Google Agentic Data Cloud: чи готові ваші дані до AI-агентів у 2026?

AI-агенти вже готові. Питання в іншому: чи готова корпоративна інфраструктура даних встигати за ними.

Найбільше вузьке місце під час масштабування AI — не можливості моделей, а доступ до бізнес-контексту та семантичного значення даних. В агентну епоху підприємствам недостатньо просто зберігати дані: їх потрібно активувати з надійним контекстом, переходячи від пасивних систем обліку до проактивних систем дій. Один запит агента може самостійно ініціювати перегляд, запити та виконання операцій у кількох системах, створюючи екстремальне навантаження на обчислення, мережу та сховище.

Згідно з дослідженням Google Cloud State of infrastructure report, 83% організацій вважають, що їм потрібна модернізація інфраструктури для підтримки агентного AI промислового рівня.

Що було анонсовано

На конференції Google Cloud Next 2026 компанія Google представила Agentic Data Cloud — уніфіковану платформу, що об'єднує дані, AI-моделі та операційні бази даних у єдину System of Action. Рішення розроблене як AI-native від рівня чипа до моделі, щоб інфраструктура витримувала нелінійні агентні навантаження.

Основою є borderless Lakehouse на відкритій та гнучкій інфраструктурі. Нативні движки BigQuery і Spanner доступні через відкриті стандарти, зокрема Apache Spark та Apache Iceberg. Агенти можуть читати, аналізувати та активувати дані між середовищами так, ніби вони локальні, оминаючи затримки та витрати класичних архітектур.

Чому це важливо

Для CIO, CISO, IT-директорів та керівників закупівель дані Google Cloud напряму впливають на бюджет і оцінку ризиків:

• 43% IT-лідерів називають складність інтеграції з legacy API та джерелами даних головним пробілом в інфраструктурі агентного AI.
• 81% лідерів вказують на операційну складність та інженерні витрати як головні непередбачені видатки при масштабуванні AI.
• 36% лідерів згадують нестачу спеціалізованих високопродуктивних векторних баз даних для grounding AI-моделей.

Без вертикальної інтеграції моделей, систем даних та прискорювачів команди змушені вручну зшивати агентів між розрізненими системами. Саме цей інженерний податок зупиняє багато AI-ініціатив на етапі пілотів.

Переможцями у 2026 році та далі стануть не ті, хто має найрозумніших агентів, а ті, хто зможе безпечно, економічно та масштабовано забезпечити цих агентів правильними знаннями

Технічні деталі

• Borderless Lakehouse: уніфікований доступ до даних між середовищами через відкриті стандарти.
• Нативні движки: BigQuery для аналітики та Spanner для глобально узгоджених операційних навантажень.
• Відкриті стандарти: Apache Spark і Apache Iceberg для портативного доступу до даних.
• Векторний рівень та grounding: високопродуктивна інфраструктура для grounding AI-моделей і довгострокової пам'яті агентів.
• Knowledge Catalog: агрегує та збагачує дані в data lakes, витягує сенс із неструктурованих даних і генерує семантику як активний шар reasoning.
• Інтеграція в реальному часі: read/write підключення до legacy ERP та сторонніх CRM для безпечних агентних транзакцій.
• AI-native co-design: моделі, системи даних та прискорювачі спроєктовані разом, що зменшує кількість мережевих переходів і накладних витрат.

Softprom та Google

Softprom є офіційним партнером Google. Наша команда допомагає підприємствам оцінити готовність даних до агентної епохи та побудувати production-архітектури на Google Cloud — від BigQuery і Spanner до Knowledge Catalog і Vertex AI.

Цей матеріал підготовлено в рамках проєкту Softprom DistriFlow — автоматизованої системи моніторингу та адаптації новин вендорів. Джерело: оригінальна стаття.