Google giải thích chiến lược "khác biệt nhưng cởi mở" cho đống công nghệ AI toàn diện

Tại hội nghị Google Cloud Next, Andi Gutmans, người phụ trách mảng kinh doanh dữ liệu của Google Cloud, đã khẳng định rằng công ty mẹ đang nắm giữ một lợi thế cấu trúc vượt trội so với các đối thủ lớn nhất trong cuộc đua giành giá trị từ các tác nhân AI (AI agents) trong doanh nghiệp. Ông lập luận rằng hiện tại không có đối thủ cạnh tranh nào kết hợp được hạ tầng điện toán đám mây, các mô hình AI tiên phong và một nền tảng dữ liệu dưới cùng một mái nhà.

"Chúng tôi thực sự là nhà cung cấp duy nhất sở hữu cả hạ tầng AI, mô hình AI và nền tảng dữ liệu," ông Gutmans chia sẻ trong một buổi họp báo với các phóng viên.

Gutmans, người quản lý các mảng phân tích, cơ sở dữ liệu giao dịch, lưu trữ và sản phẩm thông minh kinh doanh của Google Cloud, cho biết đống công nghệ (stack) tích hợp này là yếu tố then chốt để đạt được giá trị thực tế từ AI.

Lợi thế của sự tích hợp toàn diện

So sánh với các đối thủ, Gutmans chỉ ra những khoảng trống trong hệ sinh thái của họ. "Nếu bạn nhìn vào AWS và Azure, họ có hạ tầng nhưng không có mô hình," ông nói. "Bạn nhìn vào các nhà cung cấp dữ liệu, họ có nền tảng dữ liệu, nhưng phải lấy hạ tầng và mô hình từ nơi khác. Các nhà cung cấp mô hình AI thì chỉ làm mô hình AI."

Theo ông Gutmans, khi các doanh nghiệp chuyển dịch từ các công cụ AI phản hồi truy vấn của con người sang các tác nhân AI hoạt động tự chủ thay mặt nhân viên, tầm quan trọng của những khoảng trống này trở nên rõ rệt hơn. Sự chuyển đổi này tạo áp lực lên nền tảng dữ liệu nền tảng theo cách mà các kiến trúc cũ không được thiết kế để xử lý. Hơn nữa, kinh tế vận hành các tác nhân ở quy mô lớn sẽ thưởng cho các nhà cung cấp kiểm soát nhiều hơn phần còn lại của đống công nghệ.

Tái thiết kế cho kỷ nguyên "Agent Scale"

"Nếu bạn hỏi 'Đám mây dữ liệu tác nhân (Agentic Data Cloud) này thực sự khác biệt như thế nào vì mọi người đều nói điều tương tự?' Câu trả lời là chúng tôi có vị thế độc đáo để tích hợp những thứ này rất chặt chẽ," Gutmans giải thích. "Điều này quan trọng hơn bao giờ hết khi bạn chuyển từ quy mô con người sang quy mô tác nhân, vì bạn sẽ phải bẻ cong đường cong hiệu suất-giá cả, nếu không nó sẽ quá đắt đỏ."

Ông cho biết Google đã dành một năm rưỡi qua để suy nghĩ lại về nền tảng dữ liệu của mình cho sự chuyển dịch sang quy mô tác nhân. Khoảng 90% dữ liệu doanh nghiệp vẫn chưa có cấu trúc và lịch sử để không được sử dụng. Tính năng Danh mục Kiến thức (Knowledge Catalog) được công bố tại hội nghị được thiết kế để cung cấp dữ liệu này cho các tác nhân mà không cần đội ngũ kỹ sư dữ liệu khổng lồ chuẩn bị thủ công.

Tác động của Gemini 2.5

Khoảnh khắc tạo nên sự thay đổi này không phải là một quyết định sản phẩm mà là một quyết định về mô hình. Khi Gemini 2.5 ra mắt, đã có một điểm ngoặt về khả năng suy luận, buộc Google phải thiết kế lại mọi tác nhân trong danh mục dữ liệu của mình.

"Chúng tôi đã thiết kế lại hoàn toàn từng tác nhân trong năm qua. Ngay cả tác nhân phân tích hội thoại, tác nhân khoa học dữ liệu, tác nhân kỹ sư dữ liệu — chúng tôi đã phải ít mang tính quy định hơn với các mô hình," Gutmans nói. "Đó là nơi Danh mục Kiến thức và các MCP hỗ trợ vì chúng tốt hơn nhiều trong việc suy luận xung quanh chúng. Đó là điểm ngoặt lớn."

Ông nhận định rằng các phương pháp tiếp cận từng yêu cầu hàng tháng xây dựng bản thể (ontology) thủ công không còn cần thiết nữa. "Một năm trước, mọi người sẽ nói, 'Hãy để tôi lấy Palantir và 20 người làm việc trong sáu tháng để xây dựng một bản thể.' Đó không còn là cách bạn tiếp cận vấn đề nữa. Nếu bạn thực sự muốn kích hoạt toàn bộ tài sản dữ liệu của mình, bạn không thể làm điều đó bằng con người."

Khác biệt nhưng cởi mở

Khi được hỏi cách Google điều hướng một thị trường nơi họ vừa cạnh tranh vừa hợp tác với nhiều nhà cung cấp phần mềm, Gutmans mô tả cách tiếp cận của công ty là "Khác biệt, nhưng cởi mở".

Google tự sản xuất các bộ tăng tốc AI TPU của riêng mình nhưng vẫn hợp tác với Nvidia về chip. Họ có nền tảng phân tích dữ liệu BigQuery nhưng cũng làm việc với Databricks, Snowflake và Informatica. Người dùng GCP có thể tạo, triển khai và quản lý các tác nhân AI để thực hiện nhiệm vụ trên toàn bộ tài sản kỹ thuật số của mình, nhưng cũng có thể lưu trữ các khả năng tương tự từ các đối tác như Salesforce và ServiceNow.

Gutmans khẳng định đống công nghệ tích hợp là một lợi thế cạnh tranh thực sự và bền vững, đặc biệt khi bảo mật, quản trị và hiệu quả chi phí ngày càng khó quản lý trên các hệ thống phân mảnh. Nguyên tắc này cũng áp dụng cho tính năng cross-cloud lakehouse (nhà kho dữ liệu đa đám mây) được công bố trong tuần, cho phép khách hàng truy vấn dữ liệu nằm trên Amazon Web Services hoặc Microsoft Azure với độ trễ thấp ngay từ Google Cloud.