Veja o que rolou de mais importante no Google Cloud Next 2024

O evento deste ano, que aconteceu em Las Vegas entre os dias 9 e 11 de abril, consolidou a importância da inteligência artificial no ambiente de negócios e lembrou como as empresas estão usando a IA – não como algo futuro, mas algo atual.

Durante todo o Google Cloud Next foram anunciados novos produtos, parceiros e tecnologias incríveis. Neste artigo você verá o resumo de tudo o que foi anunciado, em quatro temas principais:

1. Use IA para fazer coisas incríveis

Quer você seja um desenvolvedor criando o próximo ótimo aplicativo, um arquiteto construindo e gerenciando infraestrutura, um usuário final colaborando no conteúdo com seus colegas ou um cientista de dados investigando a fundo seus dados de negócios, aqui estão apenas algumas das novas maneiras que a IA do Google pode ajudá-lo a fazer melhor seu trabalho. 

O que foi anunciado no Next:

O Gemini for Google Cloud ajuda os usuários a criar agentes de IA para trabalhar e codificar com mais eficiência, gerenciar seus aplicativos, obter insights de dados mais profundos, identificar e resolver ameaças à segurança, tudo profundamente integrado em uma variedade de ofertas do Google Cloud:

• Gemini Code Assist, a evolução do Duet AI for Developers, permite que os desenvolvedores usem linguagem natural para adicionar, alterar, analisar e simplificar seu código, em suas bases de código privadas e em seus ambientes de desenvolvimento integrado (IDEs) favoritos.
• O Gemini Cloud Assist ajuda as equipes de nuvem a projetar, operar e otimizar o ciclo de vida de seus aplicativos.
• Gemini em Segurança, Gemini em Bancos de Dados, Gemini em BigQuery e Gemini em Looker ajudam a elevar as habilidades e capacidades das equipes nessas cargas de trabalho críticas.

Há também o Google Workspace, que desenvolvemos com base em princípios básicos de criação e colaboração em tempo real. Hoje, elevamos isso a um nível com:

• Google Vids , seu assistente de vídeo, redação, produção e edição com tecnologia de IA, tudo em um. Juntamente com outras ferramentas de produtividade, como Documentos, Planilhas e Apresentações, os Vídeos podem ajudar qualquer pessoa a se tornar um grande contador de histórias no trabalho.
• Um novo complemento AI Meetings and Messaging inclui recursos como Faça anotações para mim (agora em versão prévia), Traduza para mim (chegando em junho) e tradução automática de mensagens e resumos de conversas sob demanda no Google Chat. Este complemento está disponível por US$ 10 por usuário, por mês, e pode ser adicionado à maioria dos planos do Workspace.

2. Construído sobre os modelos de base mais avançados

Todos os recursos mencionados acima são baseados, você adivinhou, no Gemini, o modelo mais poderoso do Google. No Google Cloud Next ’24, anunciamos maneiras de ajudar os desenvolvedores a levar o poder do Gemini para seus próprios aplicativos por meio da Vertex AI e de outras plataformas de desenvolvimento de IA.

O que foi anunciado no NEXT: 

• O Gemini 1.5 Pro já está disponível em versão prévia pública para clientes da Vertex AI. Agora, os desenvolvedores podem ver por si mesmos o que significa construir com uma janela de contexto de 1 milhão.
• Imagen, o modo de texto para imagem do Google, agora pode criar imagens ao vivo a partir de texto, na visualização. Imagine gerar imagens animadas, como GIFs, a partir de um simples prompt de texto… O Imagen também conta com recursos avançados de edição de fotos, incluindo pintura interna e externa, e um recurso de marca d’água digital desenvolvido pelo SynthID do Google DeepMind. 
• A Vertex AI tem novos recursos de MLOps: Vertex AI Prompt Management e novas ferramentas de avaliação.
• O Vertex AI Agent Builder reúne os produtos Vertex AI Search and Conversation, juntamente com uma série de ferramentas aprimoradas para desenvolvedores, a fim de tornar muito mais fácil criar e implantar experiências de IA de geração prontas para empresas.

3. Rodando em infraestrutura otimizada para IA

Nada disso seria possível se não fosse pelos investimentos em infraestrutura otimizada para carga de trabalho que fazemos para alimentar nossos próprios sistemas, bem como os seus. 

O que foi anunciado no NEXT: 

• Melhorias em nossa arquitetura de hipercomputador de IA, incluindo a disponibilidade geral do Cloud TPU v5p e A3 Mega VMs com GPUs NVIDIA H100 Tensor Core; otimizações de portfólio de armazenamento, incluindo Hyperdisk ML; e avanços de software aberto, incluindo versões JetStream e JAX e PyTorch/XLA.
• Google Axion, nossa primeira CPU personalizada baseada em Arm® projetada para o data center.
• Novos recursos de computação e rede, incluindo VMs de uso geral C4 e N4 com processadores Intel Xeon de 5ª geração; bem como melhorias em nossa nuvem distribuída do Google.

4. Tudo baseado em dados confiáveis

Um modelo de IA só pode ser tão bom quanto os dados nos quais foi treinado. E onde é melhor obter dados de qualidade do que em seus bancos de dados corporativos e data warehouses confiáveis? No Google Cloud, consideramos isso uma “verdade empresarial” e criamos recursos em nossa nuvem de dados para garantir que seus aplicativos de IA sejam baseados em dados confiáveis.

O que foi anunciado no NEXT: 

• Aprimoramentos nos bancos de dados: os bancos de dados do Google Cloud estão mais habilitados para IA do que nunca. O AlloyDB AI inclui novos recursos vetoriais, acesso mais fácil a modelos remotos e suporte flexível a linguagem natural. Enquanto isso, o Firestore se junta à longa lista de bancos de dados do Google com fortes recursos de pesquisa vetorial. 
• Grandes notícias para o BigQuery: estamos ancorando o BigQuery como nossa plataforma unificada de análise de dados, inclusive em nuvens por meio do BigQuery Omni. O BigQuery também obtém uma nova tela de dados: uma nova experiência baseada em linguagem natural para fluxos de trabalho de exploração, curadoria, organização, análise e visualização de dados.
• Por último, mas não menos importante, agora você pode basear seus modelos não apenas nos dados da sua empresa, mas também nos resultados da Pesquisa Google, para que eles tenham acesso às informações mais recentes e de alta qualidade.

Além disso, os participantes do Google Cloud Next 2024 puderam, através de apresentações abrangentes e repleta de demonstrações, mergulhar nas tecnologias e integrações de IA do Google Cloud que ajudam nas principais tarefas que os clientes do Google Cloud realizam todos os dias: criar, executar e operar aplicações incríveis.

Construir 

A experiência de IA generativa do Google Cloud para desenvolvedores começa com o Gemini Code Assist. O vice-presidente e gerente geral do Google Cloud, Brad Calder, mostrou ao público como o suporte para Gemini 1.5 no Code Assist permite uma janela de contexto de token de 1 milhão – a maior do setor.

Em seguida, Jason Davenport, Google Cloud Developer Advocate, mostrou como o Gemini Cloud Assist facilita o design, a operação, a solução de problemas e a otimização de seu aplicativo usando o contexto de seu ambiente e recursos de nuvem específicos, sejam eles logs de erros, configurações de balanceador de carga, regras de firewall. – O que você disser.

Por fim, com o Gemini incorporado em aplicativos do Google Cloud, como BigQuery e Looker, suporte nos bancos de dados do Google Cloud para pesquisa e incorporação de vetores, além de integrações com ferramentas de desenvolvedor, como Cloud Workstations e bibliotecas de interface de usuário da web, como React, os desenvolvedores tiveram uma ideia do que a IA traz para a tabela: agora, você pode adicionar recursos de IA, como obter entradas multimodais (ou seja, texto e imagens) e usá-las para criar recomendações, previsões e sínteses — tudo em uma fração do tempo que levava antes. A gerente de produto do Google Cloud, Femi Akinde, e Chloe nos mostraram como passar de uma ótima ideia a um aplicativo de IA envolvente e inspirador em apenas alguns minutos. 

Coisas novas que tornam isso possível:

• App Hub: anunciado hoje e com profunda integração ao Google Cloud Assist, o App Hub fornece uma representação precisa e atualizada dos aplicativos implantados e de suas dependências de recursos, independentemente dos produtos específicos do Google Cloud usados. 
• Consultas contínuas do BigQuery: na versão prévia, o BigQuery agora pode fornecer processamento SQL contínuo em fluxos de dados, permitindo pipelines em tempo real com operadores de IA ou ETL reverso.
• Suporte de linguagem natural no AlloyDB – Com suporte para o algoritmo ScaNN de última geração do Google , os usuários do AlloyDB obtêm o desempenho vetorial aprimorado que alimenta alguns dos serviços mais populares do Google. 
• Gemini Code Assist no gerenciamento de APIs da Apigee: use o Gemini para ajudá-lo a criar APIs e integrações de nível empresarial usando prompts de linguagem natural.

Correr 

Construir um aplicativo generativo de IA é uma coisa, mas como torná-lo de nível de produção? “Essa é a questão do momento”, disse Kaslin Fields, defensor do desenvolvedor do Google Cloud, ao público. 

Felizmente, as plataformas do Google Cloud, como o Cloud Run, tornam ridiculamente rápido a criação e o dimensionamento de um aplicativo, enquanto plataformas como o Google Kubernetes Engine (GKE) fornecem um conjunto robusto de recursos para potencializar os aplicativos de IA mais exigentes ou exclusivos.

Coisas novas que tornam isso possível:

• Tela de aplicativo Cloud Run: gere, modifique e implante aplicativos de IA no Cloud Run, com integrações ao Vertex AI para que você possa consumir APIs generativas de serviços Cloud Run com apenas alguns cliques.
• Soluções de início rápido Gen AI para GKE: execute IA no GKE com um padrão Retrieval Augmented Generation (RAG) ou integrado ao Ray.
• Suporte para Gemma no GKE: o GKE oferece muitos caminhos para executar o Gemma , o modelo aberto do Google baseado no Gemini. Melhor ainda, o desempenho é excelente.

Operar

“Os aplicativos de IA podem produzir comportamentos emergentes, resultando em novos problemas”, disse Steve McGhee, defensor da confiabilidade do Google Cloud durante a palestra para desenvolvedores. 

Na verdade, “nossos sistemas costumavam falhar de maneiras bastante previsíveis”, disse outro apresentador, Charity Majors, cofundador e CTO da Honeycomb.io. Mas agora, “nossos sistemas são dinâmicos e caóticos, nossas arquiteturas são extensas e diversas e estão em constante mudança.

Mas o que a IA generativa tira – a previsibilidade do mesmo de sempre – também retribui na forma de novas ferramentas para ajudá-lo a compreender e lidar com as mudanças.

Coisas novas que tornam isso possível:

• Recursos Vertex AI MLOps: na visualização, o Vertex AI Prompt Management permite que os clientes experimentem a migração e rastreiem prompts e parâmetros, para que possam comparar iterações de prompt e avaliar como pequenas alterações afetam os resultados, enquanto o Vertex AI Rapid Evaluation ajuda os usuários a avaliar o desempenho do modelo durante a iteração no melhor design de alerta. 
• Detecção de API sombra – Na versão prévia em Segurança Avançada de API , a detecção de API sombra ajuda a encontrar APIs que não têm supervisão ou governança adequadas e, portanto, podem ser a fonte de incidentes de segurança prejudiciais.
• Aceleradores confidenciais para cargas de trabalho de IA – VMs confidenciais na série de máquinas A3 com GPUs NVIDIA Tensor Core H100 estendem dados baseados em hardware e proteção de modelo para a CPU para GPUs que lidam com dados confidenciais de IA e aprendizado de máquina. 
• Pré-carregamento de contêiner e modelo do GKE: na versão prévia, o GKE agora pode acelerar a inicialização a frio da carga de trabalho para melhorar a utilização da GPU, economizar dinheiro e manter baixa a latência de inferência de IA. 

Participar do Google Cloud Next é sempre uma experiência única, pois nos possibilita, como parceiros do Google Cloud, o compartilhamento de conhecimento e a oportunidade para geração de novos negócios.

Se sua empresa precisa de um parceiro especialista em soluções tecnológicas voltadas para resolução de desafios de negócios, entre em contato conosco.