Een onderstroom van strategische manoeuvres raast door het AI-landschap, gecentreerd rond de standaardisatie, protocollen en ecosystemen die ten grondslag liggen aan kunstmatige intelligentie en intelligente agenten.
Techreuzen zijn diep verwikkeld in deze stille maar intense strijd. Elke strategische zet en technologische onthulling heeft het potentieel om de AI-industrie opnieuw vorm te geven, wat een diepe strijd weerspiegelt om dominantie en controle over de toekomst van AI en de toewijzing van haar enorme economische voordelen.
De Colossus Conflict
Hoewel de publieke aandacht vaak wordt getrokken door de meedogenloze concurrentie in modelparameters en prestatiestatistieken, speelt zich achter de schermen een belangrijkere wedstrijd af.
In november 2024 nam Anthropic een gewaagde stap door het Model Context Protocol (MCP) te introduceren, een open standaard voor intelligente agenten.
Dit initiatief creëerde aanzienlijke rimpelingen, gericht op het vaststellen van een gemeenschappelijke taal voor interacties tussen grote taalmodellen (LLM’s) en externe gegevensbronnen en tools. Het probeerde een universeel systeem te creëren binnen de ingewikkelde wereld van AI-interacties.
De stap van Anthropic vond al snel weerklank in de hele industrie. OpenAI kondigde al snel ondersteuning aan voor MCP in zijn Agent SDK, wat een erkenning van de waarde van MCP betekende en een vastberadenheid om concurrerend te blijven.
Google, een dominante kracht in de technologie, mengde zich ook in de strijd. Google DeepMind CEO Demis Hassabis bevestigde de integratie van MCP in Google’s Gemini-model en software development kits, en prees het als ‘snel de open standaard aan het worden voor het AI-agent tijdperk’.
Deze goedkeuringen van marktleiders versterkten snel de invloed van MCP, waardoor het als een centraal punt in het AI-domein werd gepositioneerd.
De concurrentie nam echter toe. Tijdens de Google Cloud Next 2025-conferentie onthulde Google het Agent2Agent Protocol (A2A), de eerste open-source standaard voor intelligente agentinteractie. A2A elimineert barrières tussen bestaande frameworks en leveranciers, waardoor veilige en efficiënte samenwerking mogelijk is tussen intelligente agenten in verschillende ecosystemen. De stap van Google toonde zijn technische bekwaamheid en innovatieve mogelijkheden op het gebied van AI, samen met zijn ambitie in het bouwen van het AI-ecosysteem.
Deze acties van techgiganten hebben de concurrentie in AI en intelligente agenten naar voren gebracht, gericht op verbindingsstandaarden, interfaceprotocollen en ecosystemen. In een mondiaal AI-landschap dat nog steeds evolueert, is het principe ‘protocol staat gelijk aan macht’ steeds duidelijker geworden.
Wie de definitie van basisprotocolstandaarden in het AI-tijdperk beheert, heeft de mogelijkheid om de machtsstructuur van de wereldwijde AI-industrie opnieuw vorm te geven en haar economische voordelen te herverdelen.
Dit gaat verder dan technische concurrentie en loopt op tot een strategisch spel dat toekomstige marktstructuren en bedrijfsgroei zal bepalen.
AI-applicatie ‘Connection Ports’
De snelle vooruitgang van de AI-technologie heeft geresulteerd in de opkomst van grote taalmodellen (LLM’s) zoals GPT en Claude, die opmerkelijke mogelijkheden vertonen op het gebied van natuurlijke taalverwerking, tekstgeneratie en probleemoplossing.
Het potentieel van deze modellen ligt in hun vermogen om te interageren met externe gegevens en tools, waarbij ze real-world uitdagingen aanpakken.
De interactie van AI-modellen met de externe wereld is echter belemmerd door fragmentatie en een gebrek aan standaardisatie.
De afwezigheid van uniforme standaarden en protocollen dwingt ontwikkelaars om specifieke verbindingscode te schrijven voor elk AI-model en platform bij het integreren van AI-modellen met verschillende gegevensbronnen en tools.
Om deze uitdagingen aan te pakken, is MCP gemaakt. Anthropic vergelijkt MCP met een USB-C-poort voor AI-applicaties, waarbij de veelzijdigheid en eenvoud worden benadrukt.
Net als de USB-C-poort, streeft MCP ernaar een universele standaard vast te stellen die verschillende AI-modellen en externe systemen in staat stelt hetzelfde protocol te gebruiken, waardoor AI-applicatieontwikkeling en -integratie worden vereenvoudigd en gestroomlijnd.
Neem een softwareontwikkelingsproject. Vóór MCP moesten ontwikkelaars complexe verbindingscode schrijven voor elke coderepository en elk AI-model om projectcoderepository’s te analyseren met behulp van AI-tools.
Met MCP-gebaseerde AI-tools kunnen ontwikkelaars direct in projectcoderepository’s duiken, automatisch codestructuren analyseren, historische commitrecords begrijpen en precieze codeaanbevelingen geven op basis van projectvereisten. Dit verbetert de ontwikkelingsefficiëntie en de codekwaliteit.
MCP bestaat uit twee hoofdcomponenten: de MCP-server en de MCP-client. De MCP-server fungeert als een gegevens ‘gatekeeper’, waardoor ontwikkelaars hun gegevens kunnen blootleggen, of het nu gaat om lokale bestandssystemen, databases of externe service-API’s.
De MCP-client dient als een ‘verkenner’ en bouwt AI-applicaties die verbinding maken met deze servers voor gegevenstoegang en -gebruik. De MCP-server maakt de gegevens openbaar en de MCP-client haalt ze op en verwerkt ze, waardoor een brug wordt geslagen tussen AI en de externe wereld.
Beveiliging is essentieel wanneer AI-modellen toegang hebben tot externe gegevens en tools. MCP standaardiseert interfaces voor gegevenstoegang, minimaliseert direct contact met gevoelige gegevens en vermindert het risico op datalekken. De ingebouwde beveiligingsmechanismen bieden uitgebreide gegevensbescherming. Gegevensbronnen kunnen selectief gegevens delen met AI onder strikte beveiligingscontroles en AI kan resultaten veilig terugsturen naar de gegevensbron.
MCP-servers kunnen bijvoorbeeld bronnen beheren zonder gevoelige informatie zoals API-sleutels bloot te stellen aan grote modeltechnologieleveranciers. Als een groot model wordt aangevallen, kan de aanvaller deze kritieke informatie niet verkrijgen, waardoor risico’s worden geïsoleerd en gegevensbeveiliging wordt gewaarborgd.
De voordelen van MCP zijn duidelijk in de praktische toepassingen en de waarde ervan in verschillende vakgebieden.
In de gezondheidszorg kunnen intelligente agenten via MCP verbinding maken met elektronische medische dossiers van patiënten en medische databases, waardoor voorlopige diagnostische suggesties worden gedaan op basis van de expertise van artsen.
In de financiële wereld kunnen intelligente agenten via MCP samenwerken om financiële gegevens te analyseren, marktveranderingen te monitoren en de aandelenhandel te automatiseren, waardoor investeringsbeslissingen intelligenter en efficiënter worden.
In China hebben technologiebedrijven zoals Tencent en Alibaba ook gereageerd door actief MCP-gerelateerde bedrijven in te zetten. Het Bailian-platform van Alibaba Cloud biedt MCP-services voor de volledige levenscyclus, waardoor het ontwikkelingsproces van intelligente agenten wordt vereenvoudigd en de ontwikkelingscyclus wordt teruggebracht tot minuten. Tencent Cloud heeft de ‘AI Development Kit’ uitgebracht, die MCP-plug-in hostingservices ondersteunt, waardoor ontwikkelaars snel zakelijk georiënteerde intelligente agenten kunnen bouwen.
Intelligente Agent Samenwerking: Een ‘Vrijhandelsovereenkomst’
Naarmate het MCP-protocol evolueert, evolueren intelligente agenten van eenvoudige chatbots naar actie-assistenten die in staat zijn om problemen uit de echte wereld op te lossen. Techreuzen bouwen actief aan hun eigen standaard en ecologische ‘ommuurde tuinen’. In tegenstelling tot MCP, dat zich richt op het verbinden van AI-modellen met externe tools en gegevens, is het A2A-protocol gericht op samenwerking op een hoger niveau tussen intelligente agenten.
Het doel van het A2A-protocol is om intelligente agenten van verschillende bronnen en leveranciers in staat te stellen elkaar te begrijpen en samen te werken, waardoor meer autonomie en flexibiliteit wordt verleend aan multi-agent samenwerking. Dit concept kan worden vergeleken met de Wereldhandelsorganisatie (WTO), die tot doel heeft tariefbelemmeringen tussen landen te verminderen.
In de wereld van intelligente agenten zijn verschillende leveranciers en frameworks als onafhankelijke ‘landen’ en het A2A-protocol is als een ‘vrijhandelsovereenkomst’. Eenmaal aangenomen, kunnen deze intelligente agenten deelnemen aan een ‘vrijhandelszone’ en een gemeenschappelijke ‘taal’ gebruiken om naadloos te communiceren en samen te werken, waarbij complexe workflows worden voltooid die een enkele intelligente agent niet alleen aankan.
Taakbeheer is een kerncomponent van het A2A-protocol. Communicatie tussen clients en externe intelligente agenten draait om het voltooien van taken. Het protocol definieert een ‘taak’-object, dat intelligente agenten snel kunnen voltooien voor eenvoudige taken. Voor complexe en langdurige taken communiceren intelligente agenten om de voltooiingsstatus van taken in realtime te synchroniseren, waardoor een soepele voortgang wordt gegarandeerd.
A2A ondersteunt ook samenwerking tussen intelligente agenten. Meerdere intelligente agenten kunnen elkaar berichten sturen met contextinformatie, antwoorden of gebruikersinstructies, waardoor ze kunnen samenwerken om complexe problemen op te lossen en uitdagende taken te voltooien.
Momenteel wordt het A2A-protocol ondersteund door meer dan 50 toonaangevende technologiebedrijven, waaronder Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce en SAP. Veel van deze bedrijven hebben banden met het Google-ecosysteem.
Cohere is bijvoorbeeld een onafhankelijke AI-startup die in 2019 is opgericht door drie onderzoekers die eerder bij Google Brain hebben gewerkt. Het onderhoudt al vele jaren een nauwe technische samenwerking met Google Cloud, waarbij Google Cloud de rekenkracht levert die nodig is om modellen te trainen. Atlassian, een bekende leverancier van tools voor teamsamenwerking, heeft zijn Jira- en Confluence-tools op grote schaal in gebruik en werkt samen met Google, waarbij sommige applicaties beschikbaar zijn voor gebruik in Google-producten.
Hoewel Google beweert dat A2A het voorgestelde MCP-modelcontextprotocol van Anthropic aanvult, wordt verwacht dat de commerciële waarde van A2A zal blijven stijgen naarmate meer bedrijven zich aansluiten, een leidende rol spelen in de ontwikkeling van het intelligente agentecosysteem en de industrie verandering en vooruitgang stimuleren.
Open Samenwerking of Ecologische Verdeling?
De concurrentie tussen MCP en A2A benadrukt verschillende perspectieven tussen techgiganten met betrekking tot de waardeketen van de AI-industrie. Anthropic bouwt een ‘data access as a service’-bedrijfsmodel via MCP, waarbij klanten op bedrijfsniveau worden belast op basis van API-aanroepen om interne data-assets diep te integreren met AI-mogelijkheden. Google vertrouwt op het A2A-protocol om cloudserviceabonnementen te stimuleren, waarbij de constructie van intelligente agent samenwerkingsnetwerken wordt gekoppeld aan Google Cloud-rekenkracht, opslag en andere infrastructuur, waardoor een gesloten-lus ecosysteem van ‘protocol-platform-service’ wordt gevormd.
Op het niveau van de datastrategie tonen beide duidelijke monopolistische bedoelingen: MCP verzamelt diepe interactiegegevens in verticale industrieën door diep door te dringen in de datacores van bedrijven, wat een rijke bron vormt voor aangepaste modeltraining; A2A verzamelt enorme hoeveelheden procesgegevens in platformoverschrijdende samenwerking, die terugvloeien in Google’s belangrijkste advertentieaanbevelings- en bedrijfsanalysemodellen.
Hoewel beide beweren open source te zijn, bevatten hun technische stratificatiestrategieën verborgen mechanismen. MCP behoudt betaalde interfaces voor functies op bedrijfsniveau en A2A begeleidt partners om prioriteit te geven aan toegang tot het Google Cloud-ecosysteem. In wezen bouwen beide technische grachten door middel van een model van ‘open-source infrastructuur + commerciële toegevoegde waarde’.
Op het kruispunt van industriële transformatie hervormen de evolutiepaden van MCP en A2A de onderliggende architectuur van de AI-wereld. Aan de ene kant versnelt de opkomst van gestandaardiseerde protocollen het proces van technologische democratisering, waardoor kleine en middelgrote ontwikkelaars toegang krijgen tot het mondiale ecosysteem via uniforme interfaces, waardoor de implementatiecyclus van applicaties op bedrijfsniveau wordt verkort van maanden tot uren. Aan de andere kant, als het protocolsysteem onder leiding van reuzen een separatistisch regime vormt, zal dit leiden tot een groter data-eilandeffect, hoge technische compatibiliteitskosten en kan het zelfs leiden tot nulsomspelen in ‘ecologische kampen’.
Een diepere impact ligt in de intelligente penetratie van de fysieke wereld: met de explosieve groei van industriële robots, autonome rijterminals en medische intelligente apparaten worden MCP en A2A de ‘neurale synapsen’ die virtuele intelligentie verbinden met de fysieke wereld.
In intelligente productie scenario’s synchroniseren robotarmen realtime operationele gegevens via gestandaardiseerde interfaces, AI-modellen optimaliseren dynamisch productieparameters en bouwen een closed-loop intelligentie van ‘perceptie-beslissing-uitvoering’. Op medisch gebied maakt de realtime samenwerking van chirurgische robots en diagnostische modellen het mogelijk dat precisiegeneeskunde overgaat van concept naar klinische praktijk. De kern van deze veranderingen is dat de strategische waarde van protocolstandaarden als ‘digitale infrastructuur’ de technologie zelf overstijgt en de sleutel wordt tot het ontsluiten van een intelligente economie van biljoenen dollars.
Er blijven echter ernstige uitdagingen bestaan: de vereisten op millisecondenniveau voor realtime protocolprestaties in industriële besturing en de strenge normen voor privacybescherming van medische gegevens dwingen de voortdurende evolutie van het protocolsysteem.
Wanneer technologische concurrentie en commerciële belangen diep met elkaar verweven zijn, wordt de kunst van het balanceren van openheid en geslotenheid cruciaal. Misschien kunnen we alleen door het opzetten van een sectoroverschrijdend standaard co-governance mechanisme voorkomen dat we de fouten van de ‘spoorwegspoorwijdte-oorlog’ herhalen en het technische ideaal van ‘Internet of Everything’ echt realiseren.
In dit stille machtsspel is de strijd tussen MCP en A2A nog lang niet voorbij. Ze zijn allebei producten van technologische innovatie en dragers van commerciële strategieën, en schrijven samen een belangrijk hoofdstuk in de overgang van de AI-industrie van ‘enkele intelligentie’ naar ‘ecologische synergie’.
Uiteindelijk wordt de richting van de industrie niet alleen bepaald door technologische voordelen, maar ook door waarde keuzes over openheid, delen en ecologische win-win, wat de meest kern ‘protocolstandaard’ van het AI-tijdperk is.