Google đã công bố các tính năng bảo mật mới và mức độ tích hợp sâu hơn của Wiz, công ty an ninh đám mây của Israel mà hãng đã mua lại với trị giá US$32 billion, trên Google Cloud và các nền tảng đối thủ tại sự kiện Cloud Next '26. Công ty đã giới thiệu ba tác nhân AI cho Security Operations ở chế độ xem trước, được thiết kế cho săn lùng mối đe dọa, kỹ thuật phát hiện và phân tích ngữ cảnh từ bên thứ ba.
Các năng lực bảo mật mới
Google đã bổ sung giám sát dark web vào các công cụ tình báo mối đe dọa của mình như một phần của gói nâng cấp bảo mật. Công ty cũng dự kiến sẽ quét mã AI và các prompt trong quá trình phát triển để xác định lỗ hổng và các vấn đề cấu hình trước khi triển khai.
Google viện dẫn báo cáo M-Trends 2026 của mình để hỗ trợ cho các công cụ mới, báo cáo này cho thấy khoảng thời gian giữa một vụ xâm nhập ban đầu và kẻ tấn công theo sau đã giảm từ tám giờ ba năm trước xuống còn 22 giây.
Mở rộng đa đám mây
Wiz sẽ mở rộng vượt ra hệ sinh thái của Google để bao gồm Databricks và các bộ công cụ AI từ Amazon Web Services, cùng với các dịch vụ từ Microsoft, Salesforce và Google. Cách tiếp cận đa nền tảng này giải quyết mối lo ngại rằng thương vụ mua lại có thể làm giảm tính độc lập của Wiz.
Google và Wiz đều đã tuyên bố rằng Wiz sẽ vẫn trung lập và tiếp tục hỗ trợ nhiều nền tảng đám mây. Tuy nhiên, thỏa thuận này đặt một sản phẩm do Google sở hữu vào trong các hệ thống đám mây của đối thủ, khiến nảy sinh câu hỏi liệu AWS và Microsoft có duy trì sự hợp tác đầy đủ với một công cụ đem lại lợi ích cho một đối thủ cạnh tranh trực tiếp hay không.
Bối cảnh chiến lược
Việc mua lại trị giá US$32 billion là thương vụ lớn nhất trong lịch sử công ty của Google và cũng là vụ mua lại an ninh mạng lớn nhất tính đến nay. Con số này vượt qua đề nghị US$23 billion mà Wiz đã từ chối hai năm trước. Với mức định giá ước tính khoảng 45 đến 65 lần doanh thu hằng năm US$700 million của Wiz, mức giá phản ánh cam kết của Google trong việc mua lại một nhà lãnh đạo trong công nghệ (CNAPP@E0 (Cloud-Native Application Protection Platform).
Wiz hoạt động theo thiết lập không cần tác tử (agentless) giúp quét các hệ thống đám mây mà không cần cài đặt phần mềm lên từng máy riêng lẻ, cung cấp cho đội ngũ an ninh khả năng quan sát theo thời gian thực về các lỗ hổng. Đối với Alphabet, công ty mẹ của Google, thương vụ này là một khoản đầu tư dài hạn vào bảo mật doanh nghiệp và điện toán đám mây, đồng thời cũng tạo ra một hướng tăng trưởng khi mảng quảng cáo đang chịu áp lực từ sự gián đoạn do AI và các thách thức về mặt quy định.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin trên trang này có thể đến từ bên thứ ba và không đại diện cho quan điểm hoặc ý kiến của Gate. Nội dung hiển thị trên trang này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên tài chính, đầu tư hoặc pháp lý nào. Gate không đảm bảo tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin và sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin này. Đầu tư vào tài sản ảo tiềm ẩn rủi ro cao và chịu biến động giá đáng kể. Bạn có thể mất toàn bộ vốn đầu tư. Vui lòng hiểu rõ các rủi ro liên quan và đưa ra quyết định thận trọng dựa trên tình hình tài chính và khả năng chấp nhận rủi ro của riêng bạn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm.
Bài viết liên quan
Alibaba Cloud Ra mắt JVS Crew, Nền tảng AI Agent Cấp Doanh nghiệp
Tin tức từ cổng thông tin, ngày 23 tháng 4 — Alibaba Cloud chính thức ra mắt JVS Crew, một nền tảng xây dựng AI Agent cấp doanh nghiệp được thiết kế theo phương châm “tích hợp là ưu tiên hàng đầu”. Nền tảng giúp doanh nghiệp nhanh chóng tích hợp các năng lực AI Agent vào các ứng dụng hiện có, dịch vụ SaaS hoặc phần cứng thông minh
GateNews7phút trước
Các ngân hàng Đài Loan cùng hợp tác xây dựng AI nội địa! Mô hình ngôn ngữ lớn cho tài chính dự kiến ra mắt sớm nhất vào cuối năm
Tập đoàn tài chính và ngân hàng CITIC dẫn đầu 16 tổ chức tài chính đã công bố khởi động dự án “Mô hình ngôn ngữ lớn tài chính FinLLM”, phiên bản đầu tiên của mô hình ngân hàng dự kiến ra mắt vào tháng 8, và trong quý 1 năm 2026 sẽ ra mắt thêm các tác nhân AI dựa trên FinLLM. Việc huấn luyện bắt đầu từ tháng 5, với ngân sách khoảng 40–70 triệu NDT. Do yêu cầu về quy định và nhu cầu bản địa hóa, việc huấn luyện dựa trên dữ liệu tại chỗ là trọng tâm, tăng cường AI chủ quyền, xây dựng cơ sở hạ tầng dùng chung, đồng thời mở rộng sang tài chính toàn dân. Kế hoạch đã được đưa vào kế hoạch phát triển AI quốc gia và nhận được sự hỗ trợ từ nhiều bộ ngành.
ChainNewsAbmedia1giờ trước
CEO Google: Đầu tư vốn năm 2026 đạt 1850 tỷ, tăng mạnh đầu tư cho thời đại tác nhân AI
Giám đốc điều hành Google Sundar Pichai đã công bố tại sự kiện Google Cloud Next ở Las Vegas vào ngày 22 tháng 4 rằng Google dự kiến đầu tư từ 175 đến 185 tỷ USD chi tiêu vốn vào năm 2026 để xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết cho các tác nhân AI (AI Agent) tự chủ, tăng so với 31 tỷ USD vào năm 2022.
MarketWhisper2giờ trước
Google Jules công bố danh sách ứng viên phiên bản mở mới, định vị lại thành nền tảng phát triển sản phẩm đầu đến đầu
Theo thông báo chính thức của đội ngũ Google Jules vào ngày 23 tháng 4, định vị sản phẩm của Jules đã được nâng cấp từ agent mã hóa bất đồng bộ lên “nền tảng phát triển sản phẩm agentic đầu cuối”, phiên bản mới có thể đọc toàn bộ ngữ cảnh sản phẩm, tự đưa ra quyết định về hướng xây dựng tiếp theo và gửi PR. Phía chính thức cũng đồng thời công bố việc mở danh sách ứng viên cho phiên bản mới.
MarketWhisper2giờ trước
Google Jules tái định vị thành Nền tảng phát triển sản phẩm theo định hướng tác nhân từ đầu đến cuối, mở danh sách chờ cho phiên bản mới
Tin tức Cổng, ngày 23 tháng 4 — Nhóm Jules của Google thông báo việc mở danh sách chờ cho một phiên bản mới của sản phẩm, định vị lại Jules từ một tác nhân lập trình bất đồng bộ thành một nền tảng phát triển sản phẩm theo định hướng tác nhân từ đầu đến cuối. Theo mô tả chính thức, nền tảng nâng cấp đọc bối cảnh toàn bộ sản phẩm,
GateNews3giờ trước
Perplexity 公布网页搜索代理的后训练方法;基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本上优于 GPT-5.4
Perplexity 使用在 Qwen3.5 模型上先进行 SFT、再进行带有 RL 的后训练,并借助多跳 QA 数据集与评分标准校验来提升搜索的准确性和效率,从而实现同级最佳的 FRAMES 表现。
摘要:Perplexity 面向网页搜索代理的后训练流程,将监督微调 (SFT) 结合在线强化学习 (RL),并通过 GRPO 算法来强制指令遵循与语言一致性。强化学习阶段使用专有的多跳可验证问答数据集以及基于评分标准的对话数据,以防止 SFT 漂移,并采用奖励门控与组内效率惩罚。评估显示,Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上达到顶级表现:单次工具调用准确率为 57.3%,四次调用为 73.9%,成本为每次查询 $0.02;在这些指标上,其表现优于 GPT-5.4 和 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API,且不包含缓存。
GateNews3giờ trước