Google в феврале 2026 года: вековые облигации, приватность в поиске и WebMCP для агентов

В середине февраля 2026 года Google анонсировал несколько важных инициатив, и сегодня мы разберём три самые интересные из них. Вы узнаете, зачем компания Alphabet размещает облигации до 2126 года и куда она направляет полученные средства, как Google упрощает удаление персональных данных из поисковой выдачи и что представляет собой новый стандарт WebMCP для взаимодействия ИИ-агентов с веб-сайтами.

Alphabet привлекает деньги на 100 лет вперёд, чтобы нарастить инвестиции в ИИ‑инфраструктуру

Компания Alphabet вышла на долговой рынок и за несколько дней привлекла десятки миллиардов долларов, разместив облигации одновременно в трёх валютах — в долларах США, в швейцарских франках и в британских фунтах стерлингов. Эти деньги пойдут на строительство инфраструктуры для искусственного интеллекта — то есть на дата-центры, серверы с графическими процессорами для обучения моделей, энергосети и системы охлаждения. Это то, без чего нейросети не могут работать.

Главной неожиданностью стал выпуск столетних облигаций на 1 миллиард фунтов стерлингов. Это первые облигации c таким длинным сроком погашения от Alphabet и один из редчайших видов корпоративных бумаг в принципе. Обычно такие выпускают государства и университеты с многолетней историей, но не коммерческие компании. Поэтому, выпуская столетние облигации, Google предлагает инвесторам поверить, что компания останется платёжеспособной как минимум сто лет — дольше, чем просуществовало большинство технокомпаний.

Спрос оказался огромным: на выпуск облигаций в 1 миллиард фунтов поступило заявок почти на 10 миллиардов. Покупателями оказались в основном британские пенсионные фонды и страховые компании, которые управляют долгосрочными обязательствами. Им интересны сверхдлинные активы, потому что они потенциально позволяют покрывать выплаты клиентам через 30–50 лет, и столетняя облигация Alphabet как раз подходит.

Примечательно то, что у Alphabet нет финансовых проблем в привычном смысле. По оценкам аналитиков, на счетах компании более 125 миллиардов долларов, а годовая выручка недавно превысила 400 миллиардов. Тем не менее в 2026 году компания планирует потратить на капитальные расходы до 185 миллиардов долларов — почти вдвое больше, чем годом ранее. Такие масштабы инвестиций заставляют Alphabet диверсифицировать источники финансирования. Вместо того чтобы расходовать только собственные средства и истощать резервы, компания привлекает облигационные займы с низкой процентной ставкой. Это позволяет сохранить ликвидность для стратегических поглощений, дивидендов и выкупа акций.

Интересно то, что вместе с Alphabet долговую нагрузку наращивают Oracle, Microsoft, Amazon и другие техногиганты. Некоторые аналитики сравнивают происходящее с эпохой доткомов конца 1990-х, называя это «долговой ИИ-лихорадкой»: рынок настолько увлечён развитием искусственного интеллекта, что перестаёт задавать неудобные вопросы. Например, когда именно все эти дата-центры начнут приносить доход, сопоставимый с объёмом вложений, и окупятся ли они когда-нибудь вообще?

Также не исключено, что за всеми этими вложениями стоит видение будущего, которое выходит за рамки простого улучшения языковых моделей. Речь может идти о новых продуктах и целых экосистемах, сведения о разработке которых пока не раскрыты публично. Ведь не может столько денег идти на то, чтобы наращивать мощности просто так (или может?).

Читайте также:

Как пользоваться Gemini AI от Google в России

Google обновил защиту приватности в поиске на фоне роста ИИ и дипфейков

Google расширил возможности инструмента «Результаты о вас». С его помощью вы можете найти и запросить удаление из поисковой выдачи не только номеров телефонов и домашних адресов, но и других конфиденциальных данных — например, данных паспортов, водительских удостоверений и номеров социального страхования.

Чтобы воспользоваться сервисом, перейдите на страницу myactivity.google.com и укажите персональные данные, которые хотите отслеживать. После этого система автоматически просканирует поисковую выдачу и отправит вам уведомление на почту или приложение в случае совпадений. Проверка может занимать шесть часов.

В письме вы получите список найденных страниц с вашими данными. После этого вы сможете подать запрос на удаление и настроить оповещения о новых появлениях в поиске.

Однако имейте в виду: этот инструмент убирает информацию из результатов поиска Google, но не удаляет её из интернета целиком — страница продолжит существовать, просто Google перестанет на неё указывать. Обновление уже вовсю раскатывается в США и постепенно расширяется на другие регионы — возможно, полноценно дойдёт и до России.

Как Google упрощает ИИ-агентам доступ к сайтам

Если вы сейчас попросите ИИ-ассистента купить билет или оформить заказ, то в большинстве случаев он будет вынужден действовать «по-человечески». То есть он должен проанализировать визуальный интерфейс страницы, разобраться в разметке и сымитировать клики мышью, как это делал бы обычный пользователь.

Такой подход работает медленно, часто даёт сбои и перестаёт функционировать при любом редизайне сайта — например, когда разработчики меняют расположение кнопок, обновляют CSS-классы или переносят функционал на другие страницы. Агенту приходится заново учиться взаимодействовать с интерфейсом.

Инженеры Google и Microsoft предлагают решить эту проблему с помощью WebMCP — тестового стандарта, который меняет саму логику взаимодействия ИИ с сайтами. Идея в том, что разработчик сайта заранее предоставляет агенту структурированное описание возможностей страницы: например, «вот API-метод добавления в корзину, вот метод поиска по каталогу с параметрами запроса».

В таком случае агенту больше не придётся парсить DOM и угадывать, где находится нужная кнопка или поле ввода. Вместо этого он получает готовый программный интерфейс, который не зависит от визуального оформления и не ломается при редизайне. Это примерно как разница между тем, чтобы объяснить человеку дорогу жестами, и тем, чтобы дать ему GPS-навигатор с координатами и маршрутом.

Давайте разберём пример с добавлением товара в корзину в каком-нибудь интернет-магазине. Посмотрите, как с помощью WebMCP разработчик магазина может заранее описать готовую функцию, чтобы агент мог вызывать её напрямую:

// Описываем логику добавления товара в корзину
function addToCart(productId) {
    cart.add(productId);
    return "Товар добавлен в корзину";
}

// Объясняем агенту, что он может добавлять товары в корзину
const tools = [{
    name: "addToCart",
    description: "Добавить товар в корзину по его ID",
    inputSchema: {
        type: "object",
        properties: {
            productId: {
                type: "string",
                description: "ID товара, например: 'shoe-42-red'"
            }
        },
        required: ["productId"]
    }
}];

// Теперь агент может вызывать функцию напрямую -- без поиска кнопок на странице

Если стандарт приживётся, это может стать шагом к «агентному интернету» — когда сайты проектируются для взаимодействия не только с людьми, но и с ИИ. Сейчас, конечно, есть много вопросов, касающихся безопасности, но идея интересная. И радует то, что с развитием нейросетей работы у обычных разработчиков только прибавляется.