Апрель 2026 года стал одним из самых насыщенных месяцев в истории Google AI. Конференция Cloud Next ‘26 собрала более 32 000 участников и принесла свыше 260 анонсов — от принципиально новых чипов до бесплатного видеоредактора с ИИ. Ниже — подробный разбор всего самого важного.

Апрель 2026-го ознаменовал переход Google из эпохи генеративного ИИ в эпоху агентного ИИ — технологий, которые не просто отвечают на вопросы, а самостоятельно выполняют сложные многошаговые задачи.

Cloud Next ‘26: курс на агентный ИИ

ℹ Что такое агентный ИИ?
Агентный ИИ (Agentic AI) — системы, способные автономно планировать и выполнять сложные цепочки действий без постоянного участия человека. Это следующий шаг после чат-ботов и генеративных инструментов.

Главная тема конференции — помочь бизнесу выжать максимум из агентных технологий. Google Cloud Next 2026 ознаменовал чёткий сдвиг: агентное предприятие — уже не просто концепция в роадмапе, а работающая реальность. Почти 75% клиентов Google Cloud уже используют AI-продукты компании.

Показательна и внутренняя статистика: 75% всего нового кода в самом Google теперь генерируется ИИ и проверяется инженерами — против 50% прошлой осенью.

Gemini Enterprise Agent Platform

Google выпустила полноценную «операционную систему» для AI-агентов — Gemini Enterprise Agent Platform (платформа для корпоративных агентов Gemini). Это единая среда для создания, масштабирования, управления и оптимизации AI-агентов в рамках предприятия.

Платформа включает новый Agent Designer (конструктор агентов), Inbox для управления активностью агентов, поддержку долгосрочных агентов, навыки (Skills), проекты и многое другое.

Главное отличие от прежних фреймворков — глубокий слой корпоративного управления, призванный ответить на вопрос, который задают юридические, комплаенс- и IT-команды: «Как нам это контролировать?»

В рамках платформы также анонсированы:

  • Agent Development Kit (ADK) — фреймворк с граф-ориентированной логикой для координации агентов
  • Agent Studio — среда от простого промпта до развёртывания сложных агентов
  • Agent Sandbox — защищённая среда для безопасного выполнения кода агентов

TPU восьмого поколения: два чипа для новой эры

Google анонсировала восьмое поколение своих процессоров TPU (Tensor Processing Unit — специализированный чип для машинного обучения): впервые в истории линейки это сразу два отдельных чипа, спроектированных специально для агентной эры.

💡 Зачем два чипа?
Тренировка и инференс (inference — запуск обученной модели) — принципиально разные задачи. Google впервые разделила их на уровне кремния, получив резкий прирост эффективности на каждом направлении.

Сравнение TPU 8t и TPU 8i

ПараметрTPU 8t (обучение)TPU 8i (инференс)
Основная задачаТренировка моделейЗапуск агентов и инференс
МасштабДо 9 600 чипов в одном суперподеДо 1 152 чипов в поде
Преимущество по мощности~3× vs. предыдущее поколение80% лучше производительность/$
ТопологияVirgo Network, ICIBoardfly, CAE
Память2 ПБ общей HBM384 МБ on-chip SRAM, 288 ГБ HBM

TPU 8t, оптимизированный для обучения, использует прорывную технологию межчиповых соединений (Inter-Chip Interconnect, ICI), масштабируясь до 9 600 TPU и 2 ПБ общей высокоскоростной памяти в одном суперподе. Он обеспечивает трёхкратный прирост вычислительной мощности по сравнению с Ironwood и вдвое лучшую производительность на ватт.

TPU 8i — прорывная система для инференса и обучения с подкреплением (RL). Утроение объёма on-chip SRAM до 384 МБ и рост HBM до 288 ГБ разрушают «стену памяти», позволяя хранить огромные KV-кэши целиком на кремнии. Удвоение пропускной способности ICI до 19,2 Тбит/с и специальный движок ускорения коллективных операций (CAE) снижают on-chip задержки до 5×. В итоге TPU 8i обеспечивает на 80% лучшую производительность на доллар для инференса по сравнению с предыдущим поколением.

Gemma 4: самая мощная открытая модель на байт веса

Google представила Gemma 4 — самые интеллектуальные открытые модели компании на сегодняшний день. Созданные специально для продвинутых рассуждений и агентных рабочих процессов, они обеспечивают беспрецедентный уровень интеллекта на параметр.

Gemma 4 выходит в четырёх вариантах: Effective 2B (E2B), Effective 4B (E4B), 26B Mixture of Experts (MoE) и 31B Dense. Все модели семейства выходят за рамки простого чата и справляются со сложной логикой и агентными рабочими процессами.

Крупные модели демонстрируют производительность мирового уровня для своих размеров: 31B-модель занимает #3 среди открытых моделей мира в стандартной таблице лидеров Arena AI, а 26B-модель — #6 место. При этом Gemma 4 опережает модели, превышающие её по размеру в 20 раз.

📝 Ключевые возможности Gemma 4
  • Мультимодальность: текст, изображения (все модели), видео и аудио (E2B/E4B)
  • Контекстное окно: до 128K токенов (малые модели) и до 256K токенов (большие)
  • Поддержка языков: более 140 языков, включая русский
  • Лицензия: Apache 2.0 — свободное коммерческое использование без ограничений
  • Агентные возможности: нативный function calling, генерация кода, структурированный вывод

Построенные на базе той же исследовательской основы, что и Gemini 3, и выпущенные под коммерчески дружелюбной лицензией Apache 2.0, эти модели выходят за рамки чата. С контекстными окнами до 256K, нативной обработкой изображений и аудио и поддержкой более 140 языков они отлично справляются со сложной логикой, генерацией кода и агентными рабочими процессами.

С момента выпуска первого поколения разработчики скачали Gemma более 400 миллионов раз, сформировав живое сообщество «Gemmaverse» из более чем 100 000 вариантов.


graph TD
    A[Gemma 4] --> B[E2B — смартфоны]
    A --> C[E4B — edge-устройства]
    A --> D[26B MoE — потребительские GPU]
    A --> E[31B Dense — рабочие станции]
    B --> F[128K контекст]
    C --> F
    D --> G[256K контекст]
    E --> G
    B --> H[Мультимодальность: текст, фото, видео, аудио]
    C --> H
    D --> I[Мультимодальность: текст, фото]
    E --> I

Deep Research Max: автономный аналитик

Google анонсировала Deep Research Max — новый инструмент для автономного глубокого исследования данных. Это качественный скачок в возможностях агентных систем: инструмент самостоятельно обрабатывает масштабные аналитические задачи, существенно снижая объём рутинного «ручного» труда при глубинном синтезе данных.

Google Vids: бесплатный AI-видеоредактор

Теперь любой пользователь с аккаунтом Google может создавать до 10 видео в месяц бесплатно с помощью Google Vids — удобного AI-видеоредактора. Это меняет правила игры для студентов, фрилансеров и владельцев малого бизнеса: профессиональный видеоконтент больше не требует серьёзного бюджета.

Google Colab Learn Mode: персональный наставник по коду

В Google Colab (облачной среде для Python-разработки и data science) появился Learn Mode — режим обучения, превращающий Gemini в персонального репетитора по программированию. Вместо того чтобы просто писать код за пользователя, инструмент объясняет «почему» и «как» — шаг за шагом. Благодаря Custom Instructions (настраиваемым инструкциям) ноутбук сохраняет персонализированные предпочтения и передаёт их при каждом совместном использовании.

💡 Для кого это актуально?
Learn Mode в Colab особенно полезен студентам, исследователям и начинающим разработчикам: это бесплатный персональный наставник, доступный в любое время и работающий прямо в привычной среде.

Google AI Studio и курс по Vibe Coding на Kaggle

Подписчики Google AI Pro и Google AI Ultra получили увеличенные лимиты использования в Google AI Studio. Параллельно открылась регистрация на новый курс AI Agents Vibe Coding от Google и Kaggle (июнь 2026 года) — он учит создавать программное обеспечение с помощью AI-агентов без погружения в синтаксис.

Vibe Coding — набирающий популярность подход, при котором разработчик описывает задачу на естественном языке, а ИИ пишет код. Из экзотики он превратился в рабочий процесс мейнстрима.

Gemini помогает готовиться к экзаменам

Google продолжает развивать образовательные возможности Gemini. Новый пример — поддержка подготовки к экзамену TOEIC (Test of English for International Communication, особенно важный в Южной Корее и других азиатских странах). С Gemini теперь можно тренировать понимание текстов на английском с персонализированной обратной связью.

Google Translate отмечает 20 лет

В апреле Google Translate (Google Переводчик) отметил двадцатилетие. Начав в 2006 году как AI-эксперимент, сервис вырос до 1 миллиарда пользователей, которые ежемесячно переводят около 1 триллиона слов. К юбилею запустили долгожданную функцию «Практика произношения» для Android.

Любопытный факт: самая переводимая фраза апреля 2026 года (и большинства предыдущих месяцев за 20 лет) — «Спасибо».

Здравоохранение и Fitbit

Organization Google.org совместно с Johnson & Johnson Foundation запускают инициативу в области сельского здравоохранения США с инвестицией $10 миллионов. Цель — обучить сельских медицинских работников использованию ИИ, чтобы медицинские прорывы были доступны не только в крупных городах.

Персональный тренер по здоровью в Fitbit также стал ещё более персонализированным — обновление делает рекомендации точнее и индивидуальнее.

Итоги: Google входит в агентную эру

⚠ Важный контекст
За громкими анонсами стоит структурный сдвиг: Google и весь технологический рынок переходят от «ИИ как инструмента» к «ИИ как автономного исполнителя». Это меняет требования к инфраструктуре, безопасности и корпоративным процессам.

Апрель 2026-го наглядно показал: Google ставит на агентный ИИ сразу на всех уровнях — от кремниевых чипов (TPU 8t/8i) и открытых моделей (Gemma 4) до корпоративных платформ (Gemini Enterprise Agent Platform) и пользовательских инструментов (Google Vids, Colab Learn Mode, Deep Research Max). Разработчики, исследователи и бизнес получили конкретные инструменты — часть из которых уже доступна прямо сейчас.