" 窥探阶段罢明晰。" Google Cloud CEO Thomas Kurian 在开场不到三分钟就抛出这句话。

Google Cloud Next 大会于当地时刻 4 月 22 日上昼在拉斯维加斯召开。这是比年来科技圈最受海涵的云算计大会之一，本年的主角只须一个：Agent。

从 Keynote 的章节定名就能看出 Google 的狡计：Agentic Enterprise Blueprint、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Taskforce...... 每一个模块王人冠上了 "Agentic" 的前缀，Google Cloud 向天下先容的是一套从算力底座到应用前端的完竣 agent 架构。

但淌若你把这场 Keynote 重新看到尾，会发现一件相当专门想的事：

Google 是确凿瞧不上 Harness，在整场大会里对这个火热名词一字未提。

在繁荣兴旺的 agent 海浪里，Harness 是最近一段时刻最火热的看法。它被用来状貌建设 agent 的过程里所需要的一切基础设施。

而在豪恣的盘问里，如咱们之前所不雅察的，Google 的千里默振聋发聩。它总共缺席了。

此次 Google Cloud 的大会上，缺席的原因终于显然：

Google 根柢不招供什么 Harness，能够说它拒却被其他东谈主提议的牵丝攀藤看法牵着鼻子走，它提议的是从 AI Hypercomputer（包括新发布的老师和推理分家的更强 TPU），Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Task Force，到最要紧的 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent 五层架构体系。

它要用这个全家桶抢走通盘企业 agent 的生意。在此次大会上，甚而出现了活久见的一幕：苹果的 logo 出当今 Google 的发布会大屏幕上，糊涂认为误入乔布斯剧院。Google 就这么以客户案例展示的神气"发布"了新的 Siri 的要道信息。

这一切王人是 Google 在秀肌肉。

以下是这场长达两小时 Keynote 的核心内容剖析。

Sundar Pichai ：本钱参加创历史

Google CEO Sundar Pichai 公布了一个让东谈主瞠主见数字：Google 在 2022 年的本钱支拨为 310 亿好意思元，而 2026 年的预算区间是1750 亿至 1850 亿好意思元，四年内竣事了近 6 倍的增长。其中越过一半的机器学习算力将专门分拨给云业务。

他连忙用 Google 我方的案例证实 Agent 的本色价值：

Google 里面面前75% 的新代码由 AI 生成，并由工程师审核通过（客岁秋天这一比例照旧 50%）。在一次复杂的代码迁徙任务中，工程师组建了由 " 计议者、和洽者、编码者 " 三类变装组成的 Agent 系统，最终将迁徙速率升迁了 6 倍。

在营销层面，团队借助 Gemini 生成多数创意素材变体，竣事概括化个性投放，带来 70% 的制作周期缩小和 20% 的搬动率升迁。

在安全层面，Google 安全运营中心的 Agent 每月自动处理成千上万的非结构化威逼敷陈，将威逼缓解时刻压缩了越过 90%。

Pichai 随后通知了大会最重磅的产物：Gemini Enterprise Agent Platform，并将其界说为 "Agent 时期的任务放手核心 "。

Gemini Enterprise Agent Platform：企业 Agent 的操作系统

这是整场 Keynote 着墨最多的部分，亦然 Google 本年最核心的产物战略落点。

新模子威望

Google 发布了一批新模子，均处于 Preview 阶段：

Gemini 3.1 Pro，最新的旗舰推理模子，专为复杂使命流编排瞎想，可与企业 API 和系统获胜交互，减少调优需求。Databricks、JetBrains、Replit 均已弃取接入。

Gemini 3.1 Flash Image（里面代号 Nano Banana 2），面向高保真视觉资产生成。Veo 3.1 Lite，Google 最具成本效益的视频模子，定位高并发视频应用场景。Lyria 3 Pro，企业级音频和音乐生成模子。

值得海涵的是，Google 同期守旧 Anthropic 全线模子，并在大会上通知新增对 Claude Opus 4.7 的守旧。

此外，Google 还通知成为苹果的首选云和洽伙伴，双耿直在基于 Gemini 期间共同诱骗下一代 Apple Foundation Models，这些模子将驱动包括 " 更个性化的 Siri" 在内的苹果改日 AI 功能。

Agent 的完竣生命周期不停

平台的核心价值在于笼罩 Agent 从构建到治理的全生命周期：

Low-Code Agent Studio 允许非期间职工用当然谈话创建和部署 Agent，将业务轨则融入 LLM 推理，竣事可预期的自主履行。

Agent Registry 是 Agent 的 " 总台账 "，为组织内每一个里面 Agent 和器具建树索引，确保可发现性与治理合规。Skills & Tools Registry 则提供可复用的模块化教唆包，让 Agent 能快速习得特定界限的专项才能。

Agent Marketplace 守旧从生态和洽伙伴获胜搜索和部署专科 Agent，接入方包括 Atlassian、Box、Oracle、ServiceNow、Workday 等主流企业软件厂商。

平台原生守旧 Model Context Protocol（MCP），并将一谈 GCP 劳动显露为 MCP 接口，使轻易 Agent 均可无缝调用轻易 GCP 劳动。

安全与治理：Agent 身份识别

在安全侧，平台引入了 Agent Identity 机制——每个 Agent 被分拨独一的加密 ID 和明确的授权战略，通盘行动均可跟踪和审计。Agent Gateway 充任长入管控台，跨组织履行战略，配合 Model Armor 退缩明锐数据流露。

Agent Observability 提供粒度化的履行旅途可视化，守旧 OTel 程序遥测，诱骗者可跟踪 trace、监控器具调用，会诊推理死轮回。

真确客户案例

客户选定数据颇为亮眼：

德国保障公司 Signal Iduna 上线数周后即达到 80% 的使用率，11，000 名职工入手自主构建专属 Agent，其健康险 Agent 将用户回答速率升迁了 37%，周活用户增长 400%。KPMG 首月达到 90% 的选定率，上线越过 100 个 Agent。Walmart 向门店不停东谈主员推出 Gemini Enterprise，让不停者能花更多时刻在卖场与职工、顾主互动，而非坐在办公室盯屏幕。NASA 使用 Gemini Enterprise Agent 为 Artemis II 载东谈主航天任务提供翱游就绪性守旧，确保宇航员安全。

此外，Citi Wealth 与 Google Cloud 及 DeepMind 和洽，推出了名为 "Citi Sky" 的 AI 钞票团队成员，可全天候多谈话为客户提供金融劳动。Virgin Voyages 部署了面向船员的 AI 助理 "Project Ruby"，将分娩时刻线缩小约 60%，并拉动单月销售额增长 28%，竣事了一个销售记载季度。

大会还邀请了单板滑雪外传、三届奥运金牌得主 Shaun White 上台，现场演示 Google Cloud 怎么用 AI 分析他在 2017 年的比赛影像——将一个不到三秒的腾空四肢逐帧拆解，跟踪三维姿态、旋转速率、腾空时长，为重生代通顺员的期间老师提供数据守旧。

AI Hypercomputer：算力基础设施的两条腿

负责基础设施的高档副总裁 Amin Vadhat 说：" 在 Agent 时期，算力不再由一块芯片界说，算力便是通盘数据中心。"

第八代 TPU：老师与推理分家

Google 本次发布了 TPU 第八代，并初度拆分为两个悲怆平台：

TPU 8t（老师专用）：将块缩放乘法运算获胜内置于 MXU（矩阵运算单位），排斥 VPU 算计开销，单 pod 算计性能是上一代的近 3 倍。芯片间互联带宽是 Ironwood 的两倍，最多可聚拢 96，000 颗 TPU，酿成 3D 环形拓扑，通盘 Superpod 提供 121 exaflops FP4 算力。单 Superpod 分享带宽内存达2 petabytes。Google 将其类比为 " 可存放好意思国国会藏书楼一谈数字馆藏 100 次 " 的容量。

TPU 8i（推理及强化学习专用）：集成专用聚合加快引擎，特殊杜撰 5 倍蔓延；一谈内存缓存获胜驻留在硅基上，从根柢上糟蹋了制约长高下文解码的 " 内存墙 "。选定全新 Boardfly 拓扑，单 pod 部署 1，152 颗 TPU，可同期运行数百万个并发 Agent，专业赛事推荐平台接近零蔓延，算力达 11.6 FP8 exaflops，较 256 芯片 Ironwood pod 升迁9.8 倍。

Virgo 集结与 NVIDIA Vera Rubin

在集结层，Virgo Network 将 134，000 颗芯片以 47 petabits/s 的无阻拦带宽互联，提供 170 万 exaflops 的总算力，守旧在单一集群中组织越过百万颗 TPU，可将数月的老师时刻压缩到数周。

与此同期，Google 通知将成为公共首批提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的云厂商，并在其上开放 Virgo 集结守旧，最多可聚拢 96 万颗 GPU。

在处理器侧，基于 Arm 架构的自研 Google Axion N4A 实例上线，与同类 x86 实例比拟，价钱性能比升迁最高 2 倍，能耗性能比升迁 80%。

金融巨头 Citadel Securities 现场分享了实测数据：在 TPU 上运期骗命负载的速率是此前的 2 至 4 倍，成本杜撰 30%；正本需要数周甚而数天的筹议任务，当今不错在数小时乃至数分钟内完成。

Agentic Data Cloud：让 Agent 读懂企业数据

" 莫得高下文的推理仅仅估计。" 负责数据业务的 Karthik Narain 给出了这场演讲里最直白的一句话。

Agentic Data Cloud 由四项核心翻新组成：

Knowledge Catalog（学问目次），定位为企业的 " 通用高下文引擎 "。它深度整合 BigQuery，将表结构和元数据映射为长入的业务语义，并通过 Smart Storage 将非结构化数据（PDF、图片等）一落入 Google Cloud Storage 便立即完成标志、富化和 Agent 就绪处理，无需任何东谈主工数据工程。Gemini 会自动提真金不怕火实体、映射筹商、认识业务语义：当 Agent 听到 " 净收入 " 或 " 风险 " 时，它能认识企业特定的语义含义。

Data Agent Kit，一套内嵌于诱骗者往常使命流（VS Code、Claude Code、Gemini CLI）的数据科学器具库。诱骗者只需抒发意图，举例 " 瞻望客户流失 "，系统便自动构建数据管谈、部署模子，获胜在 Agentic Data Cloud 上履行，全程无需手动编排。

Lightning Engine for Apache Spark，Google 重构了 Spark 履行引擎，在 Agent 时期的大限度数据处理场景下，性能是此前商场携带者的2 倍，价钱性能比也跳跃 2 倍。Flipkart、Lowe's、Meesho 等已入手使用。

Cross-Cloud Lakehouse（跨云数据湖仓），这是 Karthik 最防止弘扬的一项才能。基于开放的 Apache Iceberg 程序，分析引擎不错获胜跨 AWS、Azure 查询数据，数据不出动、零复制、毋庸承担崇高的出站流量费，获胜竣事低蔓延走访，透顶糟蹋 " 数据必须在并吞朵云 " 的历史镣铐。

Agentic Defense：安全也要以机器速率运转

" 间隙从发现到被利用的时刻还是变成负数。" 安全负责东谈主 Francis deSouza 用这句话揭示了现时集结安全的严峻施行：现时间隙的平均被利用时刻是负 7 天，也便是说，错误经常发生在补丁尚未诱骗出来之前。更令东谈主担忧的是，错误者从驱动入侵到移交给下一个威逼团伙的布置时刻，已从昔时的 8 小时压缩到22 秒。

搪塞这一施行，Google 推出了 Gemini 原生的 Agentic 安全运营中心（SOC）：triage Agent 将正本 30 分钟的安全阅览压缩至 60 秒完成；威逼狩猎与检测 Agent 以东谈主类团队无法企及的速率和限度主动扫描风险；勾通 Mandiant、VirusTotal 和 Chrome 的公共遥测数据，暗网威逼识别准确率达98%。

大会上，Wiz 考究并入 Google Cloud（此前已通知收购意向）。Wiz 合伙首创东谈主 Yinon Costica 上台先容了 Wiz 的 AI Application Protection Platform（AI-APP）：

Wiz 通过无代理方式自动构建云和代码环境的动态资产清单，并生成安全图谱，直不雅呈现 AI 应用架构（包括哪个 Agent 运行哪个模子、能走访哪些数据库和器具）。

Wiz Red Agent（红队 Agent）握续自动考据每个显露风险，像一个友好的白帽黑客不拒绝扫描错误面——它能发现认证绕过间隙，并评释该间隙如实可被用来浸透后台明锐数据库。Wiz Green Agent（绿队 Agent）则负责自动化完竣的树立历程：识别包袱东谈主、定位间隙代码行、生成树立建议，并可获胜提交 PR 或触发编码 Agent 自动树立。

Agentic Taskforce：让 Agent 直继承事客户和职工

面向客户：从购物到劳动的全渠谈 Agent

Google 推出了预建的购物 Agent 和餐饮点单 Agent，守旧从发现到结账的全历程当然谈话交互。Omnichannel Gateway 确保 Agent 在网页、出动端、语音多个渠谈之间无缝相连，且完竣保留对话高下文。

Papa John's 正在用 Food Ordering Agent 构建牵挂用户偏好、加快投递的超个性化点餐系统。Best Buy 用 Agent Assist 疏浚购物者了解复杂产物规格、惩处问题、预约劳动。Home Depot 的 "Magic Apron" 助理则笼罩从选购灵感、产物学问到购后守旧的全旅程。

演示方法中，YouTube TV 的客服语音 Agent 已在分娩环境中劳动 100% 的用户，现场接到回电后，Agent 清爽地保举了体育订阅决策，并在央求下及时切换为西班牙语为来访者父亲训诫，通盘体验当然到与真东谈主客服无异。更要紧的是，YouTube TV 团队从零到分娩上线，只用了六周。

面向职工：Workspace Intelligence

Google Workspace 产物 VP Yulie Kwon Kim 发布了 Workspace Intelligence，界说为 " 排斥高下文碎屑的长入智能层 "。

她用一个场景证实问题：一个等闲的使命日里，你为了回答一个问题灵通了 15 个标签页，在逾期邮件、被东谈主及时剪辑的 PPT 和多个表格之间往返跳转。Workspace Intelligence 的瞎想是让这一切不再发生。

演示中，系统在 Google Chat 的 Ask Gemini 界面里，获胜汇总了来自多个开头的最远程任务，精笃定位了 " 上季度阿谁带区域销售折线图的 doc"，并通过调用 " 区域营销手段 "，自动跨邮件、聊天记录、外部 CRM 和企业品牌素材，生成了一份方法细致、相宜个东谈主历史作风的 Google Slides 敷陈。

大会还通知，从 Microsoft 365 迁徙到 Google Workspace 当今不错快5 倍，包括法律和财务等对方法条件严苛的复杂团队迁徙也在守旧范围内。

一场系统架构层面的讲和

纵不雅整场 Keynote，淌若只提真金不怕火一个核心判断，那便是：Google 正在将 Agent 从一个功能，升级为一套完竣的企业操作系统。

Thomas Kurian 在临了转头时尽头强调了 " 开放 "，并以此与竞争敌手的 " 围墙花圃 " 战略酿成对比：客户不错解放弃取最佳的芯片和模子、解放在职何地点运行 AI、解放放手我方的数据和 Agent。

但解放不是无序。Google 给出的谜底，是用五层架构把这种解放兜住。

AI Hypercomputer，为 Agent 时期再行瞎想的算力底座，老师与推理初度分开专项优化。Agentic Data Cloud，惩处的是 Agent 的 " 原料 " 问题：企业数据怎么变成 Agent 着实赖的高下文。Agentic Defense，让安全自身也成为自主运行的 Agent，以机器速率回击机器速率的威逼。Gemini Enterprise Agent Platform，Agent 的构建、部署、治理、优化一体化平台。Agentic Taskforce，面向客户和职工的现成 Agent 戎行，以及将 AI 才能深度融入 Workspace 的智能层。

" 窥探阶段罢明晰 "，这句话听起来像一个绵薄的宣告，但背后是一个澄澈的交易逻辑：当 75% 的 Google Cloud 企业客户还是在使用 AI 产物，当 Walmart 和 Unilever 这么的传统巨头也已将 Agent 部署到门店和采购历程，Google Cloud 需要的不再是劝服企业为什么要用 AI，而是向企业提供不停数千个 Agent 的才能。

这恰是 Gemini Enterprise Agent Platform 的存在敬爱敬爱专业赛事推荐平台。