Google Cloud Next hàng năm một lần nữa đưa trí tuệ nhân tạo vào tâm điểm, với một loạt các thông báo tập trung vào mô hình Gemini và những tiến bộ trong các AI Agent. Sự tập trung không ngừng của gã khổng lồ công nghệ vào AI nhấn mạnh cam kết của họ đối với sự đổi mới trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này. Sự kiện này là một nền tảng để công bố các khả năng và công cụ mới được thiết kế để trao quyền cho người dùng và doanh nghiệp.
Gemini 2.5 Flash: Một Cỗ Máy Được Tối Ưu Hóa
Trong số những thông báo đáng chú ý nhất là sự ra mắt của Gemini 2.5 Flash, một phiên bản được sắp xếp hợp lý và tối ưu hóa của mô hình Gemini 2.5 Pro tiên tiến. Được thiết kế như một ‘cỗ máy làm việc’, Gemini 2.5 Flash giữ lại kiến trúc cốt lõi của người tiền nhiệm của nó trong khi ưu tiên tốc độ và hiệu quả chi phí. Tối ưu hóa này đạt được thông qua một kỹ thuật được gọi là ‘tính toán thời gian thử nghiệm’, cho phép mô hình điều chỉnh động sức mạnh xử lý của nó dựa trên nhiệm vụ trước mắt. Cách tiếp cận thích ứng này cho phép Gemini 2.5 Flash mang lại hiệu suất ấn tượng đồng thời giảm thiểu chi phí tính toán.
Khái niệm ‘tính toán thời gian thử nghiệm’ đang thu hút được sự chú ý trong cộng đồng AI, với các báo cáo cho thấy nó đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo hiệu quả về chi phí của mô hình R1 của DeepSeek. Bằng cách phân bổ tài nguyên một cách thông minh, các mô hình như Gemini 2.5 Flash có thể đạt được những lợi ích đáng kể về hiệu quả mà không phải hy sinh độ chính xác.
Mặc dù Gemini 2.5 Flash vẫn chưa có sẵn công khai, nhưng nó dự kiến sẽ sớm có mặt trên Vertex AI, AI Studio và ứng dụng Gemini độc lập. Sự sẵn có rộng rãi này sẽ cho phép các nhà phát triển và người dùng khai thác sức mạnh của mô hình được tối ưu hóa này trên nhiều nền tảng và ứng dụng khác nhau.
Trong một thông báo liên quan, Google tiết lộ rằng Gemini 2.5 Pro hiện đã có sẵn ở bản xem trước công khai trên Vertex AI và ứng dụng Gemini. Mô hình này đã thu hút được sự chú ý đáng kể về hiệu suất của nó trong bảng xếp hạng Chatbot Arena, chứng minh khả năng của nó trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI đàm thoại. Bản xem trước công khai cho phép người dùng trải nghiệm các tính năng nâng cao của Gemini 2.5 Pro và cung cấp phản hồi để tinh chỉnh thêm hiệu suất của nó.
Năng Suất Được Tăng Cường Bằng AI trong Google Workspace
Google đang tích hợp các mô hình Gemini của mình vào Google Workspace, mở ra một làn sóng tính năng năng suất được hỗ trợ bởi AI mới. Những cải tiến này được thiết kế để hợp lý hóa quy trình làm việc, tự động hóa các tác vụ và trao quyền cho người dùng để hoàn thành nhiều việc hơn trong môi trường Google Workspace quen thuộc.
Một tính năng đáng chú ý là khả năng tạo phiên bản âm thanh của Google Docs, cho phép người dùng tiêu thụ nội dung một cách rảnh tay. Tính năng này đặc biệt hữu ích cho những người bị khiếm thị hoặc những người thích nghe tài liệu trong khi làm nhiều việc.
Một cải tiến khác là phân tích dữ liệu tự động trong Google Sheets, cho phép người dùng nhanh chóng trích xuất thông tin chi tiết và xác định xu hướng từ dữ liệu của họ. Tính năng này tận dụng sức mạnh của AI để tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu tẻ nhạt, giải phóng người dùng để tập trung vào việc diễn giải kết quả và đưa ra quyết định sáng suốt.
Google cũng đang giới thiệu Google Workspace Flows, một công cụ để tự động hóa quy trình làm việc thủ công trên các ứng dụng Workspace. Tính năng này cho phép người dùng tạo các quy trình làm việc tùy chỉnh giúp hợp lý hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như quản lý yêu cầu dịch vụ khách hàng hoặc giới thiệu nhân viên mới. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, Google Workspace Flows có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và giảm nguy cơ xảy ra lỗi.
AI Agent và Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP)
AI Agent, một dạng AI tiên tiến lý luận qua nhiều bước, là động lực thúc đẩy các tính năng Google Workspace mới. Loại AI này có thể thực hiện các tác vụ phức tạp đòi hỏi lập kế hoạch, ra quyết định và tương tác với các nguồn dữ liệu bên ngoài.
Tuy nhiên, một thách thức chính đối với các mô hình AI Agent là truy cập dữ liệu cần thiết để thực hiện các tác vụ của chúng một cách hiệu quả. Để giải quyết thách thức này, Google đang áp dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), một tiêu chuẩn nguồn mở được phát triển bởi Anthropic. MCP cho phép các kết nối hai chiều an toàn giữa các nguồn dữ liệu của nhà phát triển và các công cụ được hỗ trợ bởi AI, tạo điều kiện truy cập dữ liệu liền mạch cho các mô hình AI Agent.
Theo Anthropic, các nhà phát triển có thể hiển thị dữ liệu của họ thông qua các máy chủ MCP hoặc xây dựng các ứng dụng AI (máy khách MCP) kết nối với các máy chủ này. Cách tiếp cận linh hoạt này cho phép các nhà phát triển tích hợp các nguồn dữ liệu của họ với các mô hình AI một cách an toàn và chuẩn hóa.
Giám đốc điều hành Google DeepMind Demis Hassabis thông báo rằng Google đang áp dụng MCP cho các mô hình Gemini của mình, cho phép chúng truy cập nhanh chóng dữ liệu cần thiết để tạo ra các phản hồi đáng tin cậy hơn. Việc áp dụng MCP này nhấn mạnh cam kết của Google đối với việc phát triển AI có trách nhiệm và sự công nhận của họ về tầm quan trọng của việc truy cập dữ liệu đối với các mô hình AI Agent.
Đáng chú ý, OpenAI cũng đã áp dụng MCP, cho thấy sự đồng thuận ngày càng tăng của ngành về tầm quan trọng của giao thức này để cho phép truy cập dữ liệu an toàn và hiệu quả cho các mô hình AI. Việc áp dụng rộng rãi MCP dự kiến sẽ đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng AI Agent trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Việc tích hợp MCP với các mô hình Gemini sẽ cho phép chúng truy cập vào một loạt các nguồn dữ liệu rộng hơn, bao gồm cơ sở dữ liệu nội bộ, API bên ngoài và nguồn cấp dữ liệu thời gian thực. Việc truy cập dữ liệu nâng cao này sẽ cho phép các mô hình Gemini thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như:
- Đề xuất được cá nhân hóa: Bằng cách truy cập dữ liệu và tùy chọn của người dùng, các mô hình Gemini có thể cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho các sản phẩm, dịch vụ và nội dung.
- Dịch vụ khách hàng tự động: Các mô hình Gemini có thể truy cập dữ liệu khách hàng và lịch sử tương tác để cung cấp hỗ trợ dịch vụ khách hàng tự động, giải quyết các vấn đề và trả lời câu hỏi một cách hiệu quả.
- Phân tích dự đoán: Các mô hình Gemini có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Phát hiện gian lận: Các mô hình Gemini có thể phân tích dữ liệu giao dịch để xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận, bảo vệ các doanh nghiệp và người tiêu dùng khỏi những tổn thất tài chính.
- Đánh giá rủi ro: Các mô hình Gemini có thể đánh giá rủi ro liên quan đến các hoạt động khác nhau, chẳng hạn như cho vay, đầu tư và bảo hiểm, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định quản lý rủi ro sáng suốt.
Việc áp dụng MCP là một bước quan trọng hướng tới việc cho phép các ứng dụng AI Agent mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Bằng cách cung cấp quyền truy cập dữ liệu an toàn và chuẩn hóa, MCP trao quyền cho các mô hình AI thực hiện các tác vụ phức tạp và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị trên một loạt các ngành công nghiệp.
Tương Lai của AI với Gemini và Google Cloud
Các thông báo tại Google Cloud Next 2025 nhấn mạnh cam kết của công ty đối với việc thúc đẩy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và làm cho lợi ích của nó có thể truy cập được cho các doanh nghiệp và cá nhân. Các tính năng và khả năng mới được công bố tại hội nghị được thiết lập để thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác với công nghệ.
Mô hình Gemini, với các khả năng tiên tiến của nó trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và học máy, là trung tâm của chiến lược AI của Google. Bằng cách liên tục cải thiện và mở rộng mô hình Gemini, Google đang trao quyền cho các nhà phát triển và người dùng để tạo ra các ứng dụng AI sáng tạo giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Việc tích hợp Gemini với Google Workspace là một minh chứng cho tầm nhìn của Google về AI như một công cụ nâng cao năng suất và trao quyền cho người dùng để đạt được nhiều hơn. Bằng cách tự động hóa các tác vụ, cung cấp thông tin chi tiết và hợp lý hóa quy trình làm việc, AI có thể giải phóng người dùng để tập trung vào các hoạt động sáng tạo và chiến lược hơn.
Việc áp dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một bước quan trọng hướng tới việc cho phép các ứng dụng AI Agent mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn. Bằng cách cung cấp quyền truy cập dữ liệu an toàn và chuẩn hóa, MCP trao quyền cho các mô hình AI thực hiện các tác vụ phức tạp và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị trên một loạt các ngành công nghiệp.
Cam kết của Google đối với các tiêu chuẩn nguồn mở và hợp tác được thể hiện rõ trong sự hỗ trợ của họ đối với MCP và những đóng góp của họ cho cộng đồng AI. Bằng cách làm việc cùng với các tổ chức và nhà phát triển khác, Google đang giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và áp dụng các công nghệ AI.
Khi AI tiếp tục phát triển, Google cam kết đi đầu trong sự đổi mới và cung cấp cho khách hàng các công cụ và tài nguyên họ cần để thành công trong kỷ nguyên AI. Các thông báo tại Google Cloud Next 2025 chỉ là sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới về những khả năng được hỗ trợ bởi AI.