Google Cloud и Accenture запустили совместный проект по ИИ

По данным TechCrunch, о партнёрстве первым сообщил The Wall Street Journal. Суть: до 1 000 инженеров Accenture пройдут обучение от Google и будут работать внутри компаний-клиентов, создавая кастомные ИИ-приложения на платформе Gemini Enterprise. Подразделение формально живёт под Accenture, но опирается на облачные сервисы для разработчиков ИИ от Google Cloud.

Контекст жёсткий. По данным сервиса Ramp за август, среди американских корпоративных клиентов Ramp на Google приходится около 6% расходов на ИИ, тогда как на Anthropic 43,5%, а на OpenAI 39,7%. Представитель Google отметил, что клиентская база Ramp не охватывает крупные стратегические контракты Google Cloud с такими компаниями, как Oracle, Meta, Anthropic и ServiceNow.

Что входит в совместный проект?

• До 1 000 «встроенных» инженеров. Accenture обучает своих специалистов работе с платформой Gemini Enterprise. Эти инженеры (в индустрии их называют FDE, forward-deployed engineers, то есть инженеры, которых отправляют работать прямо у заказчика) приходят в компанию клиента и строят ИИ-решения на месте.

• Кастомные приложения на Gemini Enterprise. Не коробочный продукт, а индивидуальная разработка под задачи конкретного бизнеса: автоматизация процессов, агентные (agentic) сценарии, интеграция ИИ в существующие рабочие потоки.

• Часть более широкой программы Google. Ранее в 2025 году Google Cloud выделил 750 млн долларов на партнёрскую экосистему, встроив своих инженеров в Capgemini, Cognizant и Deloitte. Отдельно заключено многолетнее соглашение с инвестфондом CVC Capital Partners: инженеры Google внедряют ИИ в портфельные компании фонда.

• Accenture параллельно запустила аналогичные программы с Microsoft (март 2025), ServiceNow (май) и SAP (июнь). То есть консалтинговый гигант строит FDE-практику сразу с несколькими облачными платформами.

Зачем это Google и Accenture?

Ответ в экономике. Alphabet, материнская компания Google, накопила 811 млрд долларов в обязательствах по закупкам и контрактам (по данным TechCrunch, на 30 июня). Google Cloud принёс 24,8 млрд долларов выручки за второй квартал, значительная часть которой связана с корпоративным ИИ. Но отдача от ИИ-инвестиций пока не соответствует масштабу вложений ни для самих облачных провайдеров, ни для их клиентов.

Корпорации покупают облачные сервисы для разработчиков ИИ, но не умеют извлекать из них прибыль. Именно поэтому все крупные игроки, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, запускают подразделения по внедрению. Ставка: сама интеграция ИИ-моделей в бизнес может стать отдельным рынком на триллион долларов.

При этом Google рискует не только отстать от конкурентов-гиперскейлеров. Появляются компании, которые специализируются именно на встраивании инженеров в бизнес: Ode (работает с Anthropic), The Deployment Co. (OpenAI). Они угрожают и самой Accenture, отнимая нишу у традиционного консалтинга.

Как попробовать?

1. Проверьте, доступен ли Gemini Enterprise вашей компании. Зайдите на cloud.google.com и найдите раздел Gemini for Google Cloud. Платформа работает для корпоративных клиентов Google Cloud.

2. Свяжитесь с Accenture напрямую. Подразделение живёт под Accenture. Если ваша компания уже работает с этим консалтером, запросите информацию о программе Gemini Enterprise Business Group.

3. Оцените альтернативы. Аналогичные FDE-программы Accenture ведёт с Microsoft и SAP. Выбор зависит от того, на какой облачной платформе уже построена ваша инфраструктура.

Сравнение с российскими облачными платформами

В России прямого аналога FDE-программы Google и Accenture пока нет. Но есть облачные сервисы для разработчиков ИИ с консалтинговой поддержкой:

• Yandex Cloud предлагает YandexGPT (собственная языковая модель) и платформу для дообучения (fine-tuning, обучение модели на ваших данных под узкую задачу). Yandex Cloud работает через партнёров-интеграторов, но формата «присылаем инженера к вам на полгода» в публичном доступе нет.

• SberCloud (ML Space) и GigaChat от Сбера предлагают корпоративные ИИ-решения. Сбер также развивает консалтинговое направление через SberDevices и партнёрскую сеть.

Ключевое отличие: Google и Accenture ставят на модель «инженер живёт внутри вашей компании и строит решение с нуля». Российские платформы пока работают в формате внешней интеграции и поддержки.

Частые вопросы

Это отдельная компания или подразделение?

Подразделение внутри Accenture. Оно называется Accenture Gemini Enterprise Business Group, работает на платформе Google Cloud, но юридически принадлежит Accenture.

Можно ли подключиться малому бизнесу из России?

На данный момент программа ориентирована на крупные корпорации. Для малого бизнеса и индивидуальных авторов доступ к Gemini возможен через Google AI Studio или API Google Cloud. Формат «встроенный инженер» рассчитан на масштабные внедрения.

Чем это отличается от обычного консалтинга?

Обычный консалтинг: пришли, дали рекомендации, ушли. Модель FDE: инженер работает внутри вашей команды месяцами, строит конкретные ИИ-приложения на конкретной платформе и обучает ваших сотрудников. Разница между советом и рабочим кодом.

Что делать с этим прямо сейчас, по ролям

Автору Дзена. Внедренческие программы пока не для вас напрямую. Но Gemini доступен через Google AI Studio: попробуйте генерацию идей, черновиков, мультимодальный (работающий с текстом, картинками и видео одновременно) анализ материалов. Это бесплатно и даёт представление о возможностях модели.

Маркетологу. Следите за тем, какие компании в вашей отрасли подключаются к FDE-программам. Если конкуренты начали встраивать ИИ-агентов (программы, которые сами выполняют цепочку действий) в свои процессы через Accenture или аналогичных партнёров, это сигнал пересмотреть свою стратегию автоматизации.

Предпринимателю в РФ и СНГ. Если ваша компания работает с Accenture или другими глобальными консалтерами, спросите о доступности программы Gemini Enterprise Business Group. Если нет, посмотрите на Yandex Cloud и SberCloud как на локальные облачные сервисы для разработчиков ИИ с корпоративной поддержкой.

Google идёт ва-банк: вместо того чтобы просто продавать доступ к моделям, компания платит за то, чтобы инженеры физически приходили к клиентам и доказывали, что ИИ приносит деньги. Если это не сработает, вопрос «а зачем мы потратили 811 миллиардов?» станет ещё громче.