Google Cloud heeft zijn Next 26-conferentie omgevormd tot een krachtige verklaring: ondernemingsgekwalificeerde kunstmatige intelligentie (AI) wordt niet langer slechts gepresenteerd als een assistentiehulpmiddel, maar als een operationele laag die processen kan uitvoeren, agents kan coördineren, gegevens kan raadplegen, de beveiliging kan versterken en kan handelen op bedrijfsapplicaties. Het bedrijf vat dit samen met de term die een groot deel van zijn commerciële discours dit jaar zal kenmerken: de “agentische onderneming”.
Thomas Kurian, CEO van Google Cloud, maakte duidelijk dat de experimentele fase van generatieve AI plaatsmaakt voor een daadwerkelijke implementatiefase in grote organisaties. Volgens door het bedrijf gedeelde gegevens gebruikt bijna 75% van zijn cloudklanten al AI-producten van Google, en de eigen modellen verwerken meer dan 16 miljard tokens per minuut via directe API-gebruik door klanten.
Gemini Enterprise, het nieuwe commandocentrum voor agents
De grote inzet van Google Cloud Next 26 is Gemini Enterprise Agent Platform, een platform ontworpen om AI-agenten binnen bedrijven te creëren, implementeren, beheren en optimaliseren. Het is niet slechts een naamsverandering: Google presenteert het als de evolutie van Vertex AI naar een breder ecosysteem waar agents kunnen integreren met interne tools, derde-partij applicaties, bedrijfsgegevens en beveiligingssystemen.
De platformfunctionaliteiten omvatten onder andere Agent Studio, Agent-to-Agent Orchestration, Agent Registry, Agent Identity, Agent Gateway en Agent Observability. Samen richten deze modules zich op het oplossen van een van de grote problemen voor bedrijven: hoe te voorkomen dat elk departement eigen agents ontwikkelt zonder controle, tracering en met incomplete veiligheidsnormen.
Google wil dat Gemini Enterprise de toegangspoort wordt tot AI voor werknemers en klanten. De applicatie bevat onder andere Agent Designer, langdurige agents, een inbox voor activiteitenmanagement, projecten met contextgeheugen, Skills voor repetitieve taken en Canvas voor het creëren en bewerken van documenten en presentaties zonder het ecosysteem te verlaten.
Het is een ambitieuze aanpak. Een agent wordt niet meer enkel gezien als een eenvoudige chatbot, maar als een systeem dat instructies kan opvolgen, interne bronnen kan raadplegen, taken kan uitvoeren, menselijke goedkeuring kan vragen wanneer nodig en context kan behouden gedurende lange processen. Dit concept is nuttig in klantenzorg, operations, financiën, marketing, interne support, datanalysis en documentbeheer.
Het risico schuilt echter in de complexiteit. Hoe meer agents binnen een organisatie opereren, hoe groter de behoefte aan controle, auditing en duidelijke grenzen. Daarom legt Google sterk de nadruk op identiteit, observatie, control gateways en anomaliedetectie. Het gaat niet alleen om of een agent goed antwoordt, maar of hij handelt binnen de door de organisatie gestelde kaders.
| Gebied | Wat voegt het toe | Waarom is het belangrijk |
|---|---|---|
| Gemini Enterprise Agent Platform | Ontwikkeling, orkestratie, beheer en observatie van agents | Van geïsoleerde proefprojecten naar gecontroleerde bedrijfstoepassingen |
| Gemini Enterprise app | Agent Designer, Inbox, Skills, Projects en Canvas | Maakt het creëren en gebruiken van agents toegankelijk voor niet-technische medewerkers |
| TPU 8t en TPU 8i | Nieuwere chips voor training en inferentie | Versterken van Google’s eigen infrastructuur onder de druk van grootschalige AI |
| Agentic Data Cloud | Lakehouse multicloud, Knowledge Catalog en Data Agent Kit | Verbinding maken tussen agents en betrouwbare bedrijfsgegevens met context |
| Agentic Defense | Integratie van threat intelligence, SecOps en Wiz | Anticiperen op nieuwe risico’s rondom agents, cloud, gegevens en AI-applicaties |
Nieuwe TPU’s voor training en inferentie
Een ander grote speerpunt van het evenement was infrastructuur. Google presenteerde haar achtste generatie TPU’s met twee verschillende lijnen: TPU 8t, gericht op grootschalig trainen, en TPU 8i, ontworpen voor inferentie met lage latentie en grootschalige agent-uitvoering.
Volgens Google kan TPU 8t opschalen tot 9.600 TPU’s en 2 PB gedeelde hoogdoorvoersgeheugen in één superpod. Ze belooft drie keer meer rekenkracht dan Ironwood en het dubbele in performance per watt. TPU 8i, daarentegen, is geoptimaliseerd voor inferentie en gebruikt een nieuwe topologie genaamd Boardfly, die rechtstreeks 1.152 TPU’s in één pod verbindt. Google beweert dat deze variant 80% meer performance per dollar biedt voor inferentie dan de vorige generatie.
Deze cijfers moeten worden gelezen als door de fabrikant opgegeven gegevens, maar wijzen op een duidelijke trend: AI-infrastructuur wordt steeds specialer. Het is niet meer genoeg om krachtige accelerators te hebben voor modeltraining. Inferentie, redenering en agent-uitvoering vereisen lage latency, efficiënt geheugen, snelle netwerken en beheersbare kosten.
Google benadrukte ook haar openheid door te vermelden dat haar AI Hypercomputer TPU’s combineert met eigen CPU’s (Axion) en NVIDIA GPU’s. De firma bevestigde dat het tot een van de eerste aanbieders zal behoren die NVIDIA Vera Rubin NVL72 aanbieden, naast systemen gebaseerd op Blackwell en Hopper die al beschikbaar of aangekondigd zijn.
Wat opslag betreft, benadrukte Google Managed Lustre met tot 10 TB/s aan prestaties richting A5X of TPU 8t via RDMA, en verbeteringen in Rapid Storage die van 6 TB/s naar 15 TB/s gaan. In netwerkinfrastructuur introduceerde het Virgo Networking, een AI-geoptimaliseerde infrastructuur die systemen zoals Vera Rubin NVL72 of superpods met TPU 8t verbindt in enorme supercomputers met honderdduizenden accelerators.
Data, beveiliging en productiviteit: AI wil alles doordringen in het bedrijfsleven
De derde pijler van de aankondiging is Agentic Data Cloud, een architectuur die agents in staat stelt te werken met bedrijfsgegevens die verspreid zijn over verschillende systemen. Google introduceerde een multicloud Lakehouse gebaseerd op Apache Iceberg, Knowledge Catalog voor datacontextualisatie, Data Agent Kit voor datawetenschap ondersteund door Gemini en Deep Research Agent voor intensievere bedrijfsanalyses.
De bedoeling is helder: als agents besluiten moeten nemen of taken uitvoeren, hebben zij toegang nodig tot betrouwbare, actuele en bedrijfskritische data. Het volstaat niet meer om een model te koppelen aan een documentatie-repository. AI moet relaties, permissies, context, metadata en interne regels begrijpen. Hier onderscheidt Google zich door een semantische laag over gestructureerde en ongestructureerde data aan te bieden.
Op het gebied van beveiliging presenteerde Google Agentic Defense, een voorstel dat Google Threat Intelligence, Security Operations en de Wiz-platform combineert. Het bedrijf kondigde ook gespecialiseerde agents aan voor dreigingsdetectie, detectie-engineering, onderzoek en remediatie. Het onderliggende bericht is dat, wanneer bedrijven kritieke processen automatiseren, ze ook hun verdediging moeten automatiseren.
Het versterken van agentbeveiliging wordt een van de grote thema’s in de komende jaren. Risico’s zoals instructie-injectie, ongeoorloofde toegang tot data, misbruik van tools of redeneringsfouten kunnen ernstige gevolgen hebben wanneer een agent niet alleen antwoordt, maar ook handelt. Daarom ligt de nadruk op Agent Identity, Agent Gateway, Model Armor, anomaliedetectie en beveiligingsdashboard.
Ook productiviteit kreeg aandacht met Workspace Intelligence, een semantische laag voor Gmail, Docs, Drive, Meet, Chat, Sheets en Slides. Google wil dat Workspace minder een standaard suite wordt, en meer een gedeeld ecosysteem dat samenvattingen kan maken, documenten kan voorbereiden, projecten kan organiseren en taken kan uitvoeren via Gemini Enterprise.
Een directe strijd om de nieuwe zakelijke cloud
De Next 26 bevestigt dat de cloud-competitie een nieuwe fase ingaat. AWS, Microsoft en Google concurreren niet langer alleen op virtuele machines, opslag of databases. Ze strijden om de platform te worden waar bedrijven hun agents bouwen, gegevens verbinden, modellen uitvoeren en automatisering beheren.
Voor Google is de markt bijna dubbel zo interessant. Enerzijds kan het gebruik maken van haar rijke ervaring in modellen, data, zoekopdrachten, productiviteit en eigen infrastructuur. Anderzijds moet het blijven groeien in een markt waar Microsoft Azure en AWS zeer sterke posities behouden.
De strategie van Google klinkt solide op papier, maar roept ook belangrijke vragen op voor klanten. Bedrijven zullen de werkelijke kosten, afhankelijkheid van platform, integratie met bestaande systemen, agentportabiliteit, naleving van regelgeving, gegevenssoevereiniteit en de rijpheid van governance-tools moeten evalueren.
De verwevenheid met een agentische onderneming zal niet meteen en niet overal plaatsvinden. Sommige sectoren zoals bankwezen, detailhandel, telecom, beveiliging, gezondheidszorg en klantenservice zullen snel overstappen. Andere sectoren zullen meer tijd nodig hebben vanwege regelgeving, cultuur of technische beperkingen. De trend is echter duidelijk: bedrijfs-AI verschuift van individuele assistentie naar geautomatiseerde, gecoördineerde procesautomatisering.
Google Cloud presenteert een volledige architectuur voor deze overgang. Het bedrijf moet nu bewijzen dat het deze krachtige narratief kan omzetten in daadwerkelijke, veilige, meetbare en rendabele implementaties, gericht op bedrijfsomgevingen die geen experimenten meer willen, maar concrete resultaten.
Veelgestelde vragen
Wat is Gemini Enterprise Agent Platform?
Gemini Enterprise Agent Platform is Google’s nieuwe platform voor het creëren, implementeren, beheren en optimaliseren van AI-agents binnen bedrijven. Het combineert functies van Vertex AI met nieuwe mogelijkheden voor orkestratie, veiligheid, observatie, identiteit en agentbeheer.
Wat is het verschil tussen TPU 8t en TPU 8i?
TPU 8t is gericht op grootschalige modeltraining, terwijl TPU 8i is ontworpen voor inferentie met lage latency en grootschalige agent-uitvoering. Google ziet ze als twee gespecialiseerde architecturen voor verschillende fasen van de AI-levenscyclus.
Wat biedt Agentic Data Cloud?
Agentic Data Cloud verbindt AI-agents met betrouwbare en gecontextualiseerde bedrijfsgegevens uit meerdere systemen. Het omvat een multicloud Lakehouse gebaseerd op Apache Iceberg, Knowledge Catalog, Data Agent Kit en AI-ondersteunde datascience tools van Gemini.
Waarom spreekt Google over “bedrijf agéntica”?
De term “bedrijf agéntica” verwijst naar organisaties waarin AI-agents niet alleen vragen beantwoorden, maar ook processen uitvoeren, taken coördineren, werken met interne gegevens en opereren volgens door de organisatie vastgestelde regels en beleidslijnen.
vía: cloud.google