Google выпустила новые ИИ-чипы и запустила платформу для создания агентов

Инструменты для ИИ-агентов нового поколения

На ежегодной конференции Google Cloud Next в Лас-Вегасе корпорация Google представила масштабный пакет обновлений: инструменты для создания и управления ИИ-агентами, тензорные процессоры нового поколения TPU 8t и TPU 8i, а также фонд объёмом $750 млн для поддержки внедрения агентного ИИ.

«Have a great #GoogleCloudNext! Watch select sessions and your favorite moments from the opening keynote on demand» — Google Cloud (@googlecloud), оригинальный пост

Облачное подразделение компании продемонстрировало набор решений, позволяющих компаниям строить собственных виртуальных ассистентов и отслеживать результаты их работы. Среди нововведений — специализированный почтовый ящик, куда ИИ-агенты направляют отчёты о выполненных задачах.

Платформа Gemini Enterprise Agent Platform пополнилась двумя модулями — Memory Bank и Memory Profile. Они дают агентам способность запоминать историю взаимодействия с конкретными пользователями. Модуль Agent Simulation предоставит разработчикам расширенные возможности тестирования агентов до их боевого запуска.

Помимо этого, Google обновила пакет Workspace и описала сценарий, в котором ИИ-агенты кардинально трансформируют рабочие процессы рядового сотрудника. По заявлению корпорации, Gemini Enterprise позволит создавать виртуальных помощников без единой строки кода.

Также был анонсирован Projects — платформа совместной работы, рассчитанная на взаимодействие между сотрудниками и службами поддержки. Инструмент агрегирует данные из различных источников — Workspace, Microsoft OneDrive и корпоративных мессенджеров — и формирует единый контекст для работы.

Фонд на $750 млн для консалтинговых партнёров

Google Cloud учредила фонд объёмом $750 млн, предназначенный для поддержки консалтинговых компаний — таких как McKinsey, Accenture и Deloitte — при внедрении агентного ИИ у их клиентов. Лаборатория DeepMind обеспечит избранным партнёрам ранний доступ к моделям Gemini ещё до официального релиза.

Средства фонда пойдут на обучение инженеров, разработку ИИ-агентов через корпоративную платформу Google и совместное финансирование проектов и предпродажных активностей.

Руководитель отдела глобальной партнёрской экосистемы Google Cloud Кевин Ичпурани подчеркнул, что консалтинговые фирмы находятся в эпицентре крупнейших трансформаций на стороне клиентов и обладают уникальной экспертизой в отраслевых процессах.

Процессоры TPU 8t и TPU 8i

Центральным аппаратным анонсом стали тензорные процессоры нового поколения, разработанные Google для ускорения и удешевления ИИ-вычислений. Линейка включает две модификации:

• TPU 8t — ориентирован на разработку и обучение ИИ-моделей;
• TPU 8i — оптимизирован для инференса (выполнения запросов к уже обученным моделям).

Google остаётся одним из крупнейших разработчиков собственных ИИ-чипов, составляя прямую конкуренцию Nvidia. В последние месяцы спрос на TPU в Кремниевой долине заметно вырос.

Новые процессоры оснащены увеличенным объёмом встроенной памяти, что сокращает задержку ответа — чипу не приходится обращаться к внешним хранилищам. TPU 8t можно объединять в кластеры до 9 600 единиц. При таких масштабах энергоэффективность становится критическим параметром: TPU 8t обеспечивает на 124% большую производительность на ватт по сравнению с предыдущим поколением, TPU 8i — на 117%.

Вице-президент Google по вычислительной инфраструктуре Марк Ломейер отметил, что ключевая задача — обеспечить минимальную задержку при минимальной стоимости каждой операции.

Почему это важно

Анонсы Google демонстрируют усиление гонки за доминирование в сегменте корпоративного ИИ. Компания одновременно развивает и аппаратную базу (TPU), и программную экосистему (платформа агентов, Workspace), создавая замкнутый цикл для бизнес-клиентов. Фонд на $750 млн через консалтинговых гигантов направлен на ускоренное проникновение технологий Google в крупнейшие корпорации мира.

Рост энергоэффективности новых TPU более чем вдвое по сравнению с предыдущим поколением указывает на серьёзный инженерный прогресс и может усилить конкурентное давление на Nvidia в сегменте ИИ-инфраструктуры.