Google Agentic Data Cloud: готовы ли ваши данные к AI-агентам в 2026

AI-агенты готовы. Вопрос в другом: готова ли корпоративная инфраструктура данных за ними успевать.

Главное узкое место при масштабировании AI — не возможности моделей, а доступ к бизнес-контексту и семантике данных. В агентную эпоху предприятиям недостаточно просто хранить данные: их необходимо активировать с надёжным контекстом, переходя от пассивных систем учёта к проактивным системам действий. Один запрос агента может самостоятельно инициировать просмотр, запросы и выполнение операций в нескольких системах, создавая экстремальную нагрузку на вычисления, сеть и хранилище.

Согласно исследованию Google Cloud State of infrastructure report, 83% организаций считают, что им необходима модернизация инфраструктуры для поддержки агентного AI промышленного уровня.

Что было анонсировано

На конференции Google Cloud Next 2026 компания Google представила Agentic Data Cloud — унифицированную платформу, объединяющую данные, AI-модели и операционные базы данных в единую System of Action. Решение спроектировано как AI-native от уровня чипа до модели, чтобы инфраструктура выдерживала нелинейные агентные нагрузки.

Основой служит borderless Lakehouse на открытой и гибкой инфраструктуре. Нативные движки BigQuery и Spanner доступны через открытые стандарты, включая Apache Spark и Apache Iceberg. Агенты могут читать, анализировать и активировать данные между средами так, как если бы они были локальными, минуя задержки и издержки традиционных архитектур.

Почему это важно

Для CIO, CISO, IT-директоров и руководителей закупок цифры Google Cloud напрямую влияют на бюджет и оценку рисков:

• 43% IT-лидеров называют сложность интеграции с legacy API и источниками данных ключевым пробелом инфраструктуры агентного AI.
• 81% лидеров указывают на операционную сложность и инженерные издержки как главные непредвиденные расходы при масштабировании AI.
• 36% лидеров отмечают нехватку специализированных высокопроизводительных векторных баз данных для grounding AI-моделей.

Без вертикальной интеграции моделей, систем данных и ускорителей командам приходится вручную сшивать агентов между разрозненными системами. Именно этот инженерный налог останавливает многие AI-инициативы на этапе пилотов.

Победителями в 2026 году и далее станут не те, у кого самые умные агенты, а те, кто сможет безопасно, экономично и масштабно снабжать этих агентов нужными знаниями

Технические детали

• Borderless Lakehouse: унифицированный доступ к данным между средами через открытые стандарты.
• Нативные движки: BigQuery для аналитики и Spanner для глобально согласованных операционных нагрузок.
• Открытые стандарты: Apache Spark и Apache Iceberg для портируемого доступа к данным.
• Векторный слой и grounding: высокопроизводительная инфраструктура для grounding моделей и долгосрочной памяти агентов.
• Knowledge Catalog: агрегирует и обогащает данные в data lakes, извлекает смысл из неструктурированных данных и генерирует семантику как активный слой reasoning.
• Интеграция в реальном времени: read/write подключение к legacy ERP и сторонним CRM для безопасных агентных транзакций.
• AI-native co-design: модели, системы данных и ускорители спроектированы совместно, что снижает число сетевых переходов и накладных расходов.

Softprom и Google

Softprom является официальным партнёром Google. Наша команда помогает предприятиям оценить готовность данных к агентной эпохе и построить production-архитектуры на Google Cloud — от BigQuery и Spanner до Knowledge Catalog и Vertex AI.

Этот материал подготовлен в рамках проекта Softprom DistriFlow — автоматизированной системы мониторинга и адаптации новостей вендоров. Источник: оригинальная статья.