«Самый важный драйвер этого роста»: Google Cloud назвала три вещи, которые стартапы ищут в своём AI-стеке

Что заявила Google Cloud

24 сентября 2026 года Google Cloud опубликовала в корпоративном блоге заметку о том, по каким критериям стартапы выбирают облачную платформу для работы с ИИ. Материал подписан Darren Mowry, вице-президентом по глобальным стартапам и экосистеме инвесторов Google.

По формулировке компании, её стек — собственные и сторонние вычислительные ресурсы и модели, платформа для создания и управления агентами, а также продукты для защиты ИИ-нагрузок — «стал самым важным драйвером этого роста».

Там же утверждается, что стартапы выбирают Google Cloud для разработки и эксплуатации ИИ «с более высокой частотой, чем три года назад, на старте эры ИИ». Измеримых цифр этого роста в тексте нет.

Дальше блог переходит к тому, что компания называет тремя важными тенденциями последних месяцев.

Первая тенденция: Gemini Enterprise тянет за собой базовые сервисы

Gemini Enterprise — платформа, включающая инструменты управления кластерами TPU и GPU, сервисы для создания и управления агентами и API доступа к собственным и сторонним моделям, — растёт среди стартапов «существенно».

Наблюдение второго порядка: стартапы, которые пользуются Gemini Enterprise, «как правило, используют и наши базовые облачные сервисы» — Storage, BigQuery и GKE.

Вторая тенденция: цена и производительность моделей

Gemini-модели, а также часть сторонних моделей, доступных через Gemini Enterprise, дают стартапам «очень сильное соотношение цены и производительности», утверждает Google Cloud.

Такие клиенты всё чаще разворачивают одновременно frontier-модели и «рабочие» модели — для научных исследований, генерации медиа и финансового анализа.

Третья тенденция: выбор между GPU и TPU

Доступ к вычислениям на GPU и TPU назван критичным для ИИ, а возможность выбрать один вариант или оба сразу — «уникальной для Google Cloud».

При этом, по наблюдению компании, стартапы почти всегда берут вместе с чипами и другие продукты стека: модели, инструменты для агентов, BigQuery или GKE.

Отсюда вывод блога: потребности стартапов «редко сводятся к чему-то одному», и они находят ценность в доступе «к сильному набору технологий второго, третьего и четвёртого уровня помимо самих вычислений».

Кого назвали в блоге

Иллюстрация тенденций — список сделок, заключённых или расширенных, по словам Google Cloud, за последние 60 дней. В нём одиннадцать стартапов и их стеки.

Artificial Agency, работающая над генеративным поведением в играх, обучает и обслуживает модели на NVIDIA GPU, использует Gemini-модели и Cloud Storage. Arya Health строит агентный ИИ для административной работы в здравоохранении — расписания, приём пациентов, найм, онбординг, комплаенс и ночные операции — и распределяет нагрузку между Gemini 2.5 Pro, Gemini 3.1 Flash и Gemini 3.5 Flash Lite по требованиям к рассуждению, скорости и стоимости.

Casco применяет автономные «рои» агентов для поиска уязвимостей в корпоративных приложениях и облачных средах, сочетая reasoning-модели для длительных задач с быстрой Gemini 3.5 Flash для отдельных сабагентов, а Provisioned Throughput помогает попадать в нужную комбинацию интеллекта, скорости и ёмкости.

CodeRabbit, работающая в области независимого ИИ-ревью кода, опирается на Cloud Run и Storage, а Gemini 3.1 Pro использует для анализа влияния отдельного изменения на весь проект и генерации исправлений. Comfy применяет NVIDIA-системы вместе с генеративными медиамоделями Google — Veo и Nano Banana.

MicroAGI, немецкий робототехнический стартап, получил доступ к NVIDIA Blackwell для обучения моделей через Google Cloud и использует Gemini Enterprise Agent Platform для мультимодальных данных вроде видео. Лондонская Ineffable Intelligence объявила о партнёрстве с Google Cloud ради систем NVIDIA Vera Rubin, а также эффективных сетей и хранилищ.

PEAR Health Labs целиком держит своего ИИ-компаньона и агентную платформу здоровья на Google Cloud с моделью Gemini 3.5 Flash и продуктами data cloud. Roboforce — компания физического ИИ для промышленных роботов — подписала соглашение об использовании GPU-виртуальных машин для обучения и обслуживания собственных моделей. xFigura даёт архитектурным командам единый защищённый холст и работает с моделями Nano Banana и Omni, сохраняя авторство за архитектором. SciFin сводит разрозненный контекст продаж из CRM, документов и почты с помощью Gemini-моделей, инфраструктуры и Gemini Enterprise.

Отдельный релиз подтверждает детали по MicroAGI

Единственная сделка из списка, по которой есть отдельный официальный релиз, — MicroAGI: 22 июля 2026 года Google Cloud Press Corner опубликовал сообщение о сотрудничестве с мюнхенским стартапом.

В релизе названы конкретные конфигурации: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition в G4 VMs и стоечные системы NVIDIA GB300 NVL72 в A4X Max — для обучения и инференса моделей, а также Gemini Enterprise Agent Platform для обработки мультимодальных данных, включая видео.

Там же сказано, что технология MicroAGI уже поддерживает Unitree и UBTECH, а бизнес-модель строится на обучении моделей под конкретные роботизированные платформы, чтобы заказчики — например, в гостиничном или промышленном сегменте — получали роботов с предустановленными моделями под свои задачи.

«Построение ИИ следующего поколения для физических систем требует интенсивных вычислений, полного стека ИИ-технологий и глубокой инженерной экспертизы, — приводит релиз слова основателя Microagi Bercan Kilic. — Google Cloud выделилась как партнёр, способный поддержать этот масштабный конвейер инференса».

Со стороны Google Cloud в релизе высказалась Itxaso Araque, директор направления Digital Natives & Startups (EMEA North): ИИ-стек Google Cloud «спроектирован, чтобы питать сложные мультимодальные конвейеры данных, как у Microagi».

Чего в публикации нет

В заметке нет ни абсолютных цифр роста бизнеса со стартапами, ни сумм сделок, ни сроков их закрытия. Сравнения с конкурентами по доступу к GPU и TPU тоже нет — «уникальность» остаётся самооценкой вендора.

Список стартапов — это клиенты Google Cloud, а не независимая выборка рынка, поэтому он показывает примеры, а не распространённость выбора.

Наконец, отдельный релиз по MicroAGI датирован 22 июля 2026 года — примерно двумя месяцами раньше заметки, то есть у самой границы заявленного окна в 60 дней.