Google на конференции Cloud Next ’26 представила TPU восьмого поколения, обновлённую платформу для ИИ-агентов и новый слой ИИ для Workspace. Компания продвигает этот набор под названием Agentic Enterprise.
Впервые Google разделила Tensor Processing Units на два варианта: TPU 8t для обучения и TPU 8i для инференса. По словам старшего вице-президента и главного технолога по ИИ и инфраструктуре Амина Вахдата, это связано с ростом нагрузки на инференс со стороны агентов, которые планируют, действуют и обучаются в цикле.
Как отмечает The Register, Google делает ставку не столько на производительность одного чипа, сколько на масштаб объединения ускорителей. У будущих GPU Nvidia Rubin выше вычислительная мощность и заметно больше пропускная способность памяти на один чип, чем у TPU 8t, но при обучении передовых моделей важнее то, сколько чипов можно эффективно связать между собой.
По данным The Register, последние GPU Nvidia можно объединить в один домен NVLink до 576 ускорителей, после чего подключаются более медленные Ethernet или InfiniBand. Google использует оптические коммутаторы и связывает 9 600 TPU в одном pod. Новая сеть Virgo Network может объединять несколько дата-центров в кластеры до 1 млн TPU.
Компания также использует управляемую систему хранения Lustre, которая подаёт данные напрямую в память ускорителей. Google рассчитывает на goodput около 97% — это доля времени, когда чипы действительно заняты обучением, а не ждут контрольные точки или восстановление после ошибок.
Чип TPU 8i для инференса снижает часть вычислительной мощности ради большего объёма SRAM на кристалле и более быстрой HBM-памяти. Более крупная SRAM позволяет хранить больше key-value cache — памяти модели о предыдущих ответах — прямо на чипе, чтобы ядра меньше простаивали в ожидании данных.
Для ускорения mixture-of-experts-моделей Google добавила Collective Acceleration Engine. Компания также разработала сетевую топологию Boardfly, чтобы сократить задержки между чипами.
Оба типа TPU теперь впервые работают на процессорах Axion на архитектуре Arm, разработанных Google.
На программном уровне Google объединяет свои существующие ИИ-сервисы в Gemini Enterprise Agent Platform, построенную на Vertex AI. Для разработки есть инструмент, который позволяет описывать совместную работу нескольких агентов в виде блок-схемы, а также интерфейс Agent Studio для создания агентов на естественном языке.
В платформе предусмотрен единый реестр агентов, чтобы компании не создавали десятки почти одинаковых решений. Для запуска агентов Google добавила механизмы для длительных процессов: теперь они могут самостоятельно выполнять многошаговые задачи, а не останавливаться после каждого шага в ожидании человека.
Изолированные тестовые среды позволяют агентам запускать собственный код или автоматизацию в браузере без риска для основной системы. Memory Bank даёт агентам долговременную память, чтобы они не начинали каждую новую сессию с нуля.
Так как автономные агенты создают новые риски для безопасности, Google добавила отдельные меры защиты. В их числе — криптографические идентификаторы для каждого агента, входные фильтры против prompt injection и выявление аномалий, например несанкционированного доступа к данным или бесконечных циклов рассуждений.
Инструменты симуляции позволяют тестировать агентов на синтетических взаимодействиях с пользователями до запуска для реальных клиентов. При этом эффективность этих мер ещё предстоит проверить.
В платформе доступны модели Gemini 3.1 Pro, Nano Banana 2 и Lyria 3, а также Anthropic Claude Opus, Sonnet, Haiku и Claude Opus 4.7.
Параллельно Google представила приложение Gemini Enterprise для конечных пользователей. Сотрудники смогут собирать собственных агентов из готовых компонентов, отслеживать запущенные задачи в интерфейсе в стиле входящих сообщений и редактировать документы прямо в приложении.
Ещё один анонс — Workspace Intelligence, новый слой ИИ, который связывает контент в Gmail, Docs, Drive, Meet и Chat. Предполагается, что Gemini и агенты на его базе будут понимать связи между письмами, встречами, чатами и файлами, а не обращаться к каждому сервису отдельно.
В Gmail Gemini сортирует входящие письма и делает краткие сводки по темам. В Google Chat пользователи могут создавать события календаря или документы прямо из переписки. В Docs Gemini готовит черновики на основе писем и файлов, в Sheets собирает панели показателей, а в Slides — создаёт презентации.
Функция Drive Projects объединяет файлы и письма в рабочие пространства по темам. Для компаний, которые хотят перейти на сервисы Google, компания также предлагает более быстрый перенос с Microsoft 365.
Источник: The Decoder, The Register.
