируется на рынке, где она одновременно конкурирует и сотрудничает со многими поставщиками программного обеспечения, он ответил, что Google стремится создать лучшую платформу. Этот подход, по его словам, не отличается от стратегии других крупных облачных провайдеров.

Google конкурирует с другими ИИ-компаниями, но при этом является партнером Nvidia в области чипов. У компании есть платформа аналитики данных BigQuery, но она также работает с Databricks, Snowflake и Informatica. Пользователи Google Cloud Platform (GCP) могут создавать, развертывать и управлять ИИ-агентами для выполнения задач в своих цифровых активах, но платформа также может размещать те же возможности от партнеров, таких как Salesforce и ServiceNow.

Безопасность, управление и стоимость

Смотрите также:

Федеральная комиссия по связи США расширила запрет на импорт зарубежных роутеров и мобильных точек доступа http://euroelectrica.ru/federalnaya-komissiya-po-svyazi-ssha-rasshirila-zapret-na-import-zarubezhnyih-routerov-i-mobilnyih-tochek-dostupa/.

Интересное по теме: DJI Osmo Nano: миниатюрная альтернатива традиционным экшн-камерам

Советы в статье "Анализ сегодняшней головоломки Wordle: подсказки и решение" здесь.

Гутманс заявил, что интегрированный стек является реальным и устойчивым конкурентным преимуществом, особенно по мере того, как безопасность, управление и экономическая эффективность становятся все более сложными для контроля в условиях фрагментированных систем. Тот же принцип, по его словам, применяется к кросс-облачному хранилищу данных (lakehouse), анонсированному Google на этой неделе, которое позволяет клиентам запрашивать данные, находящиеся в Amazon Web Services или Microsoft Azure, с низкой задержкой.

«Дифференцированный, но открытый», — так он описал подход Google.