# Логан Килпатрик о трансформации Google: 500 триллионов токенов в месяц и новая эра ИИ-продуктов

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=kp9afmazO_w
Канал: Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"
Опубликовано: 12.06.2025

---

Логан Килпатрик, специалист по продукту в Google AI, в пятый раз становится гостем подкаста The Cognitive Revolution, чтобы подвести итоги беспрецедентной недели в истории ИИ (с 15 по 22 мая 2025 года). В центре дискуссии — фундаментальная трансформация Google из «спящего гиганта» в доминирующую силу, масштабирование мощностей до 500 триллионов токенов в месяц и то, как новые архитектуры моделей меняют саму суть разработки программного обеспечения.

## 🏗️ Пробуждение гиганта: внутренняя трансформация Google
[[JUMP:7:19]]

Логан Килпатрик описывает последние два года в Google как период радикальной культурной и организационной перестройки. По его словам, долгое время внешние наблюдатели воспринимали компанию как склеротичную структуру, где разрозненные команды (Google Brain, DeepMind, Google Research) работали над пересекающимися задачами без единого вектора [8:22].

Ситуация изменилась в середине 2023 года, когда произошло слияние Google Brain и DeepMind. По мнению гостя, это стало отправной точкой для создания структуры, способной лидировать в следующие 10 лет [10:09].

Ключевые аспекты трансформации:

*   **Переход к продуктам:** DeepMind эволюционировал из организации, занимавшейся фундаментальными исследованиями, в команду, создающую конечные продукты, такие как Gemini и Notebook LM [12:41].
*   **Иерархия и фокус:** Килпатрик отмечает, что Демис Хассабис и руководство DeepMind проделали огромную работу по объединению двух разных культур под одной крышей, что позволило сократить циклы итераций [11:01].
*   **Инфраструктурное преимущество:** Google перешла на «военные рельсы», максимально эффективно используя свои TPUs как для обучения моделей следующего поколения, так и для обеспечения масштабного инференса [11:50].

## 📈 Масштаб 500 триллионов токенов: ИИ для каждого человека
[[JUMP:11:38]]

Одной из самых поразительных цифр, озвученных на конференции Google I/O, стал объем обрабатываемых данных: 500 триллионов токенов в месяц [7:57]. Логан подчеркивает, что это 50-кратный рост по сравнению с показателями годовой давности, когда он только пришел в компанию (тогда объем составлял около 10 триллионов токенов) [0:25].

Для контекста: этот объем эквивалентен примерно 50 000 токенов в месяц на каждого жителя Земли [0:39]. Килпатрик объясняет такой взрывной рост несколькими факторами:

1.  Глубокая интеграция Gemini во все ключевые продукты Google (Docs, Sheets, Gmail, YouTube) [16:05].
2.  Рост популярности корпоративных облачных решений Google Cloud [16:19].
3.  Использование ИИ в беспилотных автомобилях Waymo и других сервисах экосистемы [16:05].

Гость утверждает, что Google максимально мотивирована на успех, так как ИИ теперь является не дополнением, а фундаментом всей бизнес-модели компании [16:33].

## ⚔️ Конкуренция, конвергенция и кейс Windsurf
[[JUMP:19:37]]

Обсуждая текущее состояние рынка, Килпатрик отмечает, что ИИ-экосистема сейчас является самой конкурентной средой в мире с точки зрения талантов, капитала и скорости исполнения [5:16].

Наблюдаемую сейчас «конвергенцию» моделей (когда ведущие лаборатории выпускают очень похожие по функциям продукты почти одновременно) Логан объясняет тем, что «низковисящие фрукты» уже собраны [20:03]. Однако в будущем он ожидает дивергенции:

*   **Фокус на специализации:** Компании могут начать фокусироваться на узких нишах, например, Anthropic может решить стать лучшим только в кодинге (хотя это противоречит их широкой миссии) [21:22].
*   **Инфраструктурный отрыв:** Google планирует использовать свое преимущество в виде собственных чипов и вертикально интегрированного стека для создания уникальных возможностей [20:31].

Отдельно была затронута тема конфликта Anthropic и Windsurf (после сделки последних с OpenAI). Логан выразил понимание позиции Anthropic, которая решила не предоставлять вычислительные мощности прямым конкурентам, назвав это «защищаемой бизнес-стратегией» [30:35]. Он подчеркнул, что мандат Google Cloud, напротив, заключается в том, чтобы предоставлять инфраструктуру Google всему миру, позволяя стартапам строить на ней свои решения [31:14].

## 🚀 Gemini 2.5 Pro: Эпоха длинного контекста и рассуждений
[[JUMP:40:05]]

Логан и ведущий Нейтан Лабенц подробно обсудили возможности новой модели Gemini 2.5 Pro. Лабенц поделился личным опытом: он загрузил в модель кодовую базу объемом 500 000 токенов, и Gemini успешно справилась с отладкой сложных скриптов, переписывая целые файлы без потери контекста [40:36].

Килпатрик выделил ключевые технические достижения:

*   **Benchmark MRCR:** В тестах на извлечение множественных объектов из контекста (Multi-Needle) новая версия Gemini 2.5 Pro показывает результат на 20% лучше конкурентов [43:42].
*   **Слияние контекста и рассуждений:** По словам гостя, именно продвинутые способности к рассуждению (reasoning) позволяют модели эффективно использовать окно контекста в миллион и более токенов [44:47].
*   **Изменение поведения пользователей:** С выходом 2.5 Pro Google зафиксировала резкий сдвиг в сторону запросов с огромным объемом данных (видео, целые репозитории, архивы почты), чего не наблюдалось с предыдущими версиями [45:52].

## 🏗️ Будущее агентов: от сложного программирования к простым промптам
[[JUMP:58:57]]

Важным трендом Килпатрик считает упрощение ИИ-систем. Если раньше для создания сложных функций (например, аудио-обзоров в Notebook LM) требовался 14-этапный процесс с передачей данных между разными инстансами модели, то теперь это сокращено до 4 этапов [105:06].

Основные тезисы об агентах:

1.  **Модели-агенты «из коробки»:** Модели эволюционируют так, что скоро им не понадобится внешняя «обвязка» (scaffolding). Они будут нативно владеть инструментами поиска, выполнения кода и работы с памятью [101:25].
2.  **Риск «сложных систем»:** По мнению Логана, компании, построившие слишком сложные надстройки над слабыми моделями прошлого года, сейчас сталкиваются с необходимостью их демонтажа, так как современные модели справляются с задачами через простой промпт [103:23].
3.  **Диффузионные языковые модели:** Килпатрик выразил восторг по поводу новой парадигмы генерации текста (diffusion vs autoregressive). Эти модели работают невероятно быстро, позволяя генерировать интерфейсы (UI) буквально на лету, подстраиваясь под глаз человека [108:39].

## 🧠 AGI и человеческий фактор: почему люди все еще важны
[[JUMP:109:45]]

Отвечая на вопрос о сроках достижения AGI, Логан предположил, что это будет не «момент выхода супер-модели», а «продуктовый опыт» [111:18]. По его мнению, кто-то объединит умную модель, эффективную память и правильный интерфейс так, что у пользователя возникнет ощущение взаимодействия с AGI [112:18].

Несмотря на технологический оптимизм, Килпатрик сохраняет «человекоцентричный» взгляд на мир:

*   **Отказ от помощи ИИ:** Логан признался, что пишет 95% своих писем и твитов самостоятельно, без помощи ИИ, так как дорожит своим уникальным тоном и агентностью [113:57].
*   **Ценность человеческого «предсказания следующего токена»:** По словам гостя, в мире, переполненном ИИ-контентом, мысли и опыт живых людей становятся экспоненциально ценнее [116:01].
*   **Совет разработчикам:** Чтобы получить доступ к закрытым программам Google AI (early access), Килпатрик предложил писать ему напрямую на почту (`lkilpatrick@google.com`), подчеркнув важность личных отношений даже в эпоху алгоритмов [48:57].