Гегемонія ШІ поступово переходить від моделей до «інфраструктури агентів»… Головний хід Google Cloud

Деякі аналізи вказують, що основний фокус у прагненні Google Cloud зайняти домінуючу позицію у конкуренції штучного інтелекту вже не полягає у «продуктивності моделей», а перемістився до «контрольних рівнів» та інфраструктури даних. Зі швидким поширенням корпоративного штучного інтелекту, галузеві оцінки вважають, що справжній результат залежатиме від «інтелектуальної інфраструктури AI», яка дозволяє агентам читати, з’єднувати та виконувати дані.

Головний аналітик Cube Research Джон Фрір під час аналізу конференції Google Cloud Next 2026 діагностував, що Google прагне стати роллю «інтелектуальної операційної системи для підприємств». Він вважає, що контрольна «плоскость», яка з’єднує дані з різними системами, визначатиме конкурентну перевагу. Цей рівень подібний до нейронної мережі, відповідальної за з’єднання внутрішніх застосунків та потоків даних підприємства.

На підприємствах швидкість впровадження AI вже значно зросла. Деякі компанії навіть оцінюють, що у процесі написання коду частка машин вже перевищує людську. Однак не всі організації рухаються однаковими темпами. Багато з них ще не визначили, у яких бізнес-процесах пріоритетно застосовувати AI для досягнення максимального ефекту. Це підкреслює важливість спільного проектування інтелектуальної інфраструктури AI, яка охоплює дані, безпеку, управління та виконавче середовище.

Ключовим є «контекстуальні дані»… важливіше за точну інформацію — «найбільш доречна інформація»

Google Cloud вважає «контекстуальні дані» ключем до подолання обмежень моделей AI. Керівник з баз даних Google Cloud, Сайлаш Крішнамураті, пояснив, що сама модель дуже потужна, але реальний контекст бізнесу підприємства зберігається у даних. Це означає, що для відповіді на питання потрібно не просто вводити багато інформації, а точно витягувати «поточну необхідну інформацію».

Тому існує думка, що наступне покоління хмарних сервісів даних має відрізнятися від існуючих баз даних. Воно повинно виходити за межі простого зберігання та пошуку, обробляючи графовий пошук, векторні вбудовування, повнотекстовий пошук і реляційні обчислення в одному системному середовищі. Лише забезпечуючи оптимальні результати при мінімізації переміщення даних, інтелектуальна інфраструктура AI зможе ефективно працювати у масштабних корпоративних середовищах.

OpenText також підтримує цю точку зору. Компанія співпрацює з Google Cloud, створюючи стек інтелектуальних агентів на основі контекстної інженерії, суверенітету даних та відкритої взаємодії. У OpenText наголошують, що корпоративна інформація — це не просто файли, а система, яка включає класифікацію, маркування, управління та зв’язки з бізнес-процесами. Щоб надати цю інформацію великим мовним моделям, потрібно запобігати зайвому розповсюдженню даних і передавати лише необхідну інформацію у потрібний час.

Google активно інтегрує платформу Gemini для корпоративних агентів, розширюючи галузеві рішення, що безпечно використовують десятки років накопичених корпоративних документів. Це знову підтверджує, що успіх впровадження AI значною мірою залежить від якості даних та архітектури доступу, а не від «крутості» моделей.

Гібридне середовище та зниження витрат… партнерські відносини визначають ефективність інфраструктури AI

Конкуренція у сфері інфраструктури AI не може бути вирішена лише однією компанією. Google співпрацює з NVIDIA, Dell Technologies, AMD тощо, створюючи «готову до AI» інфраструктуру, що охоплює хмару та локальні розгортання. Особливо враховуючи, що багато компаній через безпеку та регуляторні вимоги не можуть повністю довірити дані зовнішнім хмарам, Google за допомогою своєї розподіленої хмари підтримує можливість використання Gemini у локальних середовищах.

У цьому процесі роль Kubernetes стає дедалі важливішою. Google вважає Kubernetes фактичною операційною системою AI, яка охоплює навчання, дедукцію та підсилене навчання. Це означає, що Kubernetes — ключовий інструмент для координації розподілених у різних середовищах AI-агентів. Під час розгортання AI у мультихмарних або гібридних архітектурах цей рівень оркестрації є незамінним.

Вартість також є важливим фактором. AMD пояснює, що для багатьох клієнтів, які одночасно використовують власні дата-центри та хмари, інфраструктура на базі x86 є найреалістичнішою альтернативою. Адже контейнери легко мігрувати між цими середовищами без необхідності змінювати код, забезпечуючи при цьому і продуктивність, і економічність.

Американська туристична компанія Sabre повідомляє, що після міграції понад 50 тисяч віртуальних CPU на інстанси Google Cloud на базі AMD вдалося одночасно знизити витрати та підвищити продуктивність. Компанія зазначає, що без змін у коді отримала швидшу обробку та зекономила бюджет, який тепер інвестує у розвиток інтелектуальних агентів.

Google також активно розширює свою екосистему. Планується інвестиція у 750 мільйонів доларів (близько 1,107 трильйонів вон) для підвищення ефективності понад 120 тисяч партнерських компаній. Також розробляється структура, яка дозволить агентам партнерів взаємодіяти з системами Google, автоматизуючи onboarding, навчання та рекомендації.

AI для «розв’язання складних задач»… понад просту автоматизацію — покращення клієнтського досвіду

Меконсі рекомендує, що компанії, які відчувають, що інвестиції в AI не дають очікуваного результату, мають спрямовувати зусилля на більш складні проблеми. Старший партнер Меконсі Ашутош Паді зазначає, що для створення значної цінності потрібно починати з питань, які можуть кардинально змінити цілісну структуру підприємства. Навіть успішні експериментальні проекти не завжди привертають увагу всього колективу, але якщо вирішити ключові бізнес-проблеми, з’являться зміни у менеджменті та здатності.

Як приклад наводять найбільший державний страховий ринок Каліфорнії — Covered California. Там у співпраці з Deloitte та Google впровадили Google Document AI, що значно автоматизувало процес визначення прав та реєстрації. За оцінками, це щорічно економить близько 24 тисяч годин роботи. Раніше перевірка документів могла тривати до 72 годин, тепер — кілька секунд.

Це не лише зменшує людські витрати. Оцінки показують, що звільнення співробітників від рутинної документаційної роботи дозволяє їм зосередитися на більш цінному клієнтському обслуговуванні, підвищуючи якість сервісу та досвід клієнтів. Deloitte пояснює, що AI не замінює людину, а навпаки — стає інструментом для зосередження уваги на більш людяних завданнях.

Повідомлення з Google Cloud Next 2026 однозначне. Основою конкуренції у AI вже не є «хто створив найрозумнішу модель». У корпоративному сегменті справжнім вирішальним фактором стає інтелектуальна інфраструктура AI, яка поєднує контекст даних, контрольні рівні, гібридні системи, економічну ефективність та партнерську екосистему. У майбутньому успіх або провал впровадження AI значною мірою залежатиме від здатності моделей стабільно та гнучко інтегруватися з корпоративним середовищем, а не лише від їхньої «крутості».