Google Cloud Next to coroczna konferencja, która po raz kolejny umieściła sztuczną inteligencję w centrum uwagi, prezentując szereg ogłoszeń związanych z modelem Gemini oraz postępem w dziedzinie agentów AI. Niezachwiana koncentracja giganta technologicznego na AI podkreśla jego zaangażowanie w innowacje w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie. Wydarzenie to posłużyło jako platforma do ujawnienia nowych możliwości i narzędzi zaprojektowanych, aby wzmocnić pozycję zarówno użytkowników, jak i przedsiębiorstw.
Gemini 2.5 Flash: Usprawniona potęga
Wśród najbardziej godnych uwagi ogłoszeń znalazło się wprowadzenie Gemini 2.5 Flash, usprawnionej i zoptymalizowanej wersji zaawansowanego modelu Gemini 2.5 Pro. Zaprojektowany jako ‘koń roboczy’, Gemini 2.5 Flash zachowuje podstawową architekturę swojego poprzednika, jednocześnie priorytetowo traktując szybkość i efektywność kosztową. Optymalizacja ta jest osiągana dzięki technice znanej jako ‘test-time compute’, która pozwala modelowi dynamicznie dostosowywać moc obliczeniową w zależności od zadania. To adaptacyjne podejście pozwala Gemini 2.5 Flash osiągnąć imponującą wydajność przy jednoczesnym zminimalizowaniu kosztów obliczeniowych.
Koncepcja ‘test-time compute’ zyskuje na popularności w społeczności AI, a raporty sugerują, że odegrała ona kluczową rolę w efektywnym kosztowo szkoleniu modelu R1 firmy DeepSeek. Dzięki inteligentnemu alokowaniu zasobów modele takie jak Gemini 2.5 Flash mogą osiągnąć znaczne zyski w wydajności bez poświęcania dokładności.
Chociaż Gemini 2.5 Flash nie jest jeszcze publicznie dostępny, ma wkrótce pojawić się na platformach Vertex AI, AI Studio i samodzielnej aplikacji Gemini. Ta szeroka dostępność umożliwi programistom i użytkownikom wykorzystanie mocy tego zoptymalizowanego modelu na różnych platformach i w różnych aplikacjach.
W powiązanym ogłoszeniu Google ujawnił, że Gemini 2.5 Pro jest teraz dostępny w publicznej wersji zapoznawczej na platformach Vertex AI i w aplikacji Gemini. Model ten zyskał znaczną uwagę ze względu na swoją wydajność w rankingach Chatbot Arena, demonstrując swoje możliwości w zakresie przetwarzania języka naturalnego i konwersacyjnej AI. Publiczna wersja zapoznawcza pozwala użytkownikom doświadczyć zaawansowanych funkcji Gemini 2.5 Pro i przekazać opinie w celu dalszego udoskonalenia jego wydajności.
Produktywność oparta na AI w Google Workspace
Google integruje swoje modele Gemini z Google Workspace, odblokowując nową falę funkcji produktywności opartych na AI. Ulepszenia te mają na celu usprawnienie przepływów pracy, automatyzację zadań i umożliwienie użytkownikom osiągnięcia więcej w znanym środowisku Google Workspace.
Jedną z godnych uwagi funkcji jest możliwość generowania wersji audio dokumentów Google, umożliwiając użytkownikom konsumowanie treści bez użycia rąk. Ta funkcja jest szczególnie przydatna dla osób z wadami wzroku lub tych, którzy wolą słuchać dokumentów podczas wykonywania wielu zadań jednocześnie.
Kolejnym ulepszeniem jest zautomatyzowana analiza danych w Arkuszach Google, która pozwala użytkownikom szybko wyodrębniać spostrzeżenia i identyfikować trendy z danych. Ta funkcja wykorzystuje moc AI do automatyzacji żmudnego procesu analizy danych, uwalniając użytkowników do skupienia się na interpretacji wyników i podejmowaniu świadomych decyzji.
Google wprowadza również Google Workspace Flows, narzędzie do automatyzacji ręcznych przepływów pracy w aplikacjach Workspace. Ta funkcja umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych przepływów pracy, które usprawniają powtarzalne zadania, takie jak zarządzanie zgłoszeniami obsługi klienta lub wdrażanie nowych pracowników. Automatyzując te procesy, Google Workspace Flows może znacznie poprawić wydajność i zmniejszyć ryzyko błędów.
Agentic AI i Model Context Protocol (MCP)
Agentic AI, zaawansowana forma AI, która rozumuje w wielu krokach, jest siłą napędową nowych funkcji Google Workspace. Ten typ AI może wykonywać złożone zadania, które wymagają planowania, podejmowania decyzji i interakcji z zewnętrznymi źródłami danych.
Jednak kluczowym wyzwaniem dla modeli agentic AI jest dostęp do niezbędnych danych, aby skutecznie wykonywać swoje zadania. Aby sprostać temu wyzwaniu, Google przyjmuje Model Context Protocol (MCP), standard open-source opracowany przez Anthropic. MCP umożliwia bezpieczne, dwukierunkowe połączenia między źródłami danych programistów a narzędziami opartymi na AI, ułatwiając bezproblemowy dostęp do danych dla modeli agentic AI.
Według Anthropic, programiści mogą udostępniać swoje dane za pośrednictwem serwerów MCP lub budować aplikacje AI (klienci MCP), które łączą się z tymi serwerami. To elastyczne podejście pozwala programistom integrować swoje źródła danych z modelami AI w bezpieczny i ustandaryzowany sposób.
Dyrektor generalny Google DeepMind, Demis Hassabis, ogłosił, że Google wdraża MCP dla swoich modeli Gemini, umożliwiając im szybki dostęp do danych potrzebnych do generowania bardziej wiarygodnych odpowiedzi. To wdrożenie MCP podkreśla zaangażowanie Google w odpowiedzialny rozwój AI i uznanie znaczenia dostępu do danych dla modeli agentic AI.
Warto zauważyć, że OpenAI również wdrożyło MCP, co wskazuje na rosnący konsensus w branży co do znaczenia tego protokołu dla umożliwienia bezpiecznego i wydajnego dostępu do danych dla modeli AI. Oczekuje się, że powszechne wdrożenie MCP przyspieszy rozwój i wdrażanie aplikacji agentic AI w różnych branżach.
Integracja MCP z modelami Gemini umożliwi im dostęp do szerszej gamy źródeł danych, w tym wewnętrznych baz danych, zewnętrznych interfejsów API i strumieni danych w czasie rzeczywistym. Ten rozszerzony dostęp do danych umożliwi modelom Gemini wykonywanie bardziej złożonych zadań, takich jak:
- Spersonalizowane rekomendacje: Uzyskując dostęp do danych i preferencji użytkowników, modele Gemini mogą zapewnić spersonalizowane rekomendacje dotyczące produktów, usług i treści.
- Zautomatyzowana obsługa klienta: Modele Gemini mogą uzyskiwać dostęp do danych klientów i historii interakcji, aby zapewnić zautomatyzowaną obsługę klienta, skutecznie rozwiązując problemy i odpowiadając na pytania.
- Analityka predykcyjna: Modele Gemini mogą analizować dane historyczne, aby przewidywać przyszłe trendy i wyniki, umożliwiając firmom podejmowanie decyzji opartych na danych.
- Wykrywanie oszustw: Modele Gemini mogą analizować dane transakcyjne w celu identyfikacji i zapobiegania oszukańczym działaniom, chroniąc firmy i konsumentów przed stratami finansowymi.
- Ocena ryzyka: Modele Gemini mogą oceniać ryzyko związane z różnymi działaniami, takimi jak udzielanie pożyczek, inwestowanie i ubezpieczenia, umożliwiając firmom podejmowanie świadomych decyzji dotyczących zarządzania ryzykiem.
Wdrożenie MCP to ważny krok w kierunku umożliwienia bardziej wydajnych i niezawodnych aplikacji agentic AI. Zapewniając bezpieczny i ustandaryzowany dostęp do danych, MCP umożliwia modelom AI wykonywanie złożonych zadań i dostarczanie cennych spostrzeżeń w szerokim zakresie branż.
Przyszłość AI z Gemini i Google Cloud
Ogłoszenia na Google Cloud Next 2025 podkreślają zaangażowanie firmy w rozwój dziedziny sztucznej inteligencji i udostępnianie jej korzyści firmom i osobom prywatnym. Nowe funkcje i możliwości zaprezentowane na konferencji mają zmienić sposób, w jaki pracujemy, uczymy się i wchodzimy w interakcje z technologią.
Model Gemini, z jego zaawansowanymi możliwościami w zakresie przetwarzania języka naturalnego, wizji komputerowej i uczenia maszynowego, jest sercem strategii AI firmy Google. Poprzez ciągłe ulepszanie i rozszerzanie modelu Gemini, Google umożliwia programistom i użytkownikom tworzenie innowacyjnych aplikacji AI, które rozwiązują rzeczywiste problemy.
Integracja Gemini z Google Workspace jest świadectwem wizji Google AI jako narzędzia, które zwiększa produktywność i umożliwia użytkownikom osiągnięcie więcej. Automatyzując zadania, dostarczając spostrzeżenia i usprawniając przepływy pracy, AI może uwolnić użytkowników do skupienia się na bardziej kreatywnych i strategicznych działaniach.
Wdrożenie Model Context Protocol (MCP) to kluczowy krok w kierunku umożliwienia bardziej wydajnych i niezawodnych aplikacji agentic AI. Zapewniając bezpieczny i ustandaryzowany dostęp do danych, MCP umożliwia modelom AI wykonywanie złożonych zadań i dostarczanie cennych spostrzeżeń w szerokim zakresie branż.
Zaangażowanie Google w standardy open-source i współpracę jest widoczne w jego wsparciu dla MCP i wkładzie w społeczność AI. Współpracując z innymi organizacjami i programistami, Google pomaga przyspieszyć rozwój i wdrażanie technologii AI.
W miarę jak AI stale się rozwija, Google jest zaangażowany w pozostawanie w czołówce innowacji i zapewnianie swoim klientom narzędzi i zasobów, których potrzebują, aby odnieść sukces w erze AI. Ogłoszenia na Google Cloud Next 2025 to dopiero początek nowej ery możliwości opartych na AI.