Google представляет ИИ-агент Gemini Spark
Компания Google во вторник представила Gemini Spark, персонального ИИ-агента, созданного для работы в круглосуточном режиме — составления черновиков писем, сбора документов, мониторинга входящих сообщений и, в перспективе, совершения покупок, — даже когда ноутбук пользователя закрыт, а телефон заблокирован.
Объявление, сделанное на конференции Google I/O 2026, стало самой амбициозной попыткой компании превратить своего ИИ-помощника из инструмента, отвечающего на вопросы, в систему, автономно выполняющую задачи. Это происходит на фоне беспрецедентной конкуренции: Microsoft, OpenAI, Anthropic и Apple стремятся создавать ИИ-системы, которые не просто поддерживают диалог, но и действуют, выполняя многошаговые рабочие процессы при минимальном участии человека.
«Мы находимся на том этапе цикла, когда люди хотят видеть реальную пользу от продуктов, которые они используют ежедневно», — заявил Сундар Пичаи (Sundar Pichai), генеральный директор Google и Alphabet, во время пресс-конференции перед основным выступлением. По его словам, ценность Spark заключается в агенте, который никогда не прекращает работу. Он функционирует круглосуточно в облаке Google, поэтому «вам не нужно держать ноутбук открытым, чтобы убедиться, что он работает».
Продукт появляется в поворотный момент для технологической индустрии, когда Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic и Apple наперегонки создают системы искусственного интеллекта, которые не просто ведут беседу, а действуют, завершая многоэтапные процессы с меньшим контролем со стороны человека. Это также поднимает насущные вопросы о доверии, ограничениях на траты и о том, что происходит, когда агент искусственного интеллекта неверно истолковывает намерения пользователя.
На этой неделе Spark начнет распространяться среди небольшой группы доверенных тестеров, а бета-версия для подписчиков Google AI Ultra в США запланирована на следующую неделю.
Обзор облачной архитектуры, позволяющей Gemini Spark работать, пока вы спите
В отличие от традиционных ИИ-помощников, которые активируются только по запросу, Gemini Spark имеет принципиально иную архитектуру. Он работает непрерывно в инфраструктуре Google Cloud на базе новой модели Gemini 3.5 Flash и того, что в Google называют системой агентов Antigravity — той же технологической основой, на которой построены внутренние инструменты разработчиков компании.
На практике это означает, что Spark может принять сложную инструкцию («напиши моему начальнику обновление статуса, используя последние данные из нашей общей таблицы и расписание проекта из презентации в Slides») и выполнить ее в нескольких приложениях Google без дальнейшего участия пользователя. Агент может извлекать контекст из писем, документов и записей в календаре, синтезировать информацию и выдавать готовый результат.
Джош Вудвард (Josh Woodward), вице-президент Google Labs, приложения Gemini и AI Studio, описал этот процесс на брифинге предельно наглядно: «Когда вы пользуетесь им, это почти похоже на то, как вы перебрасываете вещи через плечо — Spark ловит их и делает дело».
Облачная архитектура является осознанным дизайнерским решением. Поскольку Spark работает на удаленных серверах, а не на устройстве пользователя, он может продолжать выполнение задач после того, как пользователь отошел от экрана. Студент может попросить Spark составить учебное пособие, которое обновляется по мере поступления новых заданий от профессора. Владелец малого бизнеса может поручить ему отслеживать входящие сообщения и отмечать потенциальные запросы клиентов. Родитель может делегировать логистику районной вечеринки — отслеживание подтверждений участия, координацию вложений, поиск площадок. Это не гипотетические сценарии. По словам Вудварда, они отражают то, как ранние тестеры действительно используют продукт.
В ближайшие месяцы Google планирует существенно расширить возможности Spark. Компания внедрит подключения MCP (Model Context Protocol) к более чем 30 сторонним партнерам, включая Canva, OpenTable и Instacart. Пользователи также смогут напрямую писать текстовые и электронные сообщения в Spark, создавать пользовательских субагентов для специализированных задач и подключать Spark к Chrome для действий в интернете. Позже в этом году новый интерфейс для Android под названием Android Halo обеспечит живой обзор того, над чем работает Spark, прямо в верхней части экрана телефона пользователя.
Google сравнивает свои защитные механизмы расходов на ИИ с выдачей подростку первой дебетовой карты
При всех своих амбициях Spark сталкивается с фундаментальной проблемой, которая донимала любого ИИ-агента до сих пор: как доверять автономной системе действовать от вашего имени — особенно когда задействованы деньги?
Google прекрасно осознает эту обеспокоенность. Когда на пресс-конференции спросили, как Spark избегает несанкционированных покупок, Вудвард прибег к поразительно откровенной аналогии. «В команде мы часто думаем об этом как о ситуации, когда вы даете подростку его первую дебетовую карту — вокруг нее существуют определенные лимиты и ограничения, и именно так мы будем проектировать Spark в течение года», — сказал он.
На момент запуска Spark не будет совершать покупки автономно. Пользователям будут предоставлены явные возможности для проверки и утверждения любой транзакции до ее проведения. Тем не менее Google создал инфраструктуру для более автономного будущего. Видхья Сринивасан (Vidhya Srinivasan), возглавляющая команды Google по рекламе и коммерции, представила протокол Agent Payments Protocol, или AP2 — систему, созданную для того, чтобы ИИ-агенты могли совершать безопасные покупки в пределах заданных пользователем границ.
Концепция работает следующим образом: пользователь сообщает своему агенту конкретные бренды, продукты и лимиты расходов, которые его устраивают. Если критерии соблюдены, агент может автоматически завершить покупку. AP2 создает то, что Google описывает как прозрачную, проверяемую связь между пользователем, продавцом и платежными процессорами, используя конфиденциальные технологии и защищенные от взлома цифровые мандаты для обеспечения того, чтобы агент действовал в рамках своих полномочий. AP2 также генерирует постоянный цифровой бумажный след, чтобы в случае необходимости возврата пользователь и продавец видели одну и ту же запись. Google планирует внедрить AP2 в свои продукты в ближайшие месяцы, начиная с Gemini Spark.
Система основана на Universal Commerce Protocol (UCP), открытом стандарте, о котором Google объявила в начале этого года и который предоставляет агентам и коммерческим системам общий язык для всего процесса совершения покупок. Технический совет UCP теперь включает Amazon, Meta, Microsoft, Salesforce и Stripe — примечательная коалиция, которая подчеркивает, насколько серьезно индустрия воспринимает перспективу коммерции на базе агентов.
Google также объявила о запуске Universal Cart, интеллектуальной корзины покупок, которая работает у разных продавцов и в сервисах Google. Пользователи могут добавлять товары во время поиска, общения с Gemini, просмотра YouTube или чтения Gmail. Затем корзина работает в фоновом режиме — отслеживает падение цен, предлагает выгодные сделки на основе бонусов платежных карт и даже предупреждает о несовместимости продуктов. Торговая инфраструктура запускается в США этим летом в Поиске и приложении Gemini, а в YouTube и Gmail появится позже.
Как Google, OpenAI, Microsoft, Anthropic и Apple борются за создание идеального ИИ-агента
Это объявление приходится на самый разгар периода ожесточенной конкуренции в истории искусственного интеллекта. Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic и Apple спешат выпустить автономных агентов, способных выполнять реальную работу, и каждый делает принципиально иную архитектурную ставку на то, как этого добиться.
Компания OpenAI недавно объединила свои функции Operator и глубокого исследования в агента ChatGPT — систему, объединяющую взаимодействие с веб-сайтами, синтез информации и разговорный интеллект. Она выполняет задачи с помощью собственного виртуального компьютера, переключаясь между рассуждениями и действиями для управления сложными рабочими процессами. Компания подчеркивает, что пользователи сохраняют контроль над ситуацией: ChatGPT запрашивает разрешение перед совершением важных действий. Однако продукт столкнулся с критикой по поводу надежности. Компьютерный агент OpenAI набирает 38,1% в OSWorld, отраслевом бенчмарке для задач компьютерного использования, в то время как люди набирают более 72%.
Компания Anthropic выпустила свой агент компьютерного использования Claude в марте в рамках предварительного просмотра для исследователей, предоставив Claude возможность видеть рабочий стол пользователя, перемещаться по нему и управлять им — нажимать кнопки, открывать приложения, заполнять электронные таблицы и выполнять многошаговые рабочие процессы. Claude Cowork выполняет задачи автономно: пользователи ставят цель, а Claude работает на их компьютере, с локальными файлами и приложениями, чтобы выдать готовый результат. Anthropic активно совершенствует разработку, недавно выпустив десять готовых финансовых агентов и обеспечив глубокую интеграцию с Microsoft 365.
Microsoft представила Copilot Cowork, чтобы выйти за рамки обычного чата и перейти к исполнению, помогая пользователям делегировать реальные задачи и добиваться их выполнения. Cowork работает в облаке, что означает, что пользователям не нужно беспокоиться о закрытии ноутбука. Система опирается на Work IQ — интеллектуальный уровень Microsoft, который понимает организационные данные, инструменты и структуру. Это превращает Copilot из помощника на боковой панели в оркестратора автономных агентов.
Apple также готовит обновленную Siri к WWDC 2026, которая будет действовать как «постоянно работающий агент», способный обрабатывать задачи в разных приложениях, используя личные данные. Модели Gemini от Google помогут улучшить обновленную Siri благодаря многолетней сделке, которая, как сообщается, обходится Apple примерно в 1 миллиард долларов в год.
Конвергенция очевидна: каждая крупная платформа переходит от помощников, которые разговаривают, к агентам, которые действуют. Но каждый подходит к проблеме по-своему. Агент OpenAI работает в основном через браузер. Агент Anthropic работает непосредственно на рабочем столе пользователя. Решение от Microsoft тесно связано с экосистемой Office 365. Apple делает упор на локальную обработку данных и конфиденциальность. Подход Google со Spark выделяется своей ставкой на облачную непрерывность и глубокую интеграцию со своими собственными сервисами.
Вместо управления экраном пользователя попиксельно, Spark работает через структурированные интеграции — собственные API Workspace от Google, а также все чаще через сторонние подключения посредством MCP. Преимущество заключается в надежности и скорости: использование структурированных инструментов гораздо более предсказуемо, чем считывание экрана. Недостаток заключается в том, что Spark, по крайней мере поначалу, может действовать только в тех системах, к которым он подключен.
ИИ-модель, лежащая в основе Spark, обрабатывает триллионы токенов в день — и в Google заявляют, что это может сэкономить предприятиям миллиарды
Возможности Spark неотделимы от модели, которая им управляет. Gemini 3.5 Flash, также представленная в понедельник, является новой рабочей лошадкой среди ИИ-моделей Google, созданной специально для нужд агентных рабочих процессов.
Заявления о производительности имеют решающее значение. В Google утверждают, что 3.5 Flash превосходит предыдущую пограничную модель Gemini 3.1 Pro почти по всем бенчмаркам, работая при этом в четыре раза быстрее сопоставимых пограничных моделей по числу выходных токенов в секунду. Еще более оптимизированная версия, доступная в платформе разработки Antigravity от Google, работает в двенадцать раз быстрее.
Пичаи обрисовал экономическую сторону вопроса прямо. Компании, обрабатывающие около одного триллиона токенов в день в Google Cloud (цифра, которую, по его словам, достигают ведущие корпоративные клиенты), могут сэкономить более 1 миллиарда долларов ежегодно, переведя 80% своих рабочих нагрузок на комбинацию Flash и пограничных моделей, таких как 3.5 Pro. На рынке, где, как отметил Пичаи, ИТ-директора уже «прожигают свои годовые бюджеты на токены, а на дворе всего лишь май», экономический аргумент может оказаться столь же весомым, сколь и технологический.
Внутри компании собственные разработчики Google потребляли Gemini 3.5 Flash потрясающими и быстро растущими темпами. В марте Google обрабатывала внутри компании около полутриллиона токенов в день. С тех пор эта цифра выросла до более чем трех триллионов, удваиваясь примерно каждые несколько недель. Пичаи охарактеризовал это как «мощную петлю обратной связи», которая постоянно совершенствует модель.
Корай Кавукчуоглу (Koray Kavukcuoglu), технический директор Google DeepMind и главный архитектор ИИ в Google, заявил, что именно скорость модели делает сценарии использования агентов практичными. «3.5 Flash особенно хороша при одновременном развертывании нескольких агентов и выполнении долгосрочных задач», — сказал он во время брифинга, добавив, что Google успешно протестировала агентов, создающих «работающую операционную систему полностью с нуля».
Модель 3.5 Pro, ее более мощный аналог, в настоящее время тестируется внутри компании и будет выпущена в следующем месяце.
Сколько стоит Gemini Spark и какое место она занимает в новых тарифных планах Google
Gemini Spark будет доступна подписчикам Google AI Ultra. Компания одновременно реструктурирует свои тарифные планы подписки, чтобы сделать технологию более доступной. Новый тариф Ultra стоимостью 100 долларов в месяц предоставляет в 5 раз более высокий лимит использования по сравнению с планом Pro, а также приоритетный доступ к Antigravity и 20 ТБ облачного хранилища. Самый дорогой тариф Ultra снижается с 250 до 200 долларов в месяц, предлагая двадцатикратное увеличение лимита использования и доступ к полному набору возможностей.
Оба тарифа включают Gemini Spark, агента Daily Brief — проактивную утреннюю сводку, которая сортирует почту, календарь и задачи в ночное время, а также доступ к новым моделям Gemini Omni и 3.5 Flash. Ценообразование позиционирует Spark как продукт премиум-класса: он дороже Claude Pro от Anthropic за 20 долларов в месяц, но сопоставим с более высокими уровнями конкурирующих продуктов, таких как Claude Max ($100–$200/месяц) и ChatGPT Pro от OpenAI ($200/месяц).
Почему конфиденциальность, надежность и привязка к экосистеме могут подорвать амбиции Google в сфере агентов
Риски реальны и многогранны.
Надежность остается главной проблемой отрасли. Даже лучшие модели ИИ галлюцинируют, неверно интерпретируют инструкции и совершают ошибки, которых человек никогда бы не сделал. Агент, который отправляет письмо не тому человеку, неверно считывает цифру в электронной таблице или отправляет платеж не тому продавцу, может создать последствия, которые трудно обратить вспять. Подход Google, требующий явного одобрения для высокорисковых действий, таких как трата денег или отправка электронных писем, является разумной мерой предосторожности, но он также ограничивает степень автономности агента. Агент, который запрашивает подтверждение на каждом шагу, не является полноценным агентом.
Конфиденциальность — еще один повод для беспокойства. Способность Spark синтезировать информацию из всей папки «Входящие» Gmail, календаря, документов и истории чатов означает, что он обладает исключительно глубоким представлением о цифровой жизни человека. В Google заявляют, что Spark работает в полностью управляемой безопасной среде выполнения с изолированными эфемерными виртуальными машинами, зашифрованными учетными данными и политиками предотвращения потери данных. Но концентрация персонального контекста в единой системе искусственного интеллекта, доступной на естественном языке, создает зону риска, которая привлечет внимание регулирующих органов, защитников конфиденциальности и исследователей безопасности.
Сроки выхода на рынок также неопределенны. Потребительский спрос на постоянно работающих ИИ-агентов в широких масштабах не доказан. По данным Google, приложение Gemini имеет 900 миллионов активных пользователей в месяц, но неясно, сколько из них готовы к концептуальному скачку от «задай вопрос — получи ответ» к «делегируй задачу — доверься результату». История цифровых помощников — от скрепки Clippy до ранней Siri и Alexa — пестрит продуктами, которые обещали проактивный интеллект, а принесли лишь разочарование.
Кроме того, существует вопрос привязки к экосистеме. Spark лучше всего работает в рамках собственных сервисов Google. Хотя подключения MCP к сторонним приложениям расширят его возможности, начальный опыт представляет собой глубокую интеграцию с Workspace. Для миллиардов людей, живущих внутри экосистемы Google, это естественный выбор. Для тех, кто делит свою цифровую жизнь между Microsoft, Apple и другими платформами, полезность Spark будет более ограниченной — по крайней мере, поначалу.
Вудвард признал это, когда его спросили, останется ли Spark ограниченным экосистемой Google. «Он будет кроссплатформенным двумя способами, — сказал он, — посредством интеграции MCP со сторонними приложениями, а также благодаря доступности в интернете, на Android и iOS с синхронизацией задач между устройствами через облако».
Настоящая проверка для Gemini Spark заключается не в том, сможет ли он выполнять работу, а в том, позволят ли ему это люди
Ставка Google на Gemini Spark заключается в том, что центр тяжести индустрии ИИ смещается от моделей, которые думают, к системам, которые действуют, и что компания, лучше всего подготовленная к этому переходу, — это та компания, у которой есть самый полный набор потребительских сервисов для действий. Эта ставка подкреплена огромными инвестициями в инфраструктуру. В этом году Google рассчитывает потратить на капитальные расходы примерно 180–190 миллиардов долларов — примерно в шесть раз больше, чем в 2022 году, — причем значительная часть пойдет на вычислительную мощность ИИ, необходимую для работы таких агентов, как Spark, в массовом масштабе для сотен миллионов пользователей.
Другими словами, технология уже прибывает. Модели достаточно быстрые, интеграции достаточно глубокие, платежные шлюзы достаточно надежные. Google создала систему, которая может составлять черновики ваших писем, организовывать ваш календарь, следить за входящими сообщениями и, совсем скоро, тратить ваши деньги — и все это пока вы спите.
Но самой сложной задачей в области искусственного интеллекта никогда не было сделать машину способной. Задачей было заставить человека чувствовать себя комфортно. На протяжении двух десятилетий главным обещанием Google были десять синих ссылок и строка поиска — транзакция, построенная на допущении, что контроль находится у пользователя. Gemini Spark просит пользователей полностью пересмотреть эти отношения, передать ключи системе, которая блестяща, неутомима и все же, по собственному признанию ее создателя, больше всего похожа на подростка с дебетовой картой.
Gemini Spark начинает распространяться среди доверенных тестеров на этой неделе, а более широкая бета-версия для подписчиков Google AI Ultra в США ожидается на следующей неделе.
