GOOGL$279.76-12.72%HD$329.25+3.25%

Google își mută accentul pe „agenți” AI care pot rula autonom în companii, iar miza imediată este una operațională: cum sunt construiți, guvernați și scalați acești „asistenți” în condiții de securitate și cu infrastructură suficientă. Într-un rezumat al conferinței Cloud Next ’26, Google Cloud a prezentat o suită de produse și componente (de la platforme pentru agenți și aplicații pentru angajați, până la cipuri și rețele) menite să ducă utilizarea AI „la scară”.

Platformă pentru agenți și acces la modele

Piesa centrală este Gemini Enterprise Agent Platform, descrisă ca un „spațiu de lucru” complet pentru a construi, administra (guverna) și scala agenți AI în organizații.

În platformă, Google spune că oferă acces direct la:

• Gemini 3.1 Pro, pe care îl numește cel mai capabil model al său pentru fluxuri de lucru complexe;
• Gemini 3.1 Flash Image (menționat și ca „Nano Banana 2”), pentru generare de conținut vizual;
• Lyria 3, pentru audio „de nivel profesional”;
• Claude Opus 4.7 de la Anthropic, ca parte a unei strategii de „alegere deschisă” (posibilitatea de a folosi și modele din afara Google).

Pentru utilizare, compania pune accent pe instrumente „low-code” (cu puțin cod) și „no-code” (fără cod), adică interfețe care reduc dependența de echipe specializate de machine learning.

AI în munca de zi cu zi: aplicație, fluxuri și „inbox” pentru agenți

Google poziționează Gemini Enterprise app ca modalitate de a duce agenții direct la nivelul angajaților. În acest context, compania menționează:

• un Agent Designer „no-code” pentru fluxuri de lucru declanșate de evenimente (trigger-based);
• agenți de durată („long-running agents”) care pot rula autonom în fundal, în „sandbox-uri” (medii izolate) securizate în cloud;
• un Agent Inbox central, pentru monitorizarea și gestionarea activității agenților.

Unghiul este relevant pentru companii prin faptul că mută AI din zona de „asistent” punctual în zona de execuție de procese, cu nevoi noi de control, audit și supraveghere.

Infrastructură: TPU-uri noi, rețea dedicată și stocare mai rapidă

Pentru a susține rularea „a milioane de agenți”, Google a prezentat actualizări de infrastructură în jurul a ceea ce numește AI Hypercomputer, inclusiv a opta generație de cipuri TPU (Tensor Processing Unit).

Compania menționează două variante:

• TPU 8t, orientat spre antrenarea modelelor;
• TPU 8i, optimizat pentru inferență (servirea modelelor în producție), cu „80% performanță mai bună per dolar”.

Pe partea de conectivitate și date, Google afirmă că a prezentat:

• Virgo Network, un sistem construit pentru conectarea supercomputerelor;
• Managed Lustre, despre care spune că poate muta 10 terabytes de date pe secundă.

Date și guvernanță: „Agentic Data Cloud” și interogare cross-cloud

Un alt element cheie este Agentic Data Cloud, descris ca o nouă abordare de organizare a datelor astfel încât AI să poată acționa „în timp real”. În acest pachet, Google evidențiază:

• Knowledge Catalog, care ar eticheta și ar conecta automat datele din companie folosind Gemini, pentru a reflecta „contextul și limbajul” intern;
• Cross-Cloud Lakehouse, standardizat pe Apache Iceberg, care ar permite interogarea datelor fără a le muta neapărat în Google Cloud, inclusiv dacă sunt stocate în AWS.

Pentru organizații, mesajul este că adoptarea agenților depinde de accesul la date și de interoperabilitate, nu doar de modelul AI.

Securitate: agenți pentru apărare și integrarea Wiz

Google spune că își construiește „securitatea pentru era AI” combinând informații despre amenințări (threat intelligence) cu platforma Wiz, menționând explicit că Wiz este acum parte din Google Cloud.

Sunt menționați agenți specializați, inclusiv:

• Threat Hunting agent, pentru căutarea proactivă a amenințărilor și scriere autonomă de reguli;
• Detection Engineering agent, pentru identificarea „golurilor” de acoperire și crearea de detecții;
• Third-Party Context agent, pentru date contextuale din conținut terț.

Separat, Google indică lansarea unui Technology Intel Center, care agregă într-un singur flux lansări de funcții, actualizări de migrare și notificări de „end-of-life” (încetarea suportului) relevante pentru furnizori de cloud și AI.

Exemple de utilizare în companii

În recapitulare sunt date și câteva exemple de adopție:

• The Home Depot folosește Gemini pentru un asistent telefonic și în magazin;
• Papa John’s folosește un „Ordering Agent” care reține comanda „obișnuită”;
• Mars și Citadel Securities folosesc instrumente AI pentru eficientizarea cercetării cantitative;
• Unilever ar implementa agenți în organizație pentru a-și deservi consumatorii (menționați ca 3,7 miliarde).

Ce lipsește din material sunt detalii despre prețuri, termene de disponibilitate pe piețe sau condiții contractuale; recapitularea se concentrează pe direcția de produs și pe capabilități.