W krajobrazie sztucznej inteligencji (AI) przetacza się fala strategicznych manewrów, skupionych na standaryzacji, protokołach i ekosystemach, które leżą u podstaw sztucznej inteligencji i inteligentnych agentów.
Technologiczne behemoty są głęboko zaangażowane w tę cichą, ale intensywną walkę. Każdy strategiczny ruch i technologiczna prezentacja mają potencjał, by przekształcić branżę AI, odzwierciedlając głęboką walkę o dominację i kontrolę nad przyszłością AI oraz alokację jej ogromnych korzyści ekonomicznych.
Konflikt Kolosów
Podczas gdy uwaga publiczna często skupia się na nieustannej konkurencji w zakresie parametrów modelu i metryk wydajności, za kulisami rozgrywa się bardziej istotny konkurs.
W listopadzie 2024 roku Anthropic podjął odważny krok, wprowadzając Model Context Protocol (MCP), otwarty standard dla inteligentnych agentów.
Ta inicjatywa wywołała znaczące fale, mając na celu ustanowienie wspólnego języka dla interakcji między dużymi modelami językowymi (LLM) a zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. Dążyła do stworzenia uniwersalnego systemu w skomplikowanym świecie interakcji AI.
Ruch Anthropic szybko odbił się echem w całej branży. OpenAI wkrótce ogłosiło wsparcie dla MCP w swoim Agent SDK, sygnalizując uznanie wartości MCP i determinację, by pozostać konkurencyjnym.
Google, dominująca siła w technologii, również dołączył do walki. Dyrektor generalny Google DeepMind, Demis Hassabis, potwierdził integrację MCP z modelem Gemini i zestawami do tworzenia oprogramowania Google, chwaląc go jako ‘szybko stający się otwartym standardem dla ery agentów AI’.
Te poparcia od liderów branży szybko wzmocniły wpływ MCP, pozycjonując go jako centralny punkt w domenie AI.
Jednak konkurencja nasiliła się. Na konferencji Google Cloud Next 2025 Google zaprezentowało Agent2Agent Protocol (A2A), pierwszy standard open-source dla interakcji inteligentnych agentów. A2A eliminuje bariery między istniejącymi frameworkami i dostawcami, umożliwiając bezpieczną i wydajną współpracę między inteligentnymi agentami w różnych ekosystemach. Ruch Google zademonstrował jego techniczną sprawność i innowacyjne możliwości w AI, wraz z ambicją w budowaniu ekosystemu AI.
Te działania gigantów technologicznych wysunęły na pierwszy plan konkurencję w zakresie AI i inteligentnych agentów, koncentrując się na standardach połączeń, protokołach interfejsu i ekosystemach. W globalnym krajobrazie AI, który wciąż ewoluuje, zasada ‘protokół równa się władzy’ staje się coraz bardziej oczywista.
Ten, kto kontroluje definicję podstawowych standardów protokołów w erze AI, ma możliwość przekształcenia struktury władzy globalnej branży AI i redystrybucji jej korzyści ekonomicznych.
Wykracza to poza konkurencję techniczną, eskalując do strategicznej gry, która zdefiniuje przyszłe struktury rynkowe i wzrost korporacyjny.
‘Porty’ Połączeń Aplikacji AI
Szybki postęp technologii AI doprowadził do powstania dużych modeli językowych (LLM), takich jak GPT i Claude, które wykazują niezwykłe możliwości w przetwarzaniu języka naturalnego, generowaniu tekstu i rozwiązywaniu problemów.
Potencjał tych modeli tkwi w ich zdolności do interakcji z zewnętrznymi danymi i narzędziami, odpowiadając na rzeczywiste wyzwania.
Jednak interakcja modelu AI ze światem zewnętrznym była utrudniona przez fragmentację i brak standaryzacji.
Brak ujednoliconych standardów i protokołów zmusza programistów do pisania konkretnego kodu połączenia dla każdego modelu AI i platformy podczas integrowania modeli AI z różnymi źródłami danych i narzędziami.
Aby sprostać tym wyzwaniom, stworzono MCP. Anthropic porównuje MCP do portu USB-C dla aplikacji AI, podkreślając jego wszechstronność i prostotę.
Podobnie jak port USB-C, MCP ma na celu ustanowienie uniwersalnego standardu, który pozwala różnym modelom AI i systemom zewnętrznym używać tego samego protokołu, upraszczając i usprawniając rozwój i integrację aplikacji AI.
Rozważ projekt rozwoju oprogramowania. Przed MCP programiści musieli pisać złożony kod połączenia dla każdego repozytorium kodu i modelu AI, aby analizować repozytoria kodu projektu za pomocą narzędzi AI.
Dzięki narzędziom AI opartym na MCP programiści mogą zagłębić się bezpośrednio w repozytoria kodu projektu, automatycznie analizować struktury kodu, rozumieć historyczne zapisy zatwierdzeń i dostarczać precyzyjne rekomendacje kodu w oparciu o wymagania projektu. Poprawia to wydajność programowania i jakość kodu.
MCP składa się z dwóch głównych komponentów: serwera MCP i klienta MCP. Serwer MCP działa jako ‘strażnik’ danych, umożliwiając programistom udostępnianie swoich danych, czy to z lokalnych systemów plików, baz danych, czy zdalnych API usług.
Klient MCP służy jako ‘eksplorator’, budując aplikacje AI, które łączą się z tymi serwerami w celu uzyskania dostępu do danych i ich wykorzystania. Serwer MCP udostępnia dane, a klient MCP je pobiera i przetwarza, tworząc pomost między AI a światem zewnętrznym.
Bezpieczeństwo jest niezbędne, gdy modele AI uzyskują dostęp do zewnętrznych danych i narzędzi. MCP standaryzuje interfejsy dostępu do danych, minimalizując bezpośredni kontakt z wrażliwymi danymi i zmniejszając ryzyko naruszenia danych. Jego wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa oferują kompleksową ochronę danych. Źródła danych mogą selektywnie udostępniać dane AI pod ścisłą kontrolą bezpieczeństwa, a AI może bezpiecznie przekazywać wyniki z powrotem do źródła danych.
Na przykład, serwery MCP mogą kontrolować zasoby bez ujawniania wrażliwych informacji, takich jak klucze API, dostawcom technologii dużych modeli. Jeśli duży model zostanie zaatakowany, atakujący nie może uzyskać tych krytycznych informacji, izolując ryzyka i zapewniając bezpieczeństwo danych.
Zalety MCP są widoczne w jego praktycznych zastosowaniach i wartości w różnych dziedzinach.
W opiece zdrowotnej inteligentni agenci mogą łączyć się z elektroniczną dokumentacją medyczną pacjentów i bazami danych medycznych za pośrednictwem MCP, dostarczając wstępne sugestie diagnostyczne w oparciu o wiedzę lekarzy.
W finansach inteligentni agenci mogą współpracować za pośrednictwem MCP w celu analizowania danych finansowych, monitorowania zmian rynkowych i automatyzacji obrotu akcjami, czyniąc decyzje inwestycyjne bardziej inteligentnymi i wydajnymi.
W Chinach firmy technologiczne, takie jak Tencent i Alibaba, również zareagowały, aktywnie wdrażając biznesy związane z MCP. Platforma Bailian Alibaba Cloud oferuje pełny cykl życia usług MCP, upraszczając proces rozwoju inteligentnych agentów i skracając cykl rozwoju do minut. Tencent Cloud wydał ‘AI Development Kit’, który obsługuje usługi hostingowe wtyczek MCP, pomagając programistom szybko budować inteligentnych agentów zorientowanych na biznes.
Współpraca Inteligentnych Agentów: ‘Umowa o Wolnym Handlu’
Wraz z ewolucją protokołu MCP inteligentni agenci przechodzą od prostych chatbotów do asystentów akcji zdolnych do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Giganci technologiczni aktywnie budują własne standardowe i ekologiczne ‘ogrody otoczone murem’. W przeciwieństwie do MCP, który koncentruje się na łączeniu modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i danymi, protokół A2A ma na celu współpracę inteligentnych agentów na wyższym poziomie.
Celem protokołu A2A jest umożliwienie inteligentnym agentom z różnych źródeł i od różnych dostawców wzajemnego zrozumienia i współpracy, przyznając większą autonomię i elastyczność współpracy wieloagentowej. Koncepcję tę można porównać do Światowej Organizacji Handlu (WTO), której celem jest zmniejszenie barier taryfowych między krajami.
W świecie inteligentnych agentów różni dostawcy i frameworki są jak niezależne ‘kraje’, a protokół A2A jest jak ‘umowa o wolnym handlu’. Po przyjęciu ci inteligentni agenci mogą dołączyć do ‘strefy wolnego handlu’, używając wspólnego ‘języka’ do bezproblemowej komunikacji i współpracy, realizując złożone przepływy pracy, których pojedynczy inteligentny agent nie może obsłużyć samodzielnie.
Zarządzanie zadaniami jest podstawowym komponentem protokołu A2A. Komunikacja między klientami a zdalnymi inteligentnymi agentami obraca się wokół realizacji zadań. Protokół definiuje obiekt ‘zadania’, który inteligentni agenci mogą szybko ukończyć dla prostych zadań. W przypadku złożonych i długoterminowych zadań inteligentni agenci komunikują się w celu synchronizacji statusu realizacji zadania w czasie rzeczywistym, zapewniając płynny postęp.
A2A obsługuje również współpracę między inteligentnymi agentami. Wielu inteligentnych agentów może wysyłać sobie wzajemnie wiadomości zawierające informacje kontekstowe, odpowiedzi lub instrukcje użytkownika, umożliwiając im współpracę w celu rozwiązywania złożonych problemów i wykonywania trudnych zadań.
Obecnie protokół A2A jest wspierany przez ponad 50 wiodących firm technologicznych, w tym Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce i SAP. Wiele z tych firm ma powiązania z ekosystemem Google.
Na przykład Cohere jest niezależnym startupem AI założonym w 2019 roku przez trzech badaczy, którzy wcześniej pracowali w Google Brain. Utrzymuje bliską współpracę techniczną z Google Cloud od wielu lat, a Google Cloud zapewnia moc obliczeniową potrzebną do trenowania modeli. Atlassian, znany dostawca narzędzi do współpracy zespołowej, ma swoje narzędzia Jira i Confluence szeroko stosowane i współpracuje z Google, a niektóre aplikacje są dostępne do użytku w produktach Google.
Podczas gdy Google twierdzi, że A2A uzupełnia proponowany przez Anthropic protokół kontekstu modelu MCP, oczekuje się, że wartość komercyjna A2A będzie nadal rosła wraz z dołączaniem kolejnych firm, odgrywając wiodącą rolę w rozwoju ekosystemu inteligentnych agentów i napędzając zmiany i postęp w branży.
Otwarta Współpraca czy Podział Ekologiczny?
Konkurencja między MCP i A2A uwypukla różne perspektywy gigantów technologicznych dotyczące łańcucha wartości branży AI. Anthropic buduje model biznesowy ‘dostępu do danych jako usługi’ za pośrednictwem MCP, obciążając klientów na poziomie przedsiębiorstwa na podstawie wywołań API w celu głębokiej integracji wewnętrznych zasobów danych z możliwościami AI. Google polega na protokole A2A, aby napędzać subskrypcje usług w chmurze, łącząc budowę sieci współpracy inteligentnych agentów z mocą obliczeniową, przechowywaniem i inną infrastrukturą Google Cloud, tworząc zamknięty ekosystem ‘protokół-platforma-usługa’.
Na poziomie strategii danych obaj demonstrują jasne monopolistyczne intencje: MCP gromadzi głębokie dane interakcji w branżach wertykalnych, głęboko penetrując rdzenie danych przedsiębiorstw, zapewniając bogate źródło do niestandardowego trenowania modeli; A2A przechwytuje ogromne ilości danych procesowych we współpracy międzyplatformowej, przekazując je z powrotem do podstawowych modeli rekomendacji reklam i analiz biznesowych Google.
Chociaż obaj twierdzą, że są open source, ich strategie stratyfikacji technicznej zawierają ukryte mechanizmy. MCP zachowuje płatne interfejsy dla funkcji na poziomie przedsiębiorstwa, a A2A prowadzi partnerów do priorytetowego dostępu do ekosystemu Google Cloud. Zasadniczo obaj budują techniczne fosy poprzez model ‘infrastruktura open-source + komercyjna wartość dodana’.
Stojąc na rozdrożu transformacji przemysłowej, ścieżki ewolucji MCP i A2A przekształcają podstawową architekturę świata AI. Z jednej strony pojawienie się znormalizowanych protokołów przyspiesza proces demokratyzacji technologicznej, umożliwiając małym i średnim programistom dostęp do globalnego ekosystemu poprzez ujednolicone interfejsy, skracając cykl wdrażania aplikacji na poziomie przedsiębiorstwa z miesięcy do godzin. Z drugiej strony, jeśli system protokołów prowadzony przez gigantów utworzy reżim separatystyczny, doprowadzi to do zwiększonego efektu wyspy danych, wysokich kosztów kompatybilności technicznej, a nawet może wywołać gry o sumie zerowej w ‘obozach ekologicznych’.
Głębszy wpływ leży w inteligentnej penetracji świata fizycznego: wraz z gwałtownym wzrostem robotów przemysłowych, autonomicznych terminali jazdy i medycznych inteligentnych urządzeń, MCP i A2A stają się ‘synapsami neuronowymi’ łączącymi wirtualną inteligencję ze światem fizycznym.
W inteligentnych scenariuszach produkcyjnych ramiona robotów synchronizują dane o stanie pracy w czasie rzeczywistym za pośrednictwem znormalizowanych interfejsów, modele AI dynamicznie optymalizują parametry produkcji i budują zamkniętą pętlę inteligencji ‘percepcja-decyzja-wykonanie’. W dziedzinie medycyny współpraca w czasie rzeczywistym robotów chirurgicznych i modeli diagnostycznych pozwala medycynie precyzyjnej przejść od koncepcji do praktyki klinicznej. Sednem tych zmian jest to, że strategiczna wartość standardów protokołów jako ‘cyfrowej infrastruktury’ przewyższa samą technologię, stając się kluczem do odblokowania bilionowej inteligentnej gospodarki.
Jednak wyzwania pozostają poważne: wymagania dotyczące wydajności w czasie rzeczywistym protokołów na poziomie milisekund w sterowaniu przemysłowym i rygorystyczne standardy ochrony prywatności danych medycznych wymuszają ciągłą ewolucję systemu protokołów.
Gdy konkurencja technologiczna i interesy komercyjne są głęboko splecione, sztuka równoważenia otwartości i zamkniętości staje się krytyczna. Być może tylko poprzez ustanowienie międzybranżowego mechanizmu współzarządzania standardami możemy uniknąć powtarzania błędów ‘wojny o rozstaw szyn’ i naprawdę zrealizować techniczny ideał ‘Internetu Wszystkiego’.
W tej cichej grze o władzę rywalizacja między MCP i A2A jeszcze się nie skończyła. Są one zarówno produktami innowacji technologicznych, jak i nośnikami strategii komercyjnych, wspólnie pisząc kluczowy rozdział w przejściu branży AI od ‘pojedynczej inteligencji’ do ‘synergii ekologicznej’.
Ostatecznie kierunek branży jest zdeterminowany nie tylko przez przewagę technologiczną, ale także przez wybory wartości dotyczące otwartości, dzielenia się i ekologicznego obopólnego zwycięstwa, co jest najbardziej podstawowym ‘standardem protokołu’ ery AI.