Google Cloud: 83% firm musi zmodernizować infrastrukturę dla agentowej AI

Korporacyjna AI przeszła od chatbotów do autonomicznych agentów wykonujących złożone zadania — a dotychczasowa infrastruktura tego nie udźwignie.

Przez lata korporacyjna AI kojarzyła się z botami obsługi klienta i asystentami cyfrowymi. Dziś rynek przesunął się w stronę AI, która działa samodzielnie, automatyzuje procesy i realizuje złożone zadania. Otwiera to nowe scenariusze, ale znacząco obciąża infrastrukturę. Według najnowszego badania Google Cloud luka między ambicjami AI a realną infrastrukturą szybko rośnie.

Co zostało ogłoszone

Google Cloud opublikował raport State of AI Infrastructure oparty na ankiecie ponad 1400 liderów IT. Główny wniosek: 83 procent organizacji potrzebuje modernizacji infrastruktury, aby wspierać produkcyjną agentową AI. Inne kluczowe dane:

• 62 procent liderów odczuwa znaczny inference tax z powodu opłat za egress danych, rozrostu pamięci masowej i niewykorzystanego sprzętu.
• 81 procent wskazuje złożoność operacyjną jako ukryty koszt skalowania AI.
• 79 procent uznaje bezpieczeństwo, governance i MLOps za największe wyzwanie skalowania inference.
• 78 procent pozyskuje rozwiązania GenAI bezpośrednio od głównego partnera chmurowego — o 30 p.p. więcej niż w 2025.
• 52 procent korzysta z hybrydowej architektury multicloud, 48 procent priorytetyzuje ścisłą rezydencję danych.
• 90 procent uważa wdrożenia edge za ważne dla AI; 72 procent za wyjątkowo lub bardzo ważne.
• 91 procent uwzględnia zużycie energii przy wyborze sprzętu.

Dlaczego ma to znaczenie

Dla CIO, CISO, dyrektorów IT i osób odpowiedzialnych za zakupy agentowa AI zmienia ekonomikę i profil ryzyka każdego wdrożenia. Pojedynczy prompt agenta może uruchomić setki działań pochodnych, wymagając dużych okien kontekstowych i ciągłych cykli rozumowania. Uruchamianie takich obciążeń na przestarzałej architekturze jest finansowo nieopłacalne.

Raport podkreśla nowe ryzyko — agent sprawl: tysiące autonomicznych agentów działających na różnych platformach, czytających e-maile, odpytujących bazy danych i wykonujących operacje bez centralnej kontroli. Governance, tożsamość i audyt muszą wyprzedzać innowacje. Jednocześnie suwerenność cyfrowa i ograniczenia energetyczne — na przykład wymóg PUE 1,2 dla nowych centrów danych w Niemczech — kształtują dopuszczalne modele wdrożeń.

Wyzwań agentowych systemów jutra nie da się rozwiązać architekturą wczorajszą

Szczegóły techniczne

• Fluid compute: dynamiczne dopasowanie mocy obliczeniowej — TPU 8t do treningu, TPU 8i do inference o niskiej latencji, procesory Arm Google Axion do orkiestracji.
• Agent Gateway: centralna control plane zarządzająca uprawnieniami, tożsamością, zakresami read/write, audytem oraz human-in-the-loop.
• Ujednolicona warstwa danych: Smart Storage automatycznie anotuje dane nieustrukturyzowane, a Cross-Cloud Lakehouse umożliwia natywny dostęp agentów do danych.
• Hybrydowe multicloud i suwerenność: Google Distributed Cloud zapewnia izolację air-gapped oraz ścisłą rezydencję danych.
• AI na edge: zoptymalizowane modele w smartfonach, urządzeniach IoT i lokalnych serwerach redukują latencję i koszty zmienne za token.
• Efektywność energetyczna: nowe TPU 8t oferuje prawie trzykrotnie wyższą wydajność względem poprzedniej generacji przy nawet dwukrotnie lepszej efektywności energetycznej.
• AI Hypercomputer: współprojektowany stos TPU, GPU, CPU z Virgo Network, Managed Lustre, Hyperdisk i GKE.

Softprom i Google

Softprom jest oficjalnym partnerem Google. Klienci korporacyjni mogą planować i wdrażać infrastrukturę Google Cloud dla agentowej AI — od AI Hypercomputer i TPU, przez Agent Gateway, po Google Distributed Cloud.

Treść przygotowana w ramach projektu Softprom DistriFlow — zautomatyzowanego systemu monitorowania i adaptacji aktualności vendorów. Źródło: artykuł oryginalny.