# Сундар Пичаи: «Агенты ИИ станут основой нашего взаимодействия с интернетом» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=9C20esBUf-Q Канал: Google for Developers Опубликовано: 21.05.2026 --- В рамках конференции Google I/O 2026 генеральный директор Google Сундар Пичаи встретился с Мэттом Берманом, главой Forward Future, чтобы обсудить радикальную трансформацию интернета. В центре дискуссии оказались переход от традиционного поиска к агентским рабочим процессам, баланс между открытыми и закрытыми моделями ИИ, а также нарастающие вызовы в сфере кибербезопасности и дефицита вычислительных мощностей. ## 🌐 Новая эра: интернет ИИ-агентов вместо поиска [[JUMP:01:24]] Сундар Пичаи, стоявший у истоков создания браузера Google Chrome, считает, что мы находимся в моменте фундаментальной трансформации веба [01:24]. По его мнению, агенты станут основной точкой входа в интернет для большинства людей. Этот процесс уже начался в среде разработчиков, которые перешли от простого автодополнения кода к полноценным «агентским рабочим процессам» (agentic workflows) [02:28]. Пичаи выделяет несколько ключевых аспектов внедрения агентов: * **Автоматизация рутины:** Агенты избавят пользователей от необходимости заполнять бесконечные формы, например, при продлении водительских прав в DMV [03:49]. * **Сохранение контроля:** Глава Google подчеркивает, что при разработке важно сохранить за пользователем чувство контроля, прозрачности и «субъектности» (agency) [03:08]. * **Дифференциация задач:** Агенты возьмут на себя «бытовую» часть интернета (заказ продуктов), оставляя человеку пространство для осознанного выбора и удовольствия (например, поиск подарка для близкого человека) [03:35]. В вопросе доверия Пичаи проводит аналогию с беспилотными автомобилями. Он утверждает, что люди со временем научились доверять Waymo больше, чем водителям-людям, благодаря накопленным данным о безопасности [05:10]. Аналогично, фильтры спама в Gmail уже много лет работают как базовые агенты, которым пользователи делегировали право фильтровать свою информацию [04:43]. ## 🛡️ Кибербезопасность и «оружейный» ИИ [[JUMP:08:58]] Обсуждая угрозы, участники затронули появление специализированных моделей для взлома. Пичаи подтвердил, что Google фиксирует рост числа ИИ-усиленных атак и активно внедряет агентские методы защиты [09:25]. Основные инструменты Google в этой сфере: * **Code Mender:** Внутренний продукт, который теперь становится доступен внешним клиентам. Он в режиме 24/7 выявляет уязвимости, генерирует патчи, тестирует их и развертывает в реальном времени [10:59]. * **Viz:** Недавнее приобретение Google, обеспечивающее мониторинг угроз в реальном времени на уровне всей инфраструктуры [11:11]. * **Project Zero:** Продолжение политики ответственного разглашения, где вендору дается 90 дней на исправление найденной бреши до публичного анонса [12:55]. Комментируя появление моделей вроде Mythos (от Anthropic) или GPT 5.5 Cyber (от OpenAI), Пичаи отметил, что Google придерживается итеративного, но осторожного подхода [12:14]. По его словам, если модель дает скачок эффективности в 20% по сравнению с текущим уровнем техники, её выпуск требует тесного взаимодействия с правительством и соблюдения строгих протоколов безопасности [14:00]. ## 🏗️ Стратегия моделей: открытый код против «фронтира» [[JUMP:14:26]] Особое внимание было уделено конкуренции между закрытыми и открытыми моделями. Google продолжает развивать семейство Gemma, однако Мэтт Берман заметил, что основные ресурсы направляются на закрытые флагманские модели [14:38]. Аргументы Пичаи в пользу текущей стратегии: 1. **Инвестиционный барьер:** Создание моделей «фронтира» (самых продвинутых в индустрии) требует колоссальных капитальных вложений (CapEx) и глубоких R&D [15:42]. 2. **Экономика эффективности:** Google делает ставку на «рабочих лошадок» — семейство моделей Flash (например, Gemini 3.5 Flash). Они оптимизированы по стоимости и скорости, что критически важно для CIO компаний, чьи бюджеты «сгорают» на слишком дорогих запросах [23:00]. 3. **Гибридный подход:** Пичаи утверждает, что внутри Google используется смесь моделей Pro и Flash, и советует другим компаниям следовать этому примеру для оптимизации затрат [23:41]. ## 🌏 Китайский ИИ и технологический суверенитет [[JUMP:18:04]] Мэтт Берман поднял вопрос о целесообразности использования американскими компаниями китайских моделей с открытым кодом, таких как DeepSeek, которые показывают высокую эффективность при низкой цене [18:31]. Позиция Пичаи по «китайскому вопросу»: * **Приоритет задач:** Для бизнеса важна предсказуемость, надежность и безопасность. Если открытая модель соответствует лицензиям и проверяется сообществом, страна её происхождения имеет второстепенное значение [19:47]. * **Проблема оптимизации:** Существует риск, что зарубежные модели будут оптимизированы под специфическое оборудование других стран, создавая технологическую зависимость [20:51]. * **Главная цель:** Пичаи считает, что США должны фокусироваться не на запретах, а на том, чтобы самим оставаться на переднем крае инноваций (frontier) [20:13]. ## ⚡ Вычислительный тупик и самообучающийся ИИ [[JUMP:24:45]] В завершение беседы спикеры обсудили концепцию самосовершенствующегося ИИ (recursive self-improvement). Пичаи призывает избегать «состояния гонки» (race condition) любой ценой, считая, что риски здесь сопоставимы с угрозами в кибербезопасности [25:12]. Он подчеркивает: по мере усложнения ИИ, его развитие должно становиться предметом общественного диалога, а не решением одной компании [26:34]. Проблема «бутылочного горлышка» в вычислениях остается актуальной, несмотря на наличие у Google собственных чипов TPU. Пичаи выделил основные факторы, сдерживающие рост: * **Физическая инфраструктура:** Сложности с получением разрешений на строительство дата-центров и доступ к электросетям [30:27]. * **Цепочки поставок:** Дефицит памяти и ключевых компонентов систем [31:09]. * **Закон систем:** Пичаи иронично замечает, что как только решается одна проблема (например, нехватка чипов), узким местом сразу становится что-то другое, например, память или охлаждение [30:14]. Модели семейства Flash (работающие со скоростью до 800 токенов в секунду) стали ответом на этот дефицит, позволяя обслуживать миллиарды пользователей в рамках ограниченных вычислительных ресурсов [28:42].