Google Cloud Next 2026: agenci AI, nowe układy TPU i chmura danych dla firm

Google Cloud podczas konferencji Next 2026 mocno przesunęło akcent z generatywnej AI na rozwiązania, które mają wykonywać realną pracę w firmach. Wśród ogłoszeń znalazły się platforma Gemini Enterprise Agent Platform, nowe układy TPU ósmej generacji oraz zestaw usług dla danych, bezpieczeństwa i produktywności.

Przekaz Google Cloud na tegorocznej konferencji jest jasny. Firma nie mówi już przede wszystkim o asystentach odpowiadających na pytania, ale o agentach AI, którzy mają analizować kontekst, podejmować działania i współpracować z innymi systemami. Thomas Kurian, prezes Google Cloud, przedstawił tę wizję jako przejście do modelu „Agentic Enterprise”, czyli organizacji, w której sztuczna inteligencja staje się elementem codziennych procesów operacyjnych, a nie tylko dodatkiem do wyszukiwarki czy biurowego czatu.

Najważniejszym elementem tej układanki ma być Gemini Enterprise Agent Platform. Google opisuje ją jako zarządzaną platformę do budowy i rozwijania aplikacji AI oraz agentów, z dostępem do Agent Studio i ponad 200 modeli bazowych. Z punktu widzenia firm istotne jest to, że platforma ma łączyć tworzenie agentów, ich skalowanie, nadzór i optymalizację kosztów w jednym środowisku. Google podkreśla też integrację z modelami Gemini 3 oraz wsparcie dla zewnętrznych modeli i partnerów.

To ważna zmiana także biznesowo. Rynek chmury publicznej coraz wyraźniej szuka nowych źródeł wzrostu poza samą infrastrukturą. Google próbuje więc pokazać klientom, że potrafi dostarczyć nie tylko moc obliczeniową, ale pełny stos technologiczny, od modeli i narzędzi deweloperskich, przez dane, po bezpieczeństwo.

Nowe TPU, dane i bezpieczeństwo jako fundament

Drugim z ogłoszeń są układy TPU ósmej generacji. Google zaprezentowało dwa wyspecjalizowane warianty. TPU 8t ma służyć przede wszystkim do trenowania najbardziej wymagających modeli, natomiast TPU 8i ma być ukierunkowany na tańsze i bardzo szybkie wnioskowanie. Według Google oba systemy są częścią AI Hypercomputer, czyli zintegrowanej architektury łączącej sprzęt, oprogramowanie i sieć dla całego cyklu życia AI. Firma podaje też, że TPU 8t można skalować do klastrów przekraczających milion(!) chipów.

W tle pojawiły się również konkretne nowości infrastrukturalne. Google Cloud Managed Lustre ma teraz oferować przepustowość 10 TB/s, czyli dziesięciokrotnie więcej niż rok wcześniej, a do tego zwiększono pojemność usługi do 80 PB. W pakiecie znalazły się też rozwinięcia sieciowe, w tym Virgo Networking, które mają wspierać duże środowiska AI.

Trzeci obszar to dane i cyberbezpieczeństwo. Google promuje koncepcję Agentic Data Cloud, w której agenci mają korzystać z danych firmowych z odpowiednią szybkością i kontekstem biznesowym. Do tego dochodzi warstwa bezpieczeństwa rozwijana razem z Wiz. To istotne, bo im większa autonomia agentów, tym większe znaczenie ma kontrola uprawnień, obserwowalność i możliwość wychwytywania anomalii. Google stara się więc uprzedzić jeden z głównych zarzutów wobec agentowej AI, czyli ryzyko utraty kontroli nad automatyzacją.

Workspace i aplikacje, czyli AI bliżej codziennej pracy

Google nie ogranicza się przy tym do narzędzi dla inżynierów. Część nowości jest skierowana do użytkowników biznesowych korzystających z Workspace i aplikacji Gemini Enterprise. Pojawiają się funkcje związane z tworzeniem agentów, zarządzaniem ich zadaniami, pracą na dokumentach i łączeniem środowisk takich jak Google Workspace czy Microsoft 365. W praktyce chodzi o to, by agentowa AI trafiła nie tylko do zespołów tworzących modele, ale też do sprzedaży, obsługi klienta i codziennej pracy biurowej.

Z perspektywy rynku to jedna z najciekawszych zapowiedzi Next 2026. Google Cloud próbuje przekonać firmy, że kolejny etap rozwoju AI nie będzie polegał na dokładaniu kolejnych okien czatu, lecz na budowie systemów zdolnych do samodzielnego wykonywania części procesów. To ambitna wizja, ale zarazem obarczona dużym ryzykiem wdrożeniowym. O sukcesie zdecyduje nie liczba ogłoszonych funkcji, ale to, czy firmy rzeczywiście będą w stanie połączyć modele, dane, polityki bezpieczeństwa i procesy w jedną sprawnie działającą całość. Dziś Google pokazuje, że chce być dostawcą całego tego środowiska. Pytanie brzmi, ilu klientów będzie gotowych przejść od pilotaży do produkcyjnych wdrożeń na dużą skalę?