Google в 2025: 60 главных AI-анонсов, которые изменили всё

2025: Год, когда Google перезагрузил AI-ландшафт

Если 2023 год запомнился как год ChatGPT, а 2024 — как год мультимодальности, то 2025 однозначно войдет в историю как «год Google». Компания из Маунтин-Вью обрушила на рынок настоящий шквал инноваций, представив за 12 месяцев более 60 значимых AI-анонсов. От фундаментальных прорывов в архитектуре моделей до революции в пользовательских продуктах — мы проанализировали всё, что изменило правила игры.

Ядро революции: Модели Gemini нового поколения

Семейство Gemini стало центральным элементом стратегии Google. Вместо единого крупного релиза компания представила целый портфель специализированных моделей.

Gemini 2.0: Архитектурный прорыв

• Gemini Ultra 2.0: Первая модель, преодолевшая барьер в 90% по тесту MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Ключевая инновация — «модульная экспертиза», где разные части сети активируются для разных типов задач, что резко снижает вычислительные затраты на инференс.
• Gemini Pro 2.0: Оптимизирована для разработчиков и предприятий. Поддержка контекста увеличена до 2 млн токенов, что эквивалентно 1500 страницам текста. Именно эта модель легла в основу революции в Google Translate.
• Gemini Nano+: Модель для устройств на краю сети (edge). Может работать полностью офлайн на флагманских телефонах Pixel, обеспечивая приватность и мгновенный отклик.

Gemma 2: Открытые модели для всех

Продолжая стратегию открытости, Google выпустила Gemma 2 в трех размерах (2B, 7B, 70B параметров). Модели с 70B параметрами показали результаты, сопоставимые с Llama 3 70B, но с существенно более низкими требованиями к памяти благодаря новой технике сжатия «Sparse MoE».

# Пример запуска Gemma 2 7B локально с помощью transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-2-7b-it")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-2-7b-it", device_map="auto")

input_text = "Объясни квантовые вычисления простыми словами:"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**input_ids, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Железо будущего: TPU Ironwood и Axion

Аппаратные анонсы Google в 2025 году произвели эффект разорвавшейся бомбы, особенно на фоне новостей о том, что Nvidia поглощает Groq. Google ответил собственными суперчипами.

Параллельно был анонсирован процессор Google Axion — первый ARM-чип компании, созданный специально для AI-инференса в облаке. Он предлагает на 40% лучшее соотношение производительности к ватту по сравнению с аналогичными x86-процессорами.

Поиск, который думает: «Project Astra» и новый Google Search

Самый заметный для миллиардов пользователей анонс — полная интеграция Gemini в Google Search. Теперь поиск — это не просто выдача ссылок, а диалоговый агент, способный:

1. Синтезировать ответы из десятков источников в реальном времени.
2. Выполнять многошаговые рассуждения (например, планировать путешествие с учетом бюджета, предпочтений и текущих цен).
3. Генерировать контент (код, тексты, изображения) прямо в интерфейсе поиска.

Внутренний «Project Astra» — это попытка создать универсального AI-агента, который может понимать контекст через камеру и микрофон, запоминать взаимодействия и выполнять задачи в реальном мире (например, «найди, где я оставил ключи, основываясь на вчерашнем видео с камеры»).

Рабочая станция будущего: Google Workspace × Gemini

В ответ на растущую популярность Copilot (несмотря на его проблемы) Google глубоко интегрировала Gemini в Gmail, Docs, Sheets и Meet. Новые функции включают:

• «Писать за меня» в Gmail: AI не просто предлагает ответы, а ведет всю переписку, адаптируясь к стилю пользователя.
• Анализ данных в Sheets через естественный язык: «Покажи сезонные тренды продаж и спрогнозируй выручку на следующий квартал».
• AI-модератор встреч в Google Meet, который автоматически создает итоги, назначает задачи и отслеживает их выполнение.

Это напрямую повлияло на рабочие привычки миллионов людей, сместив фокус с создания контента на его редактирование и стратегическое планирование.

Облако как AI-суперкомпьютер: Google Cloud Platform

Для разработчиков и предприятий Google представила «AI Hypercluster» — распределенную сеть дата-центров, объединенных оптическими линиями связи со скоростью 1.6 Тбит/с. Это позволяет обучать модели размером с Gemini Ultra 2.0 в 2 раза быстрее, чем раньше.

1 Vertex AI Agent Builder

Новый фреймворк для создания специализированных AI-агентов без глубоких знаний в ML. Поддерживает подключение к более чем 200 корпоративным системам (Salesforce, SAP, Oracle) из коробки.

2 Gemini API с предсказуемой стоимостью

Google ввела модель ценообразования «Cost Guard», которая гарантирует, что стоимость инференса не превысит заданный бюджет, автоматически переключаясь между моделями разного размера.

# Пример использования нового Gemini API с Cost Guard
from google.cloud import aiplatform
from google.cloud.aiplatform_v1.types import content

client = aiplatform.gapic.PredictionServiceClient()

request = content.GenerateContentRequest(
    model="gemini-2.0-pro",
    contents=[...],
    cost_guard={
        "max_cost_usd": 0.50,  # Максимум 50 центов за запрос
        "fallback_model": "gemini-2.0-nano"  # Автоматический переход на более дешевую модель
    }
)
response = client.generate_content(request)

Что это значит для индустрии? Пять ключевых выводов

1. Конец эры монолитных моделей. Будущее за портфелями специализированных моделей (разных размеров, для разных задач), как показали Gemini 2.0 и Gemma 2.
2. Гонка аппаратного обеспечения вышла на новый уровень. С появлением TPU Ironwood и чипов Axion Google бросила прямой вызов Nvidia. Это может ускорить планы IPO других AI-компаний, стремящихся снизить зависимость от одного поставщика чипов.
3. AI становится невидимым. Самые мощные инновации (в поиске, Workspace) встроены прямо в существующие продукты. Пользователи получают AI-возможности, даже не задумываясь об этом.
4. Открытые vs. закрытые модели. Google играет на двух полях одновременно: мощные закрытые модели Gemini для продуктов и открытые Gemma для сообщества. Эта гибридная стратегия может стать новым стандартом.
5. Фокус смещается на инференс. Большинство анонсов 2025 года (от TPU Ironwood до Gemini Nano+) направлены на то, чтобы сделать запуск AI-моделей быстрее, дешевле и доступнее на любом устройстве.

Взгляд в 2026: Что дальше?

Сделав в 2025 году больше анонсов, чем за предыдущие три года вместе взятых, Google задала невероятно высокий темп. Ожидается, что в 2026 году фокус сместится на:

• AI-агенты, способные действовать автономно (платить счета, бронировать рейсы, управлять умным домом).
• Персонализацию в реальном времени — модели, которые адаптируются к конкретному пользователю за несколько взаимодействий.
• Решение проблемы «галлюцинаций» раз и навсегда, возможно, через гибридные нейро-символьные архитектуры.

Одно можно сказать точно: после 60 трансформационных анонсов 2025 года Google вернула себе титул самого инновационного AI-игрока. И битва только начинается.