" 锻练阶段收尾了。" Google Cloud CEO Thomas Kurian 在开场不到三分钟就抛出这句话。

Google Cloud Next 大会于当地时期 4 月 22 日上昼在拉斯维加斯召开。这是频年来科技圈最受暖热的云诡计大会之一，本年的主角只消一个：Agent。

从 Keynote 的章节定名就能看出 Google 的无餍：Agentic Enterprise Blueprint、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Taskforce...... 每一个模块皆冠上了 "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齐全 agent 架构。

但要是你把这场 Keynote 从新看到尾，会发现一件特地特地想的事：

Google 是真的瞧不上 Harness，在整场大会里对这个火热名词一字未提。

在繁荣昌盛的 agent 波澜里，Harness 是最近一段时期最火热的主张。它被用来形色建设 agent 的过程里所需要的一切基础设施。

而在荒诞的征询里，如咱们之前所不雅察的，Google 的千里默振聋发聩。它统统缺席了。

此次 Google Cloud 的大会上，缺席的原因终于显著：

Google 根柢不认可什么 Harness，简略说它断绝被其他东说念主提议的拖泥带水主张牵着鼻子走，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，到最巨大的 Gemini Enterprise Agent Platform 的 Agent 五层架构体系。

它要用这个全家桶抢走总共企业 agent 的生意。在此次大会上，致使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，朦胧认为误入乔布斯剧院。Google 就这么以客户案例展示的体式"发布"了新的 Siri 的要道信息。

这一切皆是 Google 在秀肌肉。

以下是这场长达两小时 Keynote 的核心内容解析。

Sundar Pichai ：本钱插足创历史

Google CEO Sundar Pichai 公布了一个让东说念主瞠宗旨数字：Google 在 2022 年的本钱开销为 310 亿好意思元，而 2026 年的预算区间是1750 亿至 1850 亿好意思元，四年内杀青了近 6 倍的增长。其中卓著一半的机器学习算力将专门分派给云业务。

他恐怕用 Google 我方的案例阐述 Agent 的本色价值：

Google 里面咫尺75% 的新代码由 AI 生成，并由工程师审核通过（前年秋天这一比举例故 50%）。在一次复杂的代码转移任务中，工程师组建了由 " 计议者、和谐者、编码者 " 三类扮装组成的 Agent 系统，最终将转移速率普及了 6 倍。

在营销层面，团队借助 Gemini 生成大宗创意素材变体，杀青考究化个性投放，带来 70% 的制作周期裁汰和 20% 的转动率普及。

在安全层面，Google 安全运营中心的 Agent 每月自动处理无独有偶的非结构化挟制敷陈，将挟制缓解时期压缩了卓著 90%。

Pichai 随后晓谕了大会最重磅的产物：Gemini Enterprise Agent Platform，并将其界说为 "Agent 期间的任务截止核心 "。

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 本年最核心的产物计谋落点。

新模子声势

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，专为复杂职责流编排假想，可与企业 API 和系统径直交互，减少调优需求。Databricks、JetBrains、Replit 均已遴荐接入。

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。

值得暖热的是，Google 同期补助 Anthropic 全线模子，并在大会上晓谕新增对 Claude Opus 4.7 的补助。

此外，Google 还晓谕成为苹果的首选云合营伙伴，双高洁在基于 Gemini 手艺共同开垦下一代 Apple Foundation Models，这些模子将驱动包括 " 更个性化的 Siri" 在内的苹果异日 AI 功能。

Agent 的齐全生命周期料理

平台的核心价值在于遮盖 Agent 从构建到治理的全生命周期：

Low-Code Agent Studio 允许非手艺职工用当然话语创建和部署 Agent，将业务端正融入 LLM 推理，杀青可预期的自主实行。

Agent Registry 是 Agent 的 " 总台账 "，为组织内每一个里面 Agent 和用具建立索引，确保可发现性与治理合规。Skills & Tools Registry 则提供可复用的模块化提醒包，让 Agent 能快速习得特定领域的专项材干。

Agent Marketplace 补助从生态合营伙伴径直搜索和部署专科 Agent，接入方包括 Atlassian、Box、Oracle、ServiceNow、Workday 等主流企业软件厂商。

平台原生补助 Model Context Protocol（MCP），并将沿途 GCP 干事浮现为 MCP 接口，使自便 Agent 均可无缝调用自便 GCP 干事。

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 被分派惟一的加密 ID 和明确的授权计谋，总共行为均可跟踪和审计。Agent Gateway 充任转圜管控台，跨组织实行计谋，配合 Model Armor 留神敏锐数据暴露。

Agent Observability 提供粒度化的实行旅途可视化，补助 OTel 圭臬遥测，开垦者可跟踪 trace、监控用具调用，会诊推理死轮回。

确切客户案例

客户罗致数据颇为亮眼：

德国保障公司 Signal Iduna 上线数周后即达到 80% 的使用率，11，000 名职工脱手自主构建专属 Agent，其健康险 Agent 将用户回应速率普及了 37%，周活用户增长 400%。KPMG 首月达到 90% 的罗致率，上线卓著 100 个 Agent。Walmart 向门店料理东说念主员推出 Gemini Enterprise，让料理者能花更多时期在卖场与职工、顾主互动，而非坐在办公室盯屏幕。NASA 使用 Gemini Enterprise Agent 为 Artemis II 载东说念主航天任务提供遨游就绪性补助，确保宇航员安全。

此外，Citi Wealth 与 Google Cloud 及 DeepMind 合营，推出了名为 "Citi Sky" 的 AI 钞票团队成员，可全天候多话语为客户提供金融干事。Virgin Voyages 部署了面向船员的 AI 助理 "Project Ruby"，将坐褥时期线裁汰约 60%，并拉动单月销售额增长 28%，杀青了一个销售记录季度。

大会还邀请了单板滑雪别传、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行为逐帧拆解，跟踪三维姿态、旋转速率、腾空时长，为更生代畅通员的手艺老师提供数据补助。

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 期间，算力不再由一块芯片界说，算力即是通盘数据中心。"

第八代 TPU：老师与推理分家

Google 本次发布了 TPU 第八代，并初次拆分为两个零丁平台：

TPU 8t（老师专用）：将块缩放乘法运算径直内置于 MXU（矩阵运算单位），排斥 VPU 诡计开销，单 pod 诡计性能是上一代的近 3 倍。芯片间互联带宽是 Ironwood 的两倍，最多可连合 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沿途数字馆藏 100 次 " 的容量。

TPU 8i（推理及强化学习专用）：集成专用辘集加快引擎，额外训斥 5 倍延伸；沿途内存缓存径直驻留在硅基上，从根柢上冲突了制约长高下文解码的 " 内存墙 "。罗致全新 Boardfly 拓扑，单 pod 部署 1，152 颗 TPU，可同期运行数百万个并发 Agent，2026世界杯比赛买输赢中国官网接近零延伸，算力达 11.6 FP8 exaflops，较 256 芯片 Ironwood pod 普及9.8 倍。

Virgo 收集与 NVIDIA Vera Rubin

在收集层，Virgo Network 将 134，000 颗芯片以 47 petabits/s 的无防碍带宽互联，提供 170 万 exaflops 的总算力，补助在单一集群中组织卓著百万颗 TPU，可将数月的老师时期压缩到数周。

与此同期，Google 晓谕将成为大家首批提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的云厂商，并在其上通达 Virgo 收集补助，最多可连合 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，价钱性能比普及最高 2 倍，能耗性能比普及 80%。

金融巨头 Citadel Securities 现场分享了实测数据：在 TPU 上运行职责负载的速率是此前的 2 至 4 倍，成本训斥 30%；原来需要数周致使数天的揣度任务，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推断。" 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 由四项核心革命组成：

Knowledge Catalog（常识目次），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转圜的业务语义，并通过 Smart Storage 将非结构化数据（PDF、图片等）一落入 Google Cloud Storage 便立即完成符号、富化和 Agent 就绪处理，无需任何东说念主工数据工程。Gemini 会自动索取实体、映射干系、交融业务语义：当 Agent 听到 " 净收入 " 或 " 风险 " 时，它能交融企业特定的语义含义。

Data Agent Kit，一套内嵌于开垦者日常职责流（VS Code、Claude Code、Gemini CLI）的数据科学用具库。开垦者只需抒发意图，举例 " 预计客户流失 "，系统便自动构建数据管说念、部署模子，径直在 Agentic Data Cloud 上实行，全程无需手动编排。

Lightning Engine for Apache Spark，Google 重构了 Spark 实行引擎，在 Agent 期间的大畛域数据处理场景下，性能是此前阛阓率领者的2 倍，价钱性能比也跳动 2 倍。Flipkart、Lowe's、Meesho 等已脱手使用。

Cross-Cloud Lakehouse（跨云数据湖仓），这是 Karthik 最细心发扬的一项材干。基于通达的 Apache Iceberg 圭臬，分析引擎不错径直跨 AWS、Azure 查询数据，数据不移动、零复制、毋庸承担沸腾的出站流量费，径直杀青低延伸拜谒，透顶冲突 " 数据必须在团结朵云 " 的历史桎梏。

Agentic Defense：安全也要以机器速率运转

" 缝隙从发现到被诳骗的时期依然变成负数。" 安全负责东说念主 Francis deSouza 用这句话揭示了面前收集安全的严峻实践：面前缝隙的平均被诳骗时期是负 7 天，也即是说，攻击时时发生在补丁尚未开垦出来之前。更令东说念主担忧的是，攻击者从运转入侵到移交给下一个挟制团伙的打发时期，已从夙昔的 8 小时压缩到22 秒。

卤莽这一实践，Google 推出了 Gemini 原生的 Agentic 安全运营中心（SOC）：triage Agent 将原来 30 分钟的安全捕快压缩至 60 秒完成；挟制狩猎与检测 Agent 以东说念主类团队无法企及的速率和畛域主动扫描风险；招引 Mandiant、VirusTotal 和 Chrome 的大家遥测数据，暗网挟制识别准确率达98%。

大会上，Wiz 崇拜并入 Google Cloud（此前已晓谕收购意向）。Wiz 结伴独创东说念主 Yinon Costica 上台先容了 Wiz 的 AI Application Protection Platform（AI-APP）：

Wiz 通过无代理神气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、能拜谒哪些数据库和用具）。

Wiz Red Agent（红队 Agent）抓续自动考证每个浮现风险，像一个友好的白帽黑客不隔断扫描攻击面——它能发现认证绕过缝隙，并解说该缝隙确乎可被用来渗入后台敏锐数据库。Wiz Green Agent（绿队 Agent）则负责自动化齐全的建立经过：识别背负东说念主、定位缝隙代码行、生成建立建议，并可径直提交 PR 或触发编码 Agent 自动建立。

Agentic Taskforce：让 Agent 直禁受事客户和职工

面向客户：从购物到干事的全渠说念 Agent

Google 推出了预建的购物 Agent 和餐饮点单 Agent，补助从发现到结账的全经过当然话语交互。Omnichannel Gateway 确保 Agent 在网页、移动端、语音多个渠说念之间无缝衔尾，且齐全保留对话高下文。

Papa John's 正在用 Food Ordering Agent 构建记挂用户偏好、加快投递的超个性化点餐系统。Best Buy 用 Agent Assist 率领购物者了解复杂产物规格、搞定问题、预约干事。Home Depot 的 "Magic Apron" 助理则遮盖从选购灵感、产物常识到购后补助的全旅程。

演示步调中，YouTube TV 的客服语音 Agent 已在坐褥环境中干事 100% 的用户，现场接到回电后，Agent 畅通地保举了体育订阅决议，并在肯求下及时切换为西班牙语为来访者父亲素养，通盘体验当然到与真东说念主客服无异。更巨大的是，YouTube TV 团队从零到坐褥上线，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 " 排斥高下文碎屑的转圜智能层 "。

她用一个场景阐述问题：一个往常的职责日里，你为了回答一个问题翻开了 15 个标签页，在过时邮件、被东说念主及时剪辑的 PPT 和多个表格之间往复跳转。Workspace Intelligence 的磋商是让这一切不再发生。

演示中，系统在 Google Chat 的 Ask Gemini 界面里，径直汇总了来自多个起首的最抨击任务，精详情位了 " 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，生成了一份形状精采、相宜个东说念主历史格调的 Google Slides 敷陈。

大会还晓谕，从 Microsoft 365 转移到 Google Workspace 当今不错快5 倍，包括法律和财务等对形状条款严苛的复杂团队转移也在补助范围内。

一场系统架构层面的讲和

纵不雅整场 Keynote，要是只提真金不怕火一个核心判断，那即是：Google 正在将 Agent 从一个功能，升级为一套齐全的企业操作系统。

Thomas Kurian 在终末回来时格外强调了 " 通达 "，并以此与竞争敌手的 " 围墙花圃 " 计谋酿成对比：客户不错解放遴荐最佳的芯片和模子、解放在职何地点运行 AI、解放截止我方的数据和 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 期间再行假想的算力底座，老师与推理初次分开专项优化。Agentic Data Cloud，搞定的是 Agent 的 " 原料 " 问题：企业数据怎么变成 Agent 确凿赖的高下文。Agentic Defense，让安全本人也成为自主运行的 Agent，以机器速率招架机器速率的挟制。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 部队，以及将 AI 材干深度融入 Workspace 的智能层。

" 锻练阶段收尾了 "，这句话听起来像一个浅陋的宣告，但背后是一个明晰的交易逻辑：当 75% 的 Google Cloud 企业客户依然在使用 AI 产物，当 Walmart 和 Unilever 这么的传统巨头也已将 Agent 部署到门店和采购经过，Google Cloud 需要的不再是劝服企业为什么要用 AI，而是向企业提供料理数千个 Agent 的材干。

这恰是 Gemini Enterprise Agent Platform 的存在真义2026世界杯比赛买输赢中国官网。