Присоединяйтесь к нашим ежедневным и еженедельным информационным бюллетеням для последних обновлений и эксклюзивного контента в лидирующем отраслевом освещении искусственного интеллекта. Узнать больше
Google Cloud активно пытается укрепить свои позиции во все более конкурентном ландшафте искусственного интеллекта. Он объявил о широком спектре новых технологий, ориентированных на «модели мышления», агентские экосистемы и специализированную инфраструктуру, разработанную специально для крупномасштабных развертываний ИИ.
На своей ежегодной конференции Cloud Next Conference в Лас-Вегасе сегодня Google раскрыл свой блок обработки тензора седьмого поколения (TPU)Ironwood. Компания утверждает, что обеспечивает более 42 экзафлопов вычислительной мощности на капсул —Потрясающе в 24 раза более мощнее, чем ведущий суперкомпьютер в мире, Эль Капитан.
«Возможность с ИИ настолько же велика, насколько это возможно», — сказала Амин Вахдат, вице -президент Google и генеральный директор ML Systems и Cloud AI, во время пресс -конференции перед событием. «Вместе с нашими клиентами мы питаем новый золотой век инноваций».
Конференция состоится в ключевом моменте для Google, который набрал значительный импульс в своем облачном бизнесе. В январе компания сообщила, что ее облачная выручка в 4 квартале 2024 года достигла 12 миллиардов долларов, что на 30% больше, чем в год. Руководители Google говорят, что активные пользователи в AI Studio и API Gemini увеличились на 80% только в прошлом месяце.
Как новые TPU Google преобразуют компьютерные вычисления с эффективностью питания
Google позиционирует себя как единственный крупный поставщик облаков с «полностью A-оптимизированной платформой», созданной с нуля в том, что он называет «эпохой вывода», где фокус переходит от обучения моделей к фактическому использованию систем ИИ для решения реальных проблем.
Звезда объявлений о инфраструктуре Google — Ironwood, представляющий фундаментальный сдвиг философии дизайна чипов. В отличие от предыдущих поколений, которые сбалансировали тренировки и вывод, Ironwood был построен специально для запуска сложных моделей искусственного интеллекта после их обучения.
«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 содержит более 9000 чипов и обеспечивает эффективность мощности в два раза, чем предыдущее поколение. Этот акцент на эффективности рассматривает одну из самых насущных проблем по поводу генеративного ИИ: его огромное потребление энергии.
В дополнение к новым чипам, Google открывает свою огромную глобальную сетевую инфраструктуру для предприятий клиентов через Cloud WAN (широкая сеть). Эта услуга делает волокнистые сети Google на 2 миллиона миль-та же, которая поддерживает потребительские услуги, такие как YouTube и Gmail-доступные для предприятий.
По данным Google, Cloud WAN повышает производительность сети до 40%, одновременно снижая общую стоимость владения на тот же процент по сравнению с сети, управляемыми клиентами. Это представляет собой необычный шаг для гиперсчета, по сути, превращая свою внутреннюю инфраструктуру в продукт.
Inside Gemini 2.5: Как Google «Модели мышления» улучшают приложения Enterprise AI
Что касается программного обеспечения, Google расширяет свою модель Gemini Model с Gemini 2.5 Flash, экономически эффективной версией своей флагманской системы ИИ, которая включает в себя то, что компания описывает как «возможности мышления».
В отличие от традиционных крупных языковых моделей, которые генерируют непосредственные ответы, эти «модели мышления» разрушают сложные проблемы с помощью многоэтапных рассуждений и даже саморефлексии. Gemini 2.5 Pro выпустил две недели назад и расположен для вариантов использования с высоким содержанием комплектации, таких как обнаружение лекарств и финансовое моделирование. В то же время недавно анонсированный вариант Flash корректирует свою глубину рассуждений на основе быстрого сложности, чтобы сбалансировать производительность и стоимость.
Google также значительно расширяет свои генеративные средства массовой информации с помощью обновлений для Imagen (для генерации изображений), VEO (видео), CHIRP (Audio) и внедрением Lyria, модели текста к музыке. Во время демонстрации во время пресс -конференции Неншад Бардоливалла, директор по управлению продуктами для Vertex AI, показал, как эти инструменты могут работать вместе, чтобы создать рекламное видео для концерта, в комплекте с пользовательской музыкой и сложными возможностями редактирования, такими 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
Возможно, самые перспективные объявления были сосредоточены на создании того, что Google называет «многоагентной экосистемой»-среды, в которой несколько систем искусственного интеллекта могут работать вместе на разных платформах и поставщиках.
Google вводит комплект разработки агента (ADK), который позволяет разработчикам создавать многоагентные системы с менее чем 100 строк кода. Компания также предлагает новый открытый протокол под названием Agent2agent (A2A), позволяющий агентам ИИ от разных поставщиков общаться друг с другом.
«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 партнеровв том числе крупные поставщики программного обеспечения для предприятий, такие как Salesforce, ServiceNow и SAP, подписались на поддержку этого протоколапредлагая потенциальный сдвиг в отрасли в сторону совместимых систем 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 подготовить коммуникации с клиентами — все это без написания кода.
От резюме документов до заказов на управление: как специализированные агенты искусственного интеллекта Google влияют на отрасли промышленности
Google также глубоко интегрирует ИИ в своем пакете производительности рабочей области, с новыми функциями, такими 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 Служба поддержки 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, 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 дифференциации Google от конкурентов, которые могут иметь сильные стороны в определенных областях, но не полный стек от чипов к приложениям.
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 моделей, агентские рамки и интеграцию приложений.
Сосредоточение внимания на оптимизации выводов, а не только на учебных возможностях отражает нарастающий рынок искусственного интеллекта. 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 — также может сигнализировать о переходе от подходов к саду, которые характеризовали более ранние этапы 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 возможности и проблемы для тех, кто принимает 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, а о машинах, которые могут эффективно разговаривать друг с другом.
Источник
