Google Cloud Next Энди Гутманс из Google Cloud заявил, что компания обладает структурным преимуществом перед крупнейшими конкурентами в гонке за получение выгоды от AI-агентов в корпоративном секторе, утверждая, что ни один конкурент в настоящее время не объединяет облачную вычислительную инфраструктуру, передовые AI-модели и платформу данных под одной крышей.
«Мы действительно единственный поставщик, у которого есть AI-инфраструктура, модель и платформа данных», — сказал он в ответ на вопрос The Register во время брифинга с журналистами в кулуарах Google Cloud Next.
Гутманс, который руководит бизнесом Google Cloud в сфере данных, включая аналитику, транзакционные базы данных, хранилища и продукты бизнес-аналитики, отметил, что интегрированный стек критически важен для получения ценности от ИИ.
«Если вы посмотрите на AWS и Azure, у них есть инфраструктура, но нет модели, — сказал Гутманс. — Вы смотрите на поставщиков данных: у них есть платформа данных, но инфраструктуру и модель им приходится получать от других. Поставщики AI-моделей занимаются только AI-моделями».
Гутманс заявил, что по мере того, как предприятия переходят от инструментов ИИ, реагирующих на запросы пользователей, к агентам, действующим автономно от имени сотрудников, значимость этих пробелов становится более очевидной. Этот переход создает нагрузку на базовую платформу данных, к которой более ранние архитектуры не были готовы, и экономика масштабирования агентов благоприятствует поставщикам, контролирующим большую часть стека.
«Если вы спросите: “Чем действительно отличается это агентское облако данных, ведь все говорят одно и то же?” Ответ в том, что мы уникально позиционированы для очень тесной интеграции этих компонентов, что сейчас важнее, чем когда-либо, поскольку вы переходите от человеческого масштаба к масштабу агентов, ведь вам придется изменять кривую соотношения цены и производительности, иначе это будет слишком дорого».
Гутманс сообщил, что Google потратила последние полтора года на переосмысление своей платформы данных для перехода к масштабу агентов. Он отметил, что примерно 90 процентов корпоративных данных остаются неструктурированными и исторически не использовались. По его словам, представленный на конференции Knowledge Catalog призван сделать эти данные доступными для агентов без необходимости ручной подготовки их армиями инженеров данных.
Момент, сделавший это изменение возможным, был не продуктовым, а модельным. Он сказал, что с появлением Gemini 2.5 произошел переломный момент в возможностях рассуждения, который вынудил Google переработать каждого агента в своем портфеле данных.
«За последний год мы полностью переработали каждый наш агент. Даже агент анализа диалогов, агент науки о данных, агент инженерии данных — нам пришлось быть менее предписывающими в отношении моделей. Вот где помогают Knowledge Catalog и MCP, поскольку они намного лучше справляются с рассуждениями вокруг них. Это и есть тот большой переломный момент, — сказал он. — Если вы спросите клиента об анализе диалогов в прошлом году по сравнению с сегодняшним днем, он скажет, что в прошлом году им не могли пользоваться. Он работал только для простых вещей».
Он добавил, что на этой неделе на конференции компания сделала около 80 анонсов, связанных с данными, и что почти каждый продукт-агент в его портфеле был перестроен за последний год.
«Модели продвинулись так далеко, — сказал он. — Это день и ночь».
Он отметил, что подходы, требовавшие месяцев ручного построения онтологии, больше не нужны.
«Год назад люди говорили: “Давайте возьмем Palantir, наймем 20 человек и будем работать шесть месяцев, чтобы построить онтологию”. Теперь так не поступают, — сказал он. — Если вы действительно хотите активировать весь свой массив данных, вы не сможете сделать это с помощью людей».
The Register спросил Гутманса, как Google ориентируется на рынке, где она одновременно конкурирует и сотрудничает со многими поставщиками программного обеспечения.
Google производит собственные ускорители TPU AI, но сотрудничает с Nvidia по чипам. У нее есть платформа аналитики данных Big Query, но она также работает с Databricks, Snowflake и Informatica. Пользователи GCP могут создавать, развертывать и управлять AI-агентами для выполнения задач в своих цифровых средах, но она также может размещать те же возможности от своих партнеров Salesforce и ServiceNow.
«Наш взгляд, и я не думаю, что он отличается от взгляда любого другого гиперскейлера, заключается в том, что мы хотим построить лучшую платформу», — сказал он.
Гутманс заявил, что интегрированный стек является реальным и долгосрочным конкурентным преимуществом, особенно по мере того, как безопасность, управление и экономическая эффективность становятся все более сложными для контроля во фрагментированных системах. Он отметил, что тот же принцип применим к анонсированному на этой неделе кросс-облачному озеру данных (lakehouse), которое, по его словам, позволяет клиентам запрашивать данные, хранящиеся в Amazon Web Services или Microsoft Azure, с низкой задержкой.
«Дифференцированный, но открытый», — так он охарактеризовал подход Google. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – O'Ryan Johnson
