Google говорит о «сингулярности» и масштабирует agentic AI для бизнеса

Видение компании под руководством DeepMind строится вокруг агентов, которые умеют рассуждать, действовать и координировать рабочие процессы при минимальном участии человека.

Google пересматривает свою дорожную карту enterprise AI вокруг автономных систем и artificial general intelligence (AGI). Генеральный директор DeepMind Демис Хассабис на встрече Google I/O заявил, что индустрия сейчас находится у «подножия сингулярности».

«Когда мы оглянемся на это время, я думаю, мы все поймем, что стояли у подножия сингулярности», — сказал Хассабис в своей речи на Google I/O. «Это будет глубокий момент для человечества».

Эти слова завершили доклад, посвященный AI agents, системам кибербезопасности, инструментам для научных исследований, платформам для кодирования и симуляциям, — и показали, что Google все чаще рассматривает AI не как набор отдельных корпоративных функций, а как более широкую операционную платформу, способную выполнять сложные задачи в разных средах.

«AGI уже на горизонте, и это будет самая глубокая и влиятельная технология из когда-либо созданных», — сказал Хассабис. «Если ее создать правильно, она сможет вывести человеческий прогресс и процветание за пределы нашего воображения».

Хотя такие термины, как AGI и сингулярность, исторически в основном оставались в кругу AI-исследований, выступление Google показывает, что эти понятия все активнее влияют на то, как крупные вендоры формируют долгосрочную enterprise AI-стратегию.

Google продвигает видение агентного предприятия

В последние два года рынок enterprise AI в значительной степени был сосредоточен на copilots, призванных помогать сотрудникам с кодированием, продуктивностью и поиском.

Однако на I/O Google снова и снова подчеркивала автономных агентов и долгоживущие AI-системы, способные координировать рабочие процессы, генерировать код, выполнять фоновые задачи и взаимодействовать между приложениями и средами.

Нил Шах, вице-президент по исследованиям и партнер Counterpoint Research, сказал, что Google все чаще позиционирует свои AI-решения как единую enterprise-платформу, а не как набор разрозненных AI-инструментов.

«То, как Google выстраивает коммуникацию с CIO, подчеркивает ее возможности полного AI-стека, который лежит в основе комплексной enterprise-ready AI-платформы для создания автономных фабрик агентов», — сказал Шах.

«Демис подчеркивает, что CIO следует смотреть на это как на платформу, а не как на отдельные AI-инструменты, формируя свою AI-стратегию», — добавил он.

Этот более широкий подход также отразился в комментариях Хассабиса об AI safety и governance.

«Важно трезво смотреть на потенциальные вызовы и использовать все доступные инструменты, чтобы обеспечить безопасность наших agentic systems — и в конечном итоге самой AGI», — сказал Хассабис.

Покупатели enterprise сталкиваются с вопросами архитектуры и зависимости от вендора

Для руководителей технологических подразделений Google I/O может означать более широкий сдвиг: от AI-поддерживаемых рабочих процессов к все более автономным enterprise-архитектурам, построенным вокруг долгоживущих агентов и reasoning infrastructure.

Югал Джоши, партнер Everest Group, сказал, что CIO следует воспринимать анонсы Google не как буквальный прогноз появления AGI, а как продвижение архитектуры «автономного предприятия».

«Google хочет, чтобы они использовали ее платформу не только для продуктивности и агентов для отдельных задач, но и для создания end-to-end, хорошо скоординированного и управляемого agentic enterprise», — сказал Джоши.

Более широкая рамка AGI также может изменить решения о закупках и инфраструктуре, поскольку компании все глубже внедряют AI-native платформы.

«Когда вендор позиционирует свою технологию как путь к AGI, он тем самым проектирует свою AI-стратегию: она выглядит как future-proof, но может привести к vendor lock-in, и это полностью меняет экономику решения», — сказал Шах.

Кибербезопасность и научный AI становятся подтверждением стратегии

Возможности AI-моделей в кибербезопасности быстро растут: многие уже способны проводить end-to-end многоэтапные penetration tests. Эти показатели производительности удваиваются каждые пять месяцев или даже быстрее.

Google видит здесь большой потенциал. «Одна из областей риска, которая в последнее время привлекла много внимания, — это кибербезопасность», — сказал Хассабис в своей речи, добавив, что Google применяет свои «передовые возможности и глубокую экспертизу, чтобы помочь защитить кодовые базы мира».

Google представила CodeMender, который, по словам Хассабиса, может «автоматически находить и исправлять критические программные уязвимости», а также новый CodeMender API для ограниченной группы тестировщиков.

Одновременно Google особенно много внимания уделила научному открытию и симуляционным системам — областям, которые Хассабис назвал ключевыми долгосрочными сценариями применения AI.

«Вся причина, по которой я работал над AI всю свою карьеру, заключалась в том, что я видел в нем главный инструмент для продвижения науки и нашего понимания мира», — сказал Хассабис.

Хассабис также представил Gemini for Science — набор AI-инструментов, предназначенных для помощи исследователям в анализе статей, генерации гипотез, создании кода и ускорении научных рабочих процессов. Google также выделила симуляционные системы, такие как AlphaEarth Foundations и WeatherNext, которые, по словам компании, улучшили возможности прогнозирования ураганов во время сезона ураганов 2025 года.

Компания также указала на Isomorphic Labs — поддерживаемую Google AI-компанию по разработке лекарств, которая сейчас работает над терапиями для иммунных расстройств и рака.

«Наша миссия — переосмыслить процесс разработки лекарств с целью когда-нибудь решить все болезни», — сказал Хассабис.

Хотя сроки появления AGI по-прежнему вызывают ожесточенные споры, выступление Google показывает, что компания все больше рассматривает автономные системы рассуждения, а не только productivity copilots, как долгосрочное направление enterprise AI.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Google talks ‘singularity’ while scaling up agentic AI for enterprises