Эскалация войны в экосистеме ИИ: игра с высокими ставками за железным занавесом технологических гигантов
В сфере ИИ разворачивается подспудная стратегическая борьба, сосредоточенная на стандартизации, протоколах и экосистемах, лежащих в основе искусственного интеллекта и интеллектуальных агентов.
Технологические гиганты глубоко вовлечены в эту тихую, но напряженную битву. Каждый стратегический шаг и технологическое открытие потенциально могут изменить индустрию ИИ, отражая глубокую борьбу за доминирование и контроль над будущим ИИ и распределение его огромных экономических выгод.
Конфликт колоссов
В то время как общественное внимание часто привлекает неустанная конкуренция в параметрах модели и показателях производительности, за кулисами разворачивается более значимая борьба.
В ноябре 2024 года Anthropic предприняла смелый шаг, представив протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) — открытый стандарт для интеллектуальных агентов.
Эта инициатива вызвала значительный резонанс, стремясь установить общий язык для взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Она стремилась создать универсальную систему в запутанном мире взаимодействий ИИ.
Шаг Anthropic быстро нашел отклик в отрасли. OpenAI вскоре объявила о поддержке MCP в своем Agent SDK, что свидетельствует о признании ценности MCP и стремлении оставаться конкурентоспособными.
Google, доминирующая сила в технологиях, также вступила в борьбу. Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис подтвердил интеграцию MCP в модель Gemini и пакеты разработки программного обеспечения Google, назвав ее ‘быстро становящимся открытым стандартом для эры агентов ИИ’.
Эти одобрения со стороны лидеров отрасли быстро усилили влияние MCP, позиционируя его в качестве координационного центра в области ИИ.
Однако конкуренция усилилась. На конференции Google Cloud Next 2025 компания Google представила протокол Agent2Agent (A2A), первый стандарт с открытым исходным кодом для взаимодействия интеллектуальных агентов. A2A устраняет барьеры между существующими фреймворками и поставщиками, обеспечивая безопасное и эффективное сотрудничество между интеллектуальными агентами в различных экосистемах. Шаг Google продемонстрировал ее техническое мастерство и инновационные возможности в области ИИ, а также ее амбиции в построении экосистемы ИИ.
Эти действия технологических гигантов выдвинули на передний план конкуренцию в области ИИ и интеллектуальных агентов, сосредоточив внимание на стандартах подключения, протоколах интерфейсов и экосистемах. В глобальном ландшафте ИИ, который все еще развивается, принцип ‘протокол равен власти’ становится все более очевидным.
Тот, кто контролирует определение основных стандартов протоколов в эпоху ИИ, имеет возможность изменить структуру власти глобальной индустрии ИИ и перераспределить ее экономические выгоды.
Это выходит за рамки технической конкуренции, перерастая в стратегическую игру, которая определит будущие рыночные структуры и корпоративный рост.
Прикладные ‘соединительные порты’ ИИ
Быстрое развитие технологии ИИ привело к появлению больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и Claude, которые демонстрируют замечательные возможности в обработке естественного языка, генерации текста и решении проблем.
Потенциал этих моделей заключается в их способности взаимодействовать с внешними данными и инструментами, решая реальные задачи.
Однако взаимодействие модели ИИ с внешним миром затруднено из-за фрагментации и отсутствия стандартизации.
Отсутствие унифицированных стандартов и протоколов вынуждает разработчиков писать специальный код подключения для каждой модели ИИ и платформы при интеграции моделей ИИ с различными источниками данных и инструментами.
Для решения этих задач и был создан MCP. Anthropic сравнивает MCP с портом USB-C для приложений ИИ, подчеркивая его универсальность и простоту.
Как и порт USB-C, MCP стремится установить универсальный стандарт, который позволит различным моделям ИИ и внешним системам использовать один и тот же протокол, упрощая и оптимизируя разработку и интеграцию приложений ИИ.
Рассмотрим проект разработки программного обеспечения. До MCP разработчикам необходимо было писать сложный код подключения для каждого репозитория кода и модели ИИ для анализа репозиториев кода проекта с помощью инструментов ИИ.
С помощью инструментов ИИ на основе MCP разработчики могут напрямую погружаться в репозитории кода проекта, автоматически анализировать структуры кода, понимать исторические записи коммитов и предоставлять точные рекомендации по коду на основе требований проекта. Это повышает эффективность разработки и качество кода.
MCP состоит из двух основных компонентов: MCP-сервера и MCP-клиента. MCP-сервер действует как ‘привратник’ данных, позволяя разработчикам предоставлять свои данные, будь то из локальных файловых систем, баз данных или API удаленных сервисов.
MCP-клиент выступает в качестве ‘проводника’, создавая приложения ИИ, которые подключаются к этим серверам для доступа к данным и их использования. MCP-сервер предоставляет данные, а MCP-клиент извлекает и обрабатывает их, создавая мост между ИИ и внешним миром.
Безопасность имеет важное значение, когда модели ИИ получают доступ к внешним данным и инструментам. MCP стандартизирует интерфейсы доступа к данным, сводя к минимуму прямой контакт с конфиденциальными данными и снижая риск утечки данных. Его встроенные механизмы безопасности обеспечивают всестороннюю защиту данных. Источники данных могут выборочно обмениваться данными с ИИ при строгом контроле безопасности, а ИИ может безопасно передавать результаты обратно источнику данных.
Например, MCP-серверы могут контролировать ресурсы, не раскрывая конфиденциальную информацию, такую как ключи API, поставщикам технологий крупных моделей. В случае атаки на крупную модель злоумышленник не сможет получить эту важную информацию, изолируя риски и обеспечивая безопасность данных.
Преимущества MCP очевидны в его практическом применении и его ценности в различных областях.
В здравоохранении интеллектуальные агенты могут подключаться к электронным медицинским картам пациентов и медицинским базам данных через MCP, предоставляя предварительные диагностические предложения на основе опыта врачей.
В финансах интеллектуальные агенты могут сотрудничать через MCP для анализа финансовых данных, мониторинга изменений рынка и автоматизации торговли акциями, делая инвестиционные решения более интеллектуальными и эффективными.
В Китае технологические компании, такие как Tencent и Alibaba, также отреагировали, активно развертывая бизнес, связанный с MCP. Платформа Bailian Alibaba Cloud предлагает полный жизненный цикл услуг MCP, упрощая процесс разработки интеллектуальных агентов и сокращая цикл разработки до нескольких минут. Tencent Cloud выпустила ‘AI Development Kit’, который поддерживает услуги хостинга подключаемых модулей MCP, помогая разработчикам быстро создавать интеллектуальных агентов, ориентированных на бизнес.
Сотрудничество интеллектуальных агентов: ‘Соглашение о свободной торговле’
По мере развития протокола MCP интеллектуальные агенты переходят от простых чат-ботов к помощникам по действиям, способным решать реальные проблемы. Технологические гиганты активно строят собственные стандартные и экологические ‘огороженные сады’. В отличие от MCP, который фокусируется на подключении моделей ИИ к внешним инструментам и данным, протокол A2A направлен на сотрудничество интеллектуальных агентов на более высоком уровне.
Цель протокола A2A — позволить интеллектуальным агентам из разных источников и от разных поставщиков понимать друг друга и работать вместе, предоставляя большую автономию и гибкость для многоагентного сотрудничества. Эту концепцию можно сравнить со Всемирной торговой организацией (ВТО), которая стремится снизить тарифные барьеры между странами.
В мире интеллектуальных агентов разные поставщики и фреймворки подобны независимым ‘странам’, а протокол A2A — ‘соглашению о свободной торговле’. После принятия эти интеллектуальные агенты могут присоединиться к ‘зоне свободной торговли’, используя общий ‘язык’ для беспрепятственного общения и сотрудничества, выполняя сложные рабочие процессы, с которыми один интеллектуальный агент не может справиться в одиночку.
Управление задачами является основным компонентом протокола A2A. Связь между клиентами и удаленными интеллектуальными агентами вращается вокруг выполнения задач. Протокол определяет объект ‘задача’, который интеллектуальные агенты могут быстро выполнять для простых задач. Для сложных и долгосрочных задач интеллектуальные агенты общаются для синхронизации статуса выполнения задач в режиме реального времени, обеспечивая плавный прогресс.
A2A также поддерживает сотрудничество между интеллектуальными агентами. Несколько интеллектуальных агентов могут отправлять друг другу сообщения, содержащие контекстную информацию, ответы или инструкции пользователя, позволяя им работать вместе для решения сложных проблем и выполнения сложных задач.
В настоящее время протокол A2A поддерживается более чем 50 ведущими технологическими компаниями, включая Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce и SAP. Многие из этих компаний имеют связи с экосистемой Google.
Например, Cohere — это независимый стартап в области ИИ, основанный в 2019 году тремя исследователями, которые ранее работали в Google Brain. Он поддерживает тесное техническое сотрудничество с Google Cloud на протяжении многих лет, при этом Google Cloud обеспечивает вычислительную мощность, необходимую для обучения моделей. Atlassian, известный поставщик инструментов для совместной работы в команде, широко использует свои инструменты Jira и Confluence и сотрудничает с Google, при этом некоторые приложения доступны для использования в продуктах Google.
Хотя Google утверждает, что A2A дополняет предложенный Anthropic протокол контекста модели MCP, ожидается, что коммерческая ценность A2A будет продолжать расти по мере присоединения новых компаний, играя ведущую роль в развитии экосистемы интеллектуальных агентов и стимулируя изменения и развитие отрасли.
Открытое сотрудничество или экологическое разделение?
Конкуренция между MCP и A2A подчеркивает различные точки зрения технологических гигантов относительно цепочки создания стоимости в индустрии ИИ. Anthropic строит бизнес-модель ‘доступ к данным как услуга’ через MCP, взимая плату с корпоративных клиентов на основе вызовов API для глубокой интеграции внутренних активов данных с возможностями ИИ. Google полагается на протокол A2A для стимулирования подписки на облачные сервисы, связывая построение сетей сотрудничества интеллектуальных агентов с вычислительной мощностью, хранилищем и другой инфраструктурой Google Cloud, формируя замкнутую экосистему ‘протокол-платформа-сервис’.
На уровне стратегии данных оба демонстрируют четкие монополистические намерения: MCP накапливает глубокие данные о взаимодействии в вертикальных отраслях, глубоко проникая в корпоративные ядра данных, предоставляя богатый источник для настраиваемой подготовки моделей; A2A собирает огромные объемы данных о процессах в межплатформенном сотрудничестве, возвращаясь в основные модели рекомендаций по рекламе и бизнес-анализу Google.
Хотя оба утверждают, что имеют открытый исходный код, их стратегии технической стратификации содержат скрытые механизмы. MCP сохраняет платные интерфейсы для функций корпоративного уровня, а A2A направляет партнеров к приоритетному доступу к экосистеме Google Cloud. По сути, оба строят технические рвы с помощью модели ‘инфраструктура с открытым исходным кодом + коммерческая добавленная стоимость’.
Стоя на перекрестке промышленной трансформации, пути развития MCP и A2A перестраивают базовую архитектуру мира ИИ. С одной стороны, появление стандартизированных протоколов ускоряет процесс технологической демократизации, позволяя малым и средним разработчикам получать доступ к глобальной экосистеме через унифицированные интерфейсы, сокращая цикл развертывания приложений корпоративного уровня с месяцев до часов. С другой стороны, если система протоколов, возглавляемая гигантами, сформирует сепаратистский режим, это приведет к усилению эффекта островных данных, высоким затратам на техническую совместимость и даже может спровоцировать игры с нулевой суммой в ‘экологических лагерях’.
Более глубокое воздействие заключается в интеллектуальном проникновении в физический мир: с взрывным ростом промышленных роботов, автономных транспортных средств и медицинских интеллектуальных устройств MCP и A2A становятся ‘нейронными синапсами’, соединяющими виртуальный интеллект с физическим миром.
В сценариях интеллектуального производства роботизированные манипуляторы синхронизируют данные о состоянии работы в режиме реального времени через стандартизированные интерфейсы, модели ИИ динамически оптимизируют параметры производства и создают замкнутую петлю интеллекта ‘восприятие-решение-исполнение’. В медицинской сфере сотрудничество хирургических роботов и диагностических моделей в режиме реального времени позволяет прецизионной медицине перейти от концепции к клинической практике. Суть этих изменений заключается в том, что стратегическая ценность стандартов протоколов как ‘цифровой инфраструктуры’ превосходит саму технологию, становясь ключом к разблокировке триллионной интеллектуальной экономики.
Однако проблемы остаются серьезными: требования к миллисекундной производительности протокола в реальном времени при промышленном контроле и строгие стандарты защиты конфиденциальности медицинских данных заставляют систему протоколов постоянно развиваться.
Когда технологическая конкуренция и коммерческие интересы тесно переплетены, искусство балансировки открытости и закрытости становится критическим. Возможно, только установив межотраслевой механизм совместного управления стандартами, мы сможем избежать повторения ошибок ‘войны железнодорожной колеи’ и действительно реализовать технический идеал ‘Интернета всего’.
В этой тихой игре власти соревнование между MCP и A2A еще далеко не закончено. Они оба являются продуктами технологических инноваций и носителями коммерческих стратегий, совместно пишущими ключевую главу в переходе индустрии ИИ от ‘одиночного интеллекта’ к ‘экологической синергии’.
В конечном счете, направление развития отрасли определяется не только технологическими преимуществами, но и ценностным выбором в отношении открытости, обмена и экологического взаимовыгодного сотрудничества, что является самым основным ‘стандартом протокола’ эпохи ИИ.