13 окт. 2025 г.·8 мин
Сундар Пичаи и превращение ИИ в интернет‑примитив
Практический взгляд на то, как Сундар Пичаи направил Google к превращению ИИ в базовый слой интернета — через продукты, инфраструктуру и безопасность.
Практический взгляд на то, как Сундар Пичаи направил Google к превращению ИИ в базовый слой интернета — через продукты, инфраструктуру и безопасность.
«Интернет-примитив» — это базовый строительный блок, который можно считать само собой разумеющимся — как гиперссылки, поиск, карты или платежи. Люди не думают о том, как это работает; они просто ожидают, что это будет доступно везде, дешёво и надёжно.
Большая ставка Сундара Пичаи в том, что ИИ должен стать таким строительным блоком: не особой функцией в нескольких продуктах, а базовой возможностью, лежащей в основе многих пользовательских сценариев в сети.
Годов за несколько ИИ появлялся как дополнение: лучшее распознавание фото здесь, умный спам-фильтр там. Сдвиг, который продвигал Пичаи, более структурный. Вместо вопроса «Где мы можем добавить ИИ?» компании начинают спрашивать «Как проектировать продукт, предполагая, что ИИ всегда доступен?»
Такой подход меняет приоритеты:
Это не техническое углубление в архитектуры моделей или рецепты обучения. Речь о стратегии и продуктовых решениях: как Google под руководством Пичаи позиционировал ИИ как общую инфраструктуру, как это повлияло на продукты, которыми люди уже пользуются, и как внутренние платформенные решения определили возможное.
Мы пройдём через практические компоненты, необходимые, чтобы превратить ИИ в примитив:
К концу вы получите ясное представление о том, что требуется организационно и стратегически, чтобы ИИ воспринимался так же просто и вездесущно, как остальные элементы современного веба.
Влияние Сундара Пичаи на направление ИИ в Google легче понять, если посмотреть на характер работы, который сделал его карьеру: продукты, которые не просто завоёвывают пользователей, а создают основы, на которых другие строят.
Пичаи пришёл в Google в 2004 году и быстро стал ассоциироваться с «опытами по умолчанию» — инструментами, которыми миллионы пользуются, не задумываясь о внутренней механике. Он играл ключевую роль в подъёме Chrome не только как браузера, но как более быстрого и безопасного способа доступа к вебу, который сдвинул ожидания разработчиков и стандарты.
Позже он взял на себя крупную ответственность за Android. Это означало балансировку с огромной экосистемой партнёров (производители устройств, операторы, разработчики) при сохранении согласованности платформы. Это особый тип продуктового лидерства: нельзя оптимизировать только под одно приложение или функцию — нужно задавать правила, API и стимулы, которые масштабируются.
Мышление строителя платформ хорошо ложится на задачу сделать ИИ «нормальным» в интернете.
Когда ИИ рассматривают как платформу, решения руководства обычно приоритизируют:
Пичаи стал CEO Google в 2015 году (и CEO Alphabet в 2019), что поставило его в позицию продвигать сдвиг на уровне всей компании: ИИ — не побочный проект, а общая инфраструктура. Эта оптика помогает объяснить последующие решения — стандартизацию внутренних инструментов, инвестиции в вычислительные мощности и превращение ИИ в переиспользуемый слой в продуктах вместо постоянного переизобретения.
Путь Google к тому, чтобы ИИ казался «базовым», был не только про умные модели — он был про то, где эти модели могут жить. Немногие компании находятся на пересечении огромного охвата потребителей, зрелых продуктов и долгосрочных исследовательских программ. Эта комбинация создала необычно быстрый цикл обратной связи: выпустил улучшение, увидел, как оно работает, и доработал.
Когда миллиарды запросов, видео и взаимодействий проходят через несколько ключевых сервисов, даже крошечные улучшения значимы. Лучше ранжирование, меньше нерелевантных результатов, чуть лучшее распознавание речи — на масштабе Google эти приращения превращаются в заметный опыт для пользователей.
Важно точно понимать, что значит «преимущество данных». Google не обладает магическим доступом к интернету и не может гарантировать результаты просто потому, что он большой. Преимущество прежде всего операционное: долгоживущие продукты генерируют сигналы, которые можно использовать (в пределах политики и закона) для оценки качества, обнаружения регрессий и измерения полезности.
Поиск приучил людей ожидать быстрые и точные ответы. Со временем такие функции, как автодополнение, исправление опечаток и понимание запросов, подняли ожидания, что системы должны предугадывать намерение — не просто сопоставлять ключевые слова. Это напрямую коррелирует с современным ИИ: предсказание намерения пользователя часто ценнее, чем реакция на введённый текст.
Android дал Google практический способ распространять функции с ИИ по всему миру. Улучшения в голосовом вводе, интеллектуальные возможности на устройстве, функции камеры и ассистентоподобные возможности могли достичь множества производителей и ценовых сегментов, делая ИИ менее отдельным продуктом и более встроенной способностью.
«Mobile-first» означало проектирование продуктов вокруг смартфона как экрана и контекста по умолчанию. «AI-first» — похожий принцип организации, но шире: он считает машинное обучение стандартным ингредиентом в том, как продукты строятся, улучшаются и поставляются — а не специализированной функцией, добавленной в конце.
На практике компания с позицией AI-first предполагает, что многие пользовательские задачи можно решить лучше, когда софт умеет предсказывать, суммировать, переводить, рекомендовать или автоматизировать. Вопрос меняется с «Стоит ли тут использовать ИИ?» на «Как мы спроектируем это, чтобы ИИ был безопасной и полезной частью опыта?»
AI-first проявляется в повседневных решениях:
Это также меняет понимание «релиза». Вместо одного запуска функции, возможности с ИИ часто требуют постоянной настройки — мониторинга производительности, уточнения подсказок или поведения модели и добавления ограничений по мере появления крайних случаев в реальном использовании.
Корпоративные повороты не сработают, если они останутся на уровне лозунгов. Руководство задаёт приоритеты повторной публичной формулировкой, распределением ресурсов и системой стимулов: какие проекты получают людей, какие метрики важны и какие ревью спрашивают «Как это улучшается с помощью ИИ?»
Для такой большой компании, как Google, это прежде всего про координацию. Когда команды разделяют общую цель — ИИ как слой по умолчанию — платформенные группы могут стандартизировать инструменты, продуктовые команды планировать уверенно, а исследователи переводить прорывы в масштабируемые решения.
Чтобы ИИ ощущался как «интернет-примитив», он не должен существовать только в изолированных демонстрациях или одноразовых экспериментах. Ему нужны общие основы — общие модели, стандартные инструменты и повторяемые способы оценки качества — чтобы команды могли строить поверх одной базы, а не каждый раз заново изобретать колесо.
Ключевой сдвиг при мышлении строителя платформ состоял в том, чтобы рассматривать исследования ИИ не как серию независимых проектов, а как цепочку поставок, которая надёжно превращает новые идеи в пригодные для использования возможности. Это значит консолидировать работу в масштабируемые пайплайны: обучение, тестирование, обзор безопасности, развёртывание и непрерывный мониторинг.
Когда этот пайплайн общий, прогресс перестаёт быть «у кого лучший эксперимент» и становится «как быстро мы можем безопасно развернуть улучшения везде». Фреймворки вроде TensorFlow помогли стандартизировать, как модели строятся и сервируются, а внутренние практики оценки и выкатывания упростили переход от лабораторных результатов к продуктовым функциям.
Согласованность — это не только операционная эффективность — это то, что делает ИИ надёжным.
Без этого пользователи получают разрозненный опыт: полезно в одном месте, запутанно в другом и трудно на что‑то полагаться.
Представьте: если бы у каждой семьи был собственный генератор, электричество было бы дорогим, шумным и ненадёжным. Общая сеть делает энергию доступной по требованию, со стандартами безопасности и производительности.
Цель Google с общей основой ИИ похожа: построить надёжную «сеть» моделей, инструментов и оценки, чтобы ИИ можно было встраивать в многие продукты — последовательно, быстро и с понятными ограничениями.
Если ИИ должен стать базовым строительным блоком интернета, разработчикам нужно было дать не только впечатляющие научные статьи, но и инструменты, которые делают обучение и развёртывание моделей похожими на обычную работу с софтом.
TensorFlow помог превратить машинное обучение из узкоспециального ремесла в инженерный рабочий процесс. Внутри Google он стандартизировал, как команды строили и запускали ML‑системы, что сократило дублирование усилий и упростило перенос идей между продуктовыми группами.
Вне Google TensorFlow снизил барьер для стартапов, университетов и корпоративных команд. Общий фреймворк породил учебные материалы, предобученные компоненты и кадровые потоки вокруг единых паттернов. Этот эффект «общего языка» ускорил принятие гораздо сильнее, чем любой отдельный запуск продукта.
(Если хотите быстро освежить базу перед углублением, см. /blog/what-is-machine-learning.)
Открытие исходников таких инструментов, как TensorFlow, было не просто актом щедрости — это создало обратную связь. Больше пользователей — больше отчетов об ошибках, вкладов сообщества и более быстрой итерации над важными в реальном мире вещами (производительность, переносимость, мониторинг и деплой).
Это также поощряло совместимость в экосистеме: облачные провайдеры, производители чипов и поставщики ПО могли оптимизировать под широко используемые интерфейсы, а не под проприетарные.
Открытость несёт реальный риск. Широко доступные инструменты упрощают масштабирование злоупотреблений (мошенничество, слежка, дипфейки) или развёртывание моделей без достаточных тестов. Для компании масштаба Google это постоянное напряжение: совместное развитие ускоряет прогресс, но увеличивает поверхность для вреда.
Практический итог — средний путь: открытые фреймворки и выборочные релизы в сочетании с политиками, защитами и чёткими рекомендациями по ответственному использованию.
По мере того как ИИ становится «примитивом», опыт разработчика тоже меняется: создатели всё чаще ожидают проектировать потоки приложений через естественный язык, а не только API. Здесь появляются инструменты вроде Koder.ai — позволяющие командам прототипировать и выпускать веб‑, бэкенд‑ и мобильные приложения через чат, с возможностью экспортировать исходники при необходимости полного контроля.
Чтобы ИИ ощущался как базовый слой веба, он не должен вести себя как «специальный проект», который работает только иногда. Он должен быть достаточно быстрым для повседневного использования, достаточно дешёвым, чтобы выполнять миллионы запросов в минуту, и достаточно надёжным, чтобы люди доверяли ему в рутинных задачах.
Нагрузки ИИ необычно тяжёлые. Они требуют огромных объёмов вычислений, перемещают много данных и часто требуют быстрых ответов. Это создаёт три практических давления:
При Пичаи стратегия Google опиралась на идею, что «трубы» (plumbing) определяют пользовательский опыт не меньше, чем сама модель.
Один из способов делать ИИ полезным на масштабе — специализированное оборудование. Ссылкой Google служат Tensor Processing Units (TPU) — кастомные чипы, созданные для более эффективного выполнения вычислений ИИ, чем универсальные процессоры. Простая мысль: вместо того чтобы использовать универсальную машину для каждой задачи, строится машина, особенно хорошая в повторяющейся математике, на которой основан ИИ.
Преимущество не только в гордости — это возможность поставлять ИИ‑функции с предсказуемой производительностью и более низкими эксплуатационными расходами.
Один чип недостаточен. Системы с ИИ также зависят от дата‑центров, хранилищ и высокопропускных сетей, которые быстро передают данные между сервисами. Когда всё это спроектировано как единая система, ИИ может вести себя как утилита «всегда доступно» — готовая, когда продукту это нужно.
Google Cloud — это способ сделать такую инфраструктуру доступной компаниям и разработчикам: не как волшебная короткая дорога, а как практический доступ к тому же классу масштабируемых вычислений и паттернов развёртывания, что и в продуктах Google.
При Пичаи самая важная работа с ИИ в Google не всегда проявлялась как яркое новое приложение. Она проявлялась в сглаживании повседневных моментов: Поиск угадывал, что вы имеете в виду, Photos находил нужные воспоминания, Translate передавал тон, а Maps предсказывал лучший маршрут ещё до того, как вы спросите.
Ранние возможности ИИ часто представляли как дополнения: специальный режим, новая вкладка, отдельный опыт. Сдвиг состоял в том, чтобы ИИ стал базовым слоем в продуктах, которыми люди уже пользуются. Это изменяет цель продукта с «попробуйте это новое» на «это просто должно работать».
В Поиске, Photos, Translate и Maps цель одинакова:
Как только ИИ встроен в ядро, планка повышается. Пользователи не оценивают его как эксперимент — они ожидают мгновенности, надёжности и заботы о данных.
Это значит, что системы ИИ должны обеспечивать:
До: найти фото означало пролистывать по дате, рыться в альбомах или помнить, куда вы его сохранили.
После: можно искать по‑человечески — «пляж с красным зонтом», «чек из марта» или «собака в снегу» — и Photos выдаст релевантные картинки без вашей ручной организации. ИИ становится невидимым: вы замечаете результат, а не механизм.
Это пример превращения функции в поведение по умолчанию — ИИ как тихий двигатель повседневной полезности.
Генеративный ИИ изменил отношение публики к машинному обучению. Ранние функции ИИ в основном классифицировали, ранжировали или предсказывали: «это спам?», «какой результат лучше?», «что на этом фото?» Генеративные системы могут создавать язык и медиа — писать тексты, код, изображения и отвечать на вопросы выводами, которые выглядят как рассуждения, даже когда процесс базируется на распознавании шаблонов.
Google явно даёт курс на модели Gemini и ассистентов, которые ближе к тому, как люди действительно работают: спрашивают, уточняют и принимают решения. Вместо того чтобы ИИ был скрытой частью одной функции, ассистент становится входной точкой — он может вызывать инструменты, искать, суммировать и помогать перейти от вопроса к действию.
Эта волна ввела новые умолчания в потребительские и бизнес‑продукты:
Генеративные ответы могут быть уверенными и неверными. Это не мелкий крайний случай — это фундаментальное ограничение. Практическая привычка — проверять: сверять источники, сравнивать ответы и рассматривать сгенерированный текст как черновик или гипотезу. Побеждают продукты, которые на масштабе облегчают эту проверку, а не делают её опциональной.
Чтобы ИИ мог быть базовым слоем веба, люди должны ему доверять. На масштабе Google даже небольшая доля ошибок становится ежедневной реальностью для миллионов — поэтому «ответственный ИИ» нельзя считать побочным проектом. Его нужно рассматривать как качество продукта и время безотказной работы.
Генеративные системы могут уверенно выдавать ошибки (галлюцинации), отражать или усиливать социальные предубеждения и создавать риски приватности при работе с чувствительными вводами. Есть и вопросы безопасности — инъекции подсказок, утечка данных через инструменты, вредоносные плагины — а также широкое злоупотребление: мошенничество, вредоносный код, запрещённый контент.
Это не теоретические опасности. Они вылезают из нормального поведения пользователей: неоднозначные вопросы, вставка приватного текста или использование ИИ в рабочих процессах, где одна ошибка имеет последствия.
Нет единственного защитного приёма. Практический подход — многослойный:
Когда модели встраивают в Поиск, Workspace, Android и инструменты для разработчиков, работа по безопасности должна быть повторяемой и автоматизированной — скорее как мониторинг глобального сервиса, чем обзор одной функции. Это означает непрерывное тестирование, быстрые пути отката и единые стандарты между продуктами, чтобы доверие не зависело от того, какая команда выпустила конкретную фичу.
На этом уровне «доверие» становится общей платформной возможностью — тем, что определяет, может ли ИИ быть поведением по умолчанию, а не опциональным экспериментом.
Стратегия AI-first Google не формировалась в вакууме. По мере того как генеративный ИИ перешёл из лабораторий в потребительские продукты, Google столкнулся с давлением со многих сторон одновременно — каждая из которых влияет на то, что выпускается, где это работает и с какой скоростью это может внедряться.
На уровне моделей состязание — это не только «у кого лучший чат‑бот». Речь также о том, кто может предложить надёжные и экономичные модели (как Gemini) и инструменты для их интеграции в реальные продукты. Поэтому акцент Google на платформенных компонентах — исторически TensorFlow, теперь управляемые API и конечные точки моделей — важен не меньше, чем демонстрации моделей.
На устройствах операционные системы и ассистенты по умолчанию формируют поведение пользователей. Когда функции ИИ встроены в телефоны, браузеры и офисные пакеты, дистрибуция становится стратегическим преимуществом. Позиция Google в Android, Chrome и Поиске даёт возможности — но также повышает ожидания: фичи должны быть стабильными, быстрыми и широко доступными.
В облаке ИИ — ключевое конкурентное преимущество для корпоративных покупателей. Решения о TPU, ценообразовании и о том, где могут размещаться модели, часто отражают сравнения, которые клиенты уже делают между провайдерами.
Регуляция добавляет ещё один уровень ограничений. Общие темы: прозрачность (что сгенерировано, а что заимствовано), авторские права (данные обучения и выводы) и защита данных (как обрабатываются подсказки и корпоративные данные). Для компании масштаба Google эти вопросы могут влиять на дизайн интерфейса, настройки логирования и доступность функций в разных регионах.
Вместе конкуренция и регулирование тянут Google к поэтапным релизам: ограниченные превью, более чёткая маркировка продуктов и контролы, которые помогают организациям внедрять ИИ постепенно. Даже когда CEO Google провозглашает ИИ как платформу, широкомасштабный релиз часто требует аккуратной последовательности — балансируя скорость с доверием, соответствием и оперативной готовностью.
Чтобы ИИ стал «интернет‑примитивом», он должен перестать ощущаться как отдельный инструмент и начать вести себя как возможность по умолчанию — похожая на поиск, карты или уведомления. Вы не думаете об этом как об «ИИ»; вы воспринимаете это как нормальный способ, которым продукты понимают, генерируют, суммируют и автоматизируют.
Для пользователей «новые умолчания» — удобство и скорость: меньше кликов, больше ответов и больше автоматизации в повседневных задачах. Но это также повышает ожидания относительно точности, прозрачности и контроля — люди захотят знать, когда что‑то сгенерировано, как это исправить и какие данные использовались.
Для бизнеса «новые ожидания» строже: клиенты будут считать, что ваш продукт умеет понимать намерение, суммировать контент, помогать в принятии решений и интегрироваться в рабочие процессы. Если ваш ИИ выглядит приклеенным или ненадёжным, его будут сравнивать не с «без ИИ», а с лучшими помощниками, которыми уже пользуются.
Если хотите простой способ оценивать инструменты последовательно, используйте структурированный чеклист вроде /blog/ai-product-checklist. Если оцениваете стратегию «строить или покупать» для ИИ‑продуктов, стоит проверить, как быстро вы можете перейти от намерения к работающему приложению — платформы вроде Koder.ai созданы для мира «ИИ как поведение по умолчанию», с чат‑билдом, развёртыванием и экспортом исходников.
Интернет-примитив — это базовая способность, которую можно считать вездесущей (как ссылки, поиск, карты или платежи). В этой парадигме ИИ становится надёжным, дешёвым и доступным слоем, к которому могут «подключиться» многие продукты, а не отдельной функцией, которую нужно искать.
Функция — это опциональное и часто изолированное дополнение (например, специальный режим или вкладка). «Возможность по умолчанию» встроена в основной поток: пользователи ожидают, что она «просто работает».
Признаки того, что ИИ становится поведением по умолчанию:
Потому что примитивы должны работать для всех и всё время. На масштабе Google даже небольшие задержки или рост затрат становятся значительными.
Команды поэтому приоритетизируют:
Речь о доставке ИИ через продукты, которые люди уже используют — Поиск, Android, Chrome, Workspace — так что принятие происходит через обычные обновления, а не через «попробуйте наше приложение с ИИ».
Если вы создаёте свой продукт, аналогичные принципы:
Это стиль лидерства, ориентированный на экосистемы: задавать стандарты, общие инструменты и переиспользуемые компоненты, чтобы многие команды (и внешние разработчики) могли строить единообразно.
В ИИ это значит:
Это означает превращение исследовательских прорывов в повторяемые производственные рабочие процессы — обучение, тестирование, обзор по безопасности, деплой и мониторинг — чтобы улучшения распространялись широко.
Практический вывод для команд:
Последовательность делает ИИ надёжным в разных продуктах и снижает дублирование работы.
Вы получаете:
TensorFlow стандартизировал процесс построения, обучения и сервинга моделей — внутри Google и в индустрии — превратив ML в более привычный инженерный рабочий процесс.
При выборе стека для разработчика ищите:
TPU — это специализированные чипы для эффективного выполнения вычислений ИИ. На масштабе это снижает затраты и улучшает время отклика.
Вам не обязательно иметь кастомные чипы, чтобы извлечь пользу — важно подбирать инфраструктуру под рабочие нагрузки:
Генеративные модели могут уверенно выдавать неверную информацию, а при масштабе небольшие доли ошибок затрагивают миллионы людей.
Практические меры, которые масштабируются: