Google Cloud Next 2025: การเพิ่มประสิทธิภาพ AI ด้วยซิลิคอน ซอฟต์แวร์ และระบบนิเวศ Agent ที่เปิดกว้าง

ลาสเวกัสเป็นเจ้าภาพ Google Cloud Next 2025 (GOOGL ) ซึ่งเป็นงานที่เกิดขึ้นในขณะสำคัญของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี การแข่งขัน AI ระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ๆ เช่น Amazon (AMZN ) Web Services (AWS) Microsoft Azure และ Google Cloud กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว Google ซึ่งมักถูกมองว่าเป็นผู้เข้าแข่งขันรายที่สาม尽管มีความสามารถทางเทคนิคที่น่าเกรงขามและความสามารถในการวิจัย AI ที่ลึกซึ้ง ได้เข้ามาใช้เวที Cloud Next เพื่อแสดงกลยุทธ์ที่ครอบคลุมและก้าวร้าวซึ่งมุ่งเป้าไปที่ตลาด AI ขององค์กร

เรื่องราวที่นำเสนอโดย CEO ของ Google Cloud Thomas Kurian และถูกซ้ำโดย CEO ของ Google และ Alphabet (GOOG ) Sundar Pichai มีศูนย์กลางอยู่ที่การเปลี่ยนแปลง AI จากความเป็นไปได้ไปสู่ความเป็นจริงที่แท้จริง Google เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าที่อ้างว่ามีมากกว่า 3,000 การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ในรอบปีที่ผ่านมา การเพิ่มขึ้นของ Vertex AI platform มากกว่า 20 เท่า ตั้งแต่เหตุการณ์ Cloud Next ก่อนหน้านี้ มีมากกว่า 4 ล้านนักพัฒนาที่กำลังสร้างด้วย Gemini family of models และแสดงให้เห็นถึงความสำเร็จของลูกค้ามากกว่า 500 รายระหว่างการประชุม

อย่างไรก็ตาม Google Cloud Next 2025 มากกว่าการแสดงผลอัปเดตที่เพิ่มขึ้นหรือเมตริกที่น่าประทับใจ นอกจากนี้ยังเปิดตัวการโจมตีหลายด้านด้วยการเปิดตัวซิลิคอนแบบกำหนดเองที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมาน (Ironwood TPU) การปรับปรุงพอร์ตโฟลิโอมデル AI แฟลกชิพของตนโดยมุ่งเน้นไปที่ความเป็นจริง (Gemini 2.5 Flash) การเปิดโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลกให้กับองค์กร (Cloud WAN) และการเดิมพันเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญในระบบนิเวศที่เปิดกว้างและสามารถทำงานร่วมกันได้สำหรับเอเย่นต์ AI (Agent2Agent protocol) Google กำลังจัดตำแหน่งตนเองอย่างก้าวร้าวเพื่อกำหนดเฟสที่จะเกิดขึ้นต่อไปของ AI องค์กร ซึ่งบริษัทเรียกว่า “ยุคเอเย่นต์” มากขึ้น

Ironwood, Gemini, และผลกระทบของเครือข่าย

สิ่งที่สำคัญที่สุดของความทะเยอทะยาน AI ของ Google คือการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการออกแบบซิลิคอนแบบกำหนดเอง ดาราแห่ง Cloud Next 2025 คือ Ironwood ซึ่งเป็นรุ่นที่ 7 ของ Google’s Tensor Processing Unit (TPU) ซึ่งถูกนำเสนอเป็น TPU แรกที่ออกแบบโดยเฉพาะสำหรับ การอนุมาน AI – กระบวนการของการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อทำการคาดเดาหรือสร้างเอาต์พุตในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

การอ้างสิทธิ์ในเรื่องประสิทธิภาพของ Ironwood นั้นสำคัญมาก Google ระบุการกำหนดค่าที่สามารถปรับขนาดได้สูงถึง 9,216 ชิปที่ถูกทำให้เย็นด้วยของเหลวที่เชื่อมต่อกันภายในพอดเดียว การกำหนดค่าที่ใหญ่ที่สุดนี้อ้างว่าสามารถส่งมอบได้ถึง 42.5 เอกซะฟลอปของพลังการคำนวณ Google ยืนยันว่านี่คือมากกว่า 24 เท่าของพลังการคำนวณต่อพอดของ El Capitan ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังที่สุดในโลก

ในขณะที่น่าประทับใจ แต่ก็สำคัญที่จะทราบว่าการเปรียบเทียบเหล่านี้มักเกี่ยวข้องกับระดับความแม่นยำตัวเลขที่แตกต่างกัน ทำให้ความเท่าเทียมกันที่แท้จริงซับซ้อน อย่างไรก็ตาม Google จัดตำแหน่ง Ironwood เป็นการปรับปรุงที่มากกว่า 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่น TPU ที่มีประสิทธิภาพสูงก่อนหน้านี้

นอกเหนือจากพลังการคำนวณแล้ว Ironwood ยังมีการปรับปรุงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในด้านหน่วยความจำและความเชื่อมต่อเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า Trillium (TPU v6)

อาจเป็นสิ่งสำคัญที่สุดคือการเน้นย้ำถึงประสิทธิภาพด้านพลังงาน Google อ้างว่า Ironwood มีการส่งมอบประสิทธิภาพมากกว่าสองเท่าต่อวัตต์เมื่อเทียบกับ Trillium และมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า TPU v1 ของ Cloud ในปี 2018 ถึง 30 เท่า ซึ่งกล่าวถึงข้อจำกัดที่เพิ่มขึ้นของการมีพลังงานในศูนย์ข้อมูลสำหรับ AI

การเปรียบเทียบ TPU รุ่นของ Google: Ironwood (v7) vs. Trillium (v6)

หมายเหตุ: ตัวเลข Trillium บางตัวถูกประมาณการตามปัจจัยการปรับปรุงที่อ้างสิทธิ์โดย Google สำหรับ Ironwood การเปรียบเทียบการคำนวณสูงสุดซับซ้อนเนื่องจากรุ่นต่างๆ และความแม่นยำที่แตกต่างกัน

Ironwood เป็นส่วนสำคัญของแนวคิด “AI Hypercomputer” ของ Google – สถาปัตยกรรมที่รวมฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสม (รวมถึง TPU และ GPU เช่น Nvidia’s Blackwell และ Vera Rubin ที่กำลังจะมาถึง) ซอฟต์แวร์ (เช่น Pathways distributed ML runtime) การจัดเก็บ (Hyperdisk Exapools, Managed Lustre) และเครือข่ายเพื่อจัดการกับงาน AI ที่ท้าทาย

ในด้านโมเดล Google ได้เปิดตัว Gemini 2.5 Flash ซึ่งเป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์สำหรับ Gemini 2.5 Pro ในขณะที่ Pro มุ่งเป้าไปที่คุณภาพสูงสุดสำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อน Flash ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการตอบสนองอย่างรวดเร็วและประสิทธิภาพด้านต้นทุน ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์จำนวนมาก เช่น การโต้ตอบกับลูกค้าหรือการสรุปอย่างรวดเร็ว

Gemini 2.5 Flash มี “งบประมาณการคิด” ที่ปรับเปลี่ยนการประมวลผลตามความซับซ้อนของคำถาม ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับสมดุลระหว่างความเร็ว ต้นทุน และความแม่นยำได้ การมุ่งเน้นไปที่ชิปการอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูง (Ironwood) และโมเดลที่ปรับให้เหมาะสมด้านต้นทุน/ความล่าช้า (Gemini Flash) เน้นย้ำถึงความพยายามของ Google ในการนำ AI ไปใช้ในการปฏิบัติงาน โดยตระหนักว่าต้นทุนและประสิทธิภาพในการรันโมเดลในการผลิตกำลังจะกลายเป็นข้อกังวลหลักสำหรับองค์กร

การเสริมการอัปเดตซิลิคอนและโมเดลคือการเปิดตัว Cloud WAN Google ได้ทำการเปิดโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลกที่กว้างขวางให้กับลูกค้าองค์กร โดยมีเส้นใยมากกว่า 2 ล้านไมล์ เชื่อมต่อ 42 ภูมิภาคผ่านมากกว่า 200 จุดเชื่อมต่อ

Google อ้างว่าบริการนี้สามารถส่งมอบประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นถึง 40% เมื่อเทียบกับอินเทอร์เน็ตสาธารณะและลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของได้ถึง 40% เมื่อเทียบกับ WAN ที่จัดการเอง โดยได้รับการสนับสนุนจาก SLA ความน่าเชื่อถือ 99.99% โดยมุ่งเน้นไปที่การเชื่อมต่อประสิทธิภาพสูงระหว่างศูนย์ข้อมูลและการเชื่อมต่อระหว่างสภาพแวดล้อมสาขา/วิทยาเขต โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ของ Google รวมถึง Network Connectivity Center

ในขณะที่ Google อ้างถึง Nestlé และ Citadel Securities เป็นลูกค้าเริ่มต้น การเคลื่อนไหวนี้เปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญภายในองค์กรให้กลายเป็นปัจจัยที่แตกต่างและอาจเป็นแหล่งรายได้ โดยท้าทายทั้งผู้ให้บริการโทรคมนาคมแบบดั้งเดิมและบริการเครือข่ายของแพลตฟอร์มคลาวด์ конкурัน เช่น AWS Cloud WAN และ Azure Virtual WAN

(Source: Google DeepMind)

การรุกรานของเอเย่นต์: การสร้างสะพานด้วย ADK และ A2A

นอกเหนือจากโครงสร้างพื้นฐานและโมเดลหลักแล้ว Google Cloud Next 2025 ได้ให้ความสำคัญกับ เอเย่นต์ AI และเครื่องมือในการสร้างและเชื่อมต่อพวกมัน วิสัยทัศน์ที่นำเสนอขยายออกไปไกลกว่าเครื่องมือช่วยสนทนาแบบง่ายๆ โดยมองเห็นระบบที่ซับซ้อนซึ่งสามารถให้เหตุผล วางแผน และดำเนินการตามงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้อย่างอิสระ จุดสนใจอยู่ที่การทำให้ระบบ หลายเอเย่นต์ มีประสิทธิภาพ ซึ่งเอเย่นต์เฉพาะทางสามารถทำงานร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่กว้างขึ้น

เพื่ออำนวยความสะดวกในการมองเห็นนี้ Google ได้เปิดตัว Agent Development Kit (ADK) ADK เป็นเฟรมเวิร์กแบบโอเพ่นซอร์สที่มีให้ใช้ใน Python ในตอนแรก โดยได้รับการออกแบบมาเพื่อทำให้การสร้างเอเย่นต์แต่ละตัวและระบบหลายเอเย่นต์ที่ซับซ้อนง่ายขึ้น Google อ้างว่านักพัฒนาสามารถสร้างเอเย่นต์ที่ใช้งานได้ภายใน 100 บรรทัดของโค้ด

คุณลักษณะสำคัญรวมถึงการเข้าใกล้ด้วยโค้ดสำหรับการควบคุมที่แม่นยำ การสนับสนุนสถาปัตยกรรมหลายเอเย่นต์โดยธรรมชาติ การรวมเครื่องมือที่ยืดหยุ่น (รวมถึงการสนับสนุน Model Context Protocol หรือ MCP) ความสามารถในการประเมินแบบกำหนดเอง และตัวเลือกในการปรับใช้ซึ่งรวมถึงตั้งแต่คอนเทนเนอร์เฉพาะที่จัดการเองจนถึง Vertex AI Agent Engine ที่จัดการไว้ ADK ยังสนับสนุนการสตรีมวิดีโอและเสียงสองทางสำหรับการโต้ตอบที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์มากขึ้น “Agent Garden” ที่มาพร้อมกันให้ตัวอย่างที่พร้อมใช้งานและคอนเนคเตอร์มากกว่า 100 ตัวเพื่อเริ่มต้นการพัฒนา

จุดสนใจหลักของกลยุทธ์เอเย่นต์ของ Google อย่างไรก็ตามคือ Agent2Agent (A2A) protocol A2A เป็นมาตรฐานแบบเปิดใหม่ที่ได้รับการออกแบบโดยเฉพาะสำหรับการทำงานร่วมกันของเอเย่นต์ เป้าหมายหลักคือการทำให้เอเย่นต์ AI สามารถสื่อสารกันอย่างปลอดภัย มีการแลกเปลี่ยนข้อมูล และประสานการกระทำได้ โดยไม่คำนึงถึงเฟรมเวิร์กที่พวกมันถูกสร้างขึ้นหรือผู้ให้บริการที่สร้างพวกมัน สิ่งนี้จัดการกับความท้าทายที่สำคัญของระบบ AI ที่แยกจากกันภายในองค์กร โดยที่เอเย่นต์ที่สร้างขึ้นสำหรับงานหรือแผนกที่แตกต่างกันไม่สามารถโต้ตอบกันได้

การผลักดันให้เกิดมาตรฐาน A2A ที่เปิดกว้างเป็นการเดิมพันเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ แทนที่จะสร้างระบบนิเวศเอเย่นต์ที่ปิดและเป็นเอกสิทธิ์ Google พยายามที่จะกำหนดมาตรฐานโดยพื้นฐานสำหรับการสื่อสารของเอเย่นต์ ซึ่งอาจสละสิทธิ์ในการล็อกอินในระยะสั้นเพื่อความเป็นผู้นำในระบบนิเวศในระยะยาว และลดการเสียดสีที่ขัดขวางการนำเอเย่นต์หลายระบบที่ซับซ้อนมาใช้ในองค์กร

โดยการสนับสนุนความเปิดกว้าง Google มุ่งหวังที่จะเร่งตลาดเอเย่นต์ทั้งหมด โดยวางตำแหน่งแพลตฟอร์มคลาวด์และเครื่องมือของตนให้เป็นศูนย์กลางในการอำนวยความสะดวก

วิธีการทำงานของ A2A (Source: Google)

การปรับเปลี่ยนการแข่งขันคลาวด์: การเดิมพันเชิงกลยุทธ์ของ Google

การประกาศเหล่านี้ลงตัวในบริบทของการแข่งขันคลาวด์ที่กำลังดำเนินอยู่ Google Cloud ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการเติบโตที่น่าประทับใจซึ่งมักได้รับแรงผลักดันจากการนำ AI ไปใช้ ยังคงถือครองตำแหน่งที่สามในด้านส่วนแบ่งการตลาด โดยตามหลัง AWS และ Microsoft Azure Cloud Next 2025 แสดงให้เห็นถึงกลยุทธ์ของ Google ในการปรับเปลี่ยนการแข่งขันนี้โดยการอาศัยจุดแข็งเฉพาะตัวและจัดการกับความอ่อนแอที่รับรู้

จุดเด่นของ Google ได้รับการแสดงออกอย่างเต็มที่ การลงทุนระยะยาวในการออกแบบซิลิคอนแบบกำหนดเองซึ่งสรุปเป็น Ironwood TPU ที่เน้นการอนุมานให้ความเป็นเอกลักษณ์ทางฮาร์ดแวร์เมื่อเทียบกับชิป Trainium/Inferentia ของ AWS และตัวเร่งความเร็ว Maia ของ Azure Google เน้นย้ำถึงความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพต่อวัตต์ ซึ่งอาจเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อความต้องการพลังงานของ AI เพิ่มขึ้น การเปิดตัว Cloud WAN เป็นการเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลกที่ไม่เหมือนใครให้เป็นข้อได้เปรียบด้านเครือข่าย

นอกจากนี้ Google ยังคงใช้ประโยชน์จากมรดกด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมาจาก การวิจัยของ DeepMind และแสดงออกมาในแพลตฟอร์ม Vertex AI ที่ครอบคลุม ซึ่งสอดคล้องกับการรับรู้ของตลาดในฐานะผู้นำด้าน AI และการวิเคราะห์ข้อมูล

ในขณะเดียวกัน Google ได้ส่งสัญญาณถึงความพยายามในการจัดการกับความกังวลขององค์กรในอดีต การเข้าซื้อกิจการ $32 พันล้านในการซื้อกิจการ Wiz บริษัทความปลอดภัยคลาวด์ ซึ่งประกาศก่อน Next เป็นคำกล่าวที่ชัดเจนถึงความตั้งใจที่จะเสริมสร้างท่าทางด้านความปลอดภัยและปรับปรุงความใช้งานง่ายและประสบการณ์ของการเสนอขายด้านความปลอดภัย – พื้นที่ที่สำคัญสำหรับความไว้วางใจขององค์กร

การเน้นย้ำถึงโซลูชันสำหรับอุตสาหกรรม ความพร้อมขององค์กร และการเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ยังพยายามที่จะเปลี่ยนแปลงการรับรู้ของตลาดจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีแบบดั้งเดิมไปสู่การเป็นพันธมิตรองค์กร

เมื่อรวมกันแล้ว กลยุทธ์ของ Google ดูเหมือนจะไม่เน้นไปที่การเทียบเคียงกับบริการของ AWS และ Azure ทั้งหมด แต่เน้นไปที่การใช้ทรัพย์สินที่ไม่เหมือนใคร – การวิจัย AI, ฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเอง, โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลก และความชื่นชอบแบบโอเพ่นซอร์ส – เพื่อสร้างความเป็นผู้นำในคลาวด์คอมพิวติ้งยุคหน้า: AI ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยเฉพาะการอนุมานที่มีประสิทธิภาพและระบบเอเย่นต์ที่ซับซ้อน

เส้นทางข้างหน้าสำหรับ Google AI

Google Cloud Next 2025 นำเสนอเรื่องราวที่น่าเชื่อถือของความทะเยอทะยานและความสอดคล้องเชิงกลยุทธ์ Google กำลังเพิ่มความสามารถในการใช้ AI โดยใช้ซิลิคอนแบบกำหนดเองที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับยุคการอนุมาน (Ironwood TPU) พอร์ตโฟลิโอมデル AI ที่สมดุลและเป็นจริง (Gemini 2.5 Pro และ Flash) โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายระดับโลก (Cloud WAN) และแนวทางที่เปิดกว้างและกล้าๆ ที่จะเข้าสู่โลกของเอเย่นต์ AI (ADK และ A2A)

ในที่สุด เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นถึงบริษัทที่กำลังเดินหน้าอย่างแข็งขันเพื่อเปลี่ยนความสามารถทางเทคนิคที่ลึกซึ้งของตนให้เป็นการนำเสนอองค์กรที่ครอบคลุมและแตกต่างสำหรับยุค AI การรวมกลยุทธ์ – ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ เครือข่าย และมาตรฐานที่เปิดกว้าง – นั้นเป็นกลยุทธ์ที่ดี อย่างไรก็ตาม เส้นทางข้างหน้าจำเป็นต้องมีมากกว่าการนวตกรรม

ความท้าทายที่สำคัญที่สุดของ Google อาจไม่อยู่ที่ด้านเทคโนโลยี แต่อยู่ที่การเอาชนะความไม่ค่อยเปลี่ยนแปลงในการนำไปใช้ในองค์กรและการสร้างความไว้วางใจที่ยั่งยืน การเปลี่ยนการประกาศที่มีความทะเยอทะยานเหล่านี้ให้เป็นผลประโยชน์ของส่วนแบ่งการตลาดที่ยั่งยืนเมื่อเทียบกับ конкурันที่มีตำแหน่งที่มั่นคงจำเป็นต้องมีการดำเนินการอย่างไม่มีข้อผิดพลาด กลยุทธ์การตลาดที่ชัดเจน และความสามารถในการโน้มน้าวองค์กรขนาดใหญ่อย่างต่อเนื่องว่า Google Cloud เป็นแพลตฟอร์มที่จำเป็นสำหรับอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของพวกเขา อนาคตของเอเย่นต์ที่ Google มองเห็นนั้นน่าดึงดูด แต่การบรรลุนั้นขึ้นอยู่กับการนำทางพลวัตของตลาดที่ซับซ้อนหลังจากที่แสงจอแสดงผลของลาสเวกัสดับลง