Если ты думал, что гонка облачного AI в 2025 году достигла пика, то Google Cloud Next только что подкинул дров в топку. На сцене в Сан-Франциско Томас Куриан обнародовал цифры, от которых у конкурентов должно засвербить в спине: использование Vertex AI за год выросло в двадцать раз. Двадцать. Не процентов, а раз.
Математика, которая заставит Microsoft нервничать
Давай разберемся, что стоит за этой цифрой. Двадцать раз – это не просто «больше пользователей». Это показатель того, что компании перестают экспериментировать с AI и начинают строить на нем бизнес-процессы. И делают это именно на инфраструктуре Google.
Причем речь не о студентах. Это инженеры из таких компаний, как Goldman Sachs, Ford и Pfizer, которые раскатывают AI-решения в продакшн. Goldman, например, использует Gemini для анализа рисков и генерации отчетов по сделкам – задачи, где ошибка стоит миллионов.
AI-агенты: когда бот перестает быть ботом
Самое громкое заявление – Google официально запускает платформу для создания AI-агентов в своем облаке. Помнишь наш разговор про тренды AI-агентов на 2026 год? Так вот, Google решил не ждать.
Новая платформа позволяет создавать агентов, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют многошаговые процессы. Представь себе бота, который получает email с заказом, проверяет наличие товара на складе, создает счет в системе, отправляет его клиенту и ставит задачу логистам – все это без участия человека. Google заявляет, что их агенты уже обрабатывают 2 миллиарда таких операций в месяц.
| Что делают агенты | Пример из реальности | Экономия времени |
|---|---|---|
| Автоматизация workflow | Обработка заказов в Suzano (лесопромышленный гигант) | С дней до минут |
| Техподдержка уровня 1 | Telus (телеком-компания) | Сокращение очередей на 40% |
| Анализ документов | Goldman Sachs (финансы) | Снижение ошибок на 60% |
Но есть нюанс. Эти агенты работают на закрытых данных компании. Google клянется, что не использует их для тренировки своих моделей. (Хотя, учитывая последние скандалы с утечками, я бы проверил это дважды.)
Ironwood: железо, которое перемалывает Nvidia
А вот это уже по-настоящему интересно. Google анонсировал свой новый AI-чип – Ironwood. Не просто очередной TPU, а специализированный процессор для инференса больших языковых моделей.
Цифры звучат как научная фантастика: по заявлению Google, Ironwood в 3.5 раза эффективнее решений на базе GPU для задач вроде обслуживания Gemini Ultra. Ты правильно прочитал – в три с половиной раза.
Что это значит на практике? Если сейчас запуск модели типа GPT-4 стоит компании тысячи долларов в час, то с Ironwood эта цифра может упасть до сотен. Это меняет экономику всего рынка.
Но самое главное – Ironwood создан специально для работы с Gemini. Это не универсальный чип, а инструмент, заточенный под архитектуру Google. Что-то вроде Apple Silicon, но для облачного AI. И да, это прямой вызов доминированию Nvidia в секторе AI-ускорителей.
Gemini для всех: от Nano до Ultra
Если ты пропустил шквал анонсов Google в 2025 году, вот краткая сводка: семейство Gemini теперь включает три основных модели.
- Gemini Ultra – монстр для сложных аналитических задач. Используется банками и исследовательскими институтами.
- Gemini Pro – рабочая лошадка для бизнес-приложений. Именно ее используют большинство компаний в Vertex AI.
- Gemini Nano – легковесная модель для устройств. Работает на смартфонах полностью офлайн.
На Next 2025 Google показал, как эти модели интегрируются в единый стек. Ты можешь тренировать модель на Ultra, развертывать ее через Pro для массового использования, а часть логики отправлять на Nano для работы на краю сети.
Что это значит для нас?
Цифры в 20 раз и 2 миллиарда операций в месяц – это не маркетинг. Это сигнал рынку: AI перешел из фазы экспериментов в фазу масштабирования.
Компании больше не спрашивают «зачем нам AI?». Они спрашивают «как внедрить его быстрее?». И Google Cloud, похоже, нашел ответ: дать им готовых агентов, специализированное железо и модели, которые уже умеют делать 90% работы.
Но есть и обратная сторона. Когда AI становится утилитой (как мы писали в статье про переход от инструмента к утилите), начинается консолидация. Мелкие игроки либо уйдут, либо будут куплены. Как, например, в истории с acqui-hire OpenAI.
Что делать прямо сейчас? Если ты разработчик – осваивай платформу Vertex AI и фреймворки для создания агентов. Если бизнесмен – ищи процессы в своей компании, которые можно автоматизировать через агентов. Потому что через год делать это будет поздно – конкуренты уже все автоматизируют.
И последнее: следи за Ironwood. Если Google действительно сможет предложить инференс в три с половиной раза дешевле, чем Nvidia – это перевернет рынок. И сделает облачный AI доступным не только для корпораций, но и для стартапов.
