Google Cloud: 83% компаній оновлять інфраструктуру для агентного AI

Корпоративний AI перейшов від чат-ботів до автономних агентів, які виконують складні задачі — і успадкована інфраструктура не витримує цього навантаження.

Роками корпоративний AI асоціювався з розмовними ботами та цифровими асистентами. Сьогодні ринок перейшов до AI, який діє самостійно, автоматизує процеси й виконує комплексні задачі. Це відкриває нові сценарії, але створює серйозне навантаження на інфраструктуру. За даними нового дослідження Google Cloud, розрив між амбіціями у сфері AI та реальними можливостями інфраструктури стрімко зростає.

Що було анонсовано

Google Cloud опублікувала звіт State of AI Infrastructure, який ґрунтується на опитуванні понад 1400 керівників IT-напрямів. Головний висновок: 83% організацій потребують оновлення інфраструктури для підтримки промислового агентного AI. Інші ключові дані:

• 62% керівників стикаються зі значним inference tax через плату за egress даних, розростання сховищ та простій спеціалізованого обладнання.
• 81% називають операційну складність прихованою вартістю масштабування AI.
• 79% вважають безпеку, governance та MLOps головним викликом при масштабуванні inference.
• 78% отримують GenAI-рішення напряму у свого основного хмарного партнера — на 30 п.п. більше, ніж у 2025 році.
• 52% використовують гібридну мультихмарну архітектуру, а 48% надають пріоритет інфраструктурі зі строгим контролем резидентності даних.
• 90% вважають edge-розгортання важливим для AI-ініціатив; 72% — надзвичайно важливим.
• 91% враховують енергоспоживання при виборі обладнання.

Чому це важливо

Для CIO, CISO, IT-директорів і керівників закупівель агентний AI змінює економіку та ризик-профіль будь-якого впровадження. Один запит агента може ініціювати сотні дочірніх дій із великими контекстними вікнами та безперервними циклами міркування. Запускати такі навантаження на застарілій архітектурі — фінансово нежиттєздатно й операційно небезпечно.

Звіт наголошує на новому ризику — agent sprawl: тисячі автономних агентів працюють у різних платформах, читають пошту, запитують бази даних та виконують дії без єдиного контролю. Governance, ідентичність і аудит мають передувати інноваціям. Одночасно цифровий суверенітет, резидентність даних та енергетичні обмеження (наприклад, вимога PUE 1.2 для нових ЦОД у Німеччині) переформатовують те, де і як можна розгортати AI.

Ви не можете вирішити виклики завтрашніх агентних систем архітектурою вчорашнього дня

Технічні деталі

• Fluid compute: динамічне зіставлення обчислень із задачею — TPU 8t для важкого тренування, TPU 8i для inference з низькою затримкою та Arm-процесори Google Axion для оркестрації.
• Agent Gateway: централізована площина керування дозволами, ідентичністю, read/write-скоупами, аудитом та human-in-the-loop.
• Уніфікований шар даних: Smart Storage автоматично анотує неструктуровані дані, а Cross-Cloud Lakehouse дає агентам нативний доступ без кастомних пайплайнів.
• Гібридна мультихмара і суверенітет: Google Distributed Cloud забезпечує air-gapped ізоляцію та строгу резидентність даних.
• AI на edge: оптимізовані моделі на смартфонах, IoT та локальних серверах знижують затримки та варіативні витрати на токен.
• Енергоефективність: TPU 8t — майже в 3 рази вища продуктивність за попереднє покоління при вдвічі кращій енергоефективності.
• AI Hypercomputer: ко-дизайн TPU, GPU, CPU разом із Virgo Network, Managed Lustre, Hyperdisk і GKE.

Softprom та Google

Softprom є офіційним партнером Google. Корпоративні замовники можуть спланувати й впровадити інфраструктуру Google Cloud для агентного AI — від AI Hypercomputer і TPU до Agent Gateway та Google Distributed Cloud.

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