" 检修阶段末端了。" Google Cloud CEO Thomas Kurian 在开场不到三分钟就抛出这句话。

Google Cloud Next 大会于当地时辰 4 月 22 日上昼在拉斯维加斯召开。这是连年来科技圈最受和顺的云计较大会之一，本年的主角唯有一个：Agent。

从 Keynote 的章节定名就能看出 Google 的贪图：Agentic Enterprise Blueprint、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Taskforce...... 每一个模块齐冠上了 "Agentic" 的前缀，Google Cloud 向寰宇先容的是一套从算力底座到应用前端的完好 agent 架构。

但要是你把这场 Keynote 从新看到尾，会发现一件十分故道理的事：

Google 是的确瞧不上 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 波浪里，Harness 是最近一段时辰最火热的见地。它被用来样子建设 agent 的过程里所需要的一切基础设施。

而在狂放的照管里，如咱们之前所不雅察的，Google 的千里默振聋发聩。它绝对缺席了。

此次 Google Cloud 的大会上，缺席的原因终于明白：

Google 根蒂不招供什么 Harness，约略说它断绝被其他东说念主淡薄的拖磨叽拉见地牵着鼻子走，它淡薄的是从 AI Hypercomputer（包括新发布的教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扫数企业 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，蒙胧认为误入乔布斯剧院。Google 就这么以客户案例展示的神态"发布"了新的 Siri 的要道信息。

这一切齐是 Google 在秀肌肉。

以下是这场长达两小时 Keynote 的核心内容分解。

Sundar Pichai ：老本插足创历史

Google CEO Sundar Pichai 公布了一个让东说念主瞠想法数字：Google 在 2022 年的老本开销为 310 亿好意思元，而 2026 年的预算区间是1750 亿至 1850 亿好意思元，四年内终明白近 6 倍的增长。其中杰出一半的机器学习算力将专门分派给云业务。

他巧合用 Google 我方的案例阐发 Agent 的本色价值：

Google 里相貌下75% 的新代码由 AI 生成，并由工程师审核通过（旧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 " 野心者、和洽者、编码者 " 三类变装组成的 Agent 系统，最终将转移速率教学了 6 倍。

在营销层面，团队借助 Gemini 生成精深创意素材变体，终了讲求化个性投放，带来 70% 的制作周期裁减和 20% 的援助率教学。

在安全层面，Google 安全运营中心的 Agent 每月自动处理盈篇满籍的非结构化威逼呈报，将威逼缓解时辰压缩了杰出 90%。

Pichai 随后晓示了大会最重磅的家具：Gemini Enterprise Agent Platform，并将其界说为 "Agent 时期的任务限度核心 "。

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 本年最核心的家具政策落点。

新模子气势

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，专为复杂责任流编排假想，可与企业 API 和系统平直交互，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。

值得和顺的是，Google 同期提拔 Anthropic 全线模子，并在大会上晓示新增对 Claude Opus 4.7 的提拔。

此外，Google 还晓示成为苹果的首选云互助伙伴，双耿直在基于 Gemini 本事共同开导下一代 Apple Foundation Models，这些模子将驱动包括 " 更个性化的 Siri" 在内的苹果翌日 AI 功能。

Agent 的完好生命周期料理

平台的核心价值在于掩盖 Agent 从构建到治理的全生命周期：

Low-Code Agent Studio 允许非本事职工用当然言语创建和部署 Agent，将业务要领融入 LLM 推理，终了可预期的自主践诺。

Agent Registry 是 Agent 的 " 总台账 "，为组织内每一个里面 Agent 和用具建树索引，确保可发现性与治理合规。Skills & Tools Registry 则提供可复用的模块化领导包，让 Agent 能快速习得特定鸿沟的专项材干。

Agent Marketplace 提拔从生态互助伙伴平直搜索和部署专科 Agent，接入方包括 Atlassian、Box、Oracle、ServiceNow、Workday 等主流企业软件厂商。

平台原生提拔 Model Context Protocol（MCP），并将沿途 GCP 作事线路为 MCP 接口，使轻易 Agent 均可无缝调用轻易 GCP 作事。

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 被分派独一的加密 ID 和明确的授权政策，扫数活动均可跟踪和审计。Agent Gateway 充任斡旋管控台，跨组织践诺政策，配合 Model Armor 防护敏锐数据知道。

Agent Observability 提供粒度化的践诺旅途可视化，提拔 OTel 程序遥测，开导者可跟踪 trace、监控用具调用，会诊推理死轮回。

真确客户案例

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 名职工早先自主构建专属 Agent，其健康险 Agent 将用户复兴速率教学了 37%，周活用户增长 400%。KPMG 首月达到 90% 的罗致率，上线杰出 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辰在卖场与职工、主顾互动，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提拔，确保宇航员安全。

此外，Citi Wealth 与 Google Cloud 及 DeepMind 互助，推出了名为 "Citi Sky" 的 AI 资产团队成员，可全天候多言语为客户提供金融作事。Virgin Voyages 部署了面向船员的 AI 助理 "Project Ruby"，将坐褥时辰线裁减约 60%，并拉动单月销售额增长 28%，终明白一个销售记载季度。

大会还邀请了单板滑雪传闻、三届奥运金牌得主 Shaun White 上台，现场演示 Google Cloud 怎样用 AI 分析他在 2017 年的比赛影像——将一个不到三秒的腾空作为逐帧拆解，跟踪三维姿态、旋转速率、腾空时长，为重生代通顺员的本事教师提供数据提拔。

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：教师与推理分家

Google 本次发布了 TPU 第八代，并初度拆分为两个孤独平台：

TPU 8t（教师专用）：将块缩放乘法运算平直内置于 MXU（矩阵运算单位），排斥 VPU 计较开销，单 pod 计较性能是上一代的近 3 倍。芯片间互联带宽是 Ironwood 的两倍，最多可认识 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）：集成专用荟萃加快引擎，特别诬捏 5 倍蔓延；沿途内存缓存平直驻留在硅基上，从根蒂上摧毁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，FIFA世界杯官方合作指定网站接近零蔓延，算力达 11.6 FP8 exaflops，较 256 芯片 Ironwood pod 教学9.8 倍。

Virgo 收罗与 NVIDIA Vera Rubin

在收罗层，Virgo Network 将 134，000 颗芯片以 47 petabits/s 的无梗阻带宽互联，提供 170 万 exaflops 的总算力，提拔在单一集群中组织杰出百万颗 TPU，可将数月的教师时辰压缩到数周。

与此同期，Google 晓示将成为群众首批提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的云厂商，并在其上绽开 Virgo 收罗提拔，最多可认识 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 实例比较，价钱性能比教学最高 2 倍，能耗性能比教学 80%。

金融巨头 Citadel Securities 现场分享了实测数据：在 TPU 上运行责任负载的速率是此前的 2 至 4 倍，成本诬捏 30%；蓝本需要数周致使数天的探讨任务，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意象。" 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 由四项核心改进组成：

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斡旋的业务语义，并通过 Smart Storage 将非结构化数据（PDF、图片等）一落入 Google Cloud Storage 便立即完成象征、富化和 Agent 就绪处理，无需任何东说念主工数据工程。Gemini 会自动索务实体、映射相干、意会业务语义：当 Agent 听到 " 净收入 " 或 " 风险 " 时，它能意会企业特定的语义含义。

Data Agent Kit，一套内嵌于开导者普通责任流（VS Code、Claude Code、Gemini CLI）的数据科学用具库。开导者只需抒发意图，举例 " 揣度客户流失 "，系统便自动构建数据管说念、部署模子，平直在 Agentic Data Cloud 上践诺，全程无需手动编排。

Lightning Engine for Apache Spark，Google 重构了 Spark 践诺引擎，在 Agent 时期的大范围数据处理场景下，性能是此前阛阓指挥者的2 倍，价钱性能比也跳跃 2 倍。Flipkart、Lowe's、Meesho 等已早先使用。

Cross-Cloud Lakehouse（跨云数据湖仓），这是 Karthik 最注视发扬的一项材干。基于绽开的 Apache Iceberg 程序，分析引擎不错平直跨 AWS、Azure 查询数据，数据不移动、零复制、毋庸承担奋斗的出站流量费，平直终了低蔓延拜访，澈底摧毁 " 数据必须在褪色朵云 " 的历史镣铐。

Agentic Defense：安全也要以机器速率运转

" 缝隙从发现到被应用的时辰照旧变成负数。" 安全负责东说念主 Francis deSouza 用这句话揭示了现时收罗安全的严峻履行：现时缝隙的平均被应用时辰是负 7 天，也便是说，舛错不时发生在补丁尚未开导出来之前。更令东说念主担忧的是，舛错者从启动入侵到移交给下一个威逼团伙的嘱托时辰，已从已往的 8 小时压缩到22 秒。

应答这一履行，Google 推出了 Gemini 原生的 Agentic 安全运营中心（SOC）：triage Agent 将蓝本 30 分钟的安全探员压缩至 60 秒完成；威逼狩猎与检测 Agent 以东说念主类团队无法企及的速率和范围主动扫描风险；谄媚 Mandiant、VirusTotal 和 Chrome 的群众遥测数据，暗网威逼识别准确率达98%。

大会上，Wiz 安定并入 Google Cloud（此前已晓示收购意向）。Wiz 聚始首创东说念主 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、能拜访哪些数据库和用具）。

Wiz Red Agent（红队 Agent）握续自动考据每个线路风险，像一个友好的白帽黑客不拒绝扫描舛错面——它能发现认证绕过缝隙，并解说该缝隙如实可被用来渗入后台敏锐数据库。Wiz Green Agent（绿队 Agent）则负责自动化完好的缔造经过：识别累赘东说念主、定位缝隙代码行、生成缔造建议，并可平直提交 PR 或触发编码 Agent 自动缔造。

Agentic Taskforce：让 Agent 平直作事客户和职工

面向客户：从购物到作事的全渠说念 Agent

Google 推出了预建的购物 Agent 和餐饮点单 Agent，提拔从发现到结账的全经过当然言语交互。Omnichannel Gateway 确保 Agent 在网页、移动端、语音多个渠说念之间无缝不竭，且完好保留对话高下文。

Papa John's 正在用 Food Ordering Agent 构建顾虑用户偏好、加快投递的超个性化点餐系统。Best Buy 用 Agent Assist 不异购物者了解复杂家具规格、科罚问题、预约作事。Home Depot 的 "Magic Apron" 助理则掩盖从选购灵感、家具学问到购后提拔的全旅程。

演示程序中，YouTube TV 的客服语音 Agent 已在坐褥环境中作事 100% 的用户，现场接到回电后，Agent 畅达地保举了体育订阅决策，并在肯求下及时切换为西班牙语为来访者父亲教训，通盘体验当然到与真东说念主客服无异。更要紧的是，YouTube TV 团队从零到坐褥上线，只用了六周。

面向职工：Workspace Intelligence

Google Workspace 家具 VP Yulie Kwon Kim 发布了 Workspace Intelligence，界说为 " 排斥高下文碎屑的斡旋智能层 "。

她用一个场景阐发问题：一个等闲的责任日里，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 和多个表格之间走动跳转。Workspace Intelligence 的想法是让这一切不再发生。

演示中，系统在 Google Chat 的 Ask Gemini 界面里，平直汇总了来自多个开头的最繁重负务，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，生成了一份花样良好、适合个东说念主历史作风的 Google Slides 呈报。

大会还晓示，从 Microsoft 365 转移到 Google Workspace 当今不错快5 倍，包括法律和财务等对花样条款严苛的复杂团队转移也在提拔范围内。

一场系统架构层面的打仗

纵不雅整场 Keynote，要是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，升级为一套完好的企业操作系统。

Thomas Kurian 在临了顾虑时格外强调了 " 绽开 "，并以此与竞争敌手的 " 围墙花圃 " 政策酿成对比：客户不错摆脱遴荐最佳的芯片和模子、摆脱在职何方位运行 AI、摆脱限度我方的数据和 Agent。

但摆脱不是无序。Google 给出的谜底，是用五层架构把这种摆脱兜住。

AI Hypercomputer，为 Agent 时期再行假想的算力底座，教师与推理初度分开专项优化。Agentic Data Cloud，科罚的是 Agent 的 " 原料 " 问题：企业数据怎样变成 Agent 的确赖的高下文。Agentic Defense，让安全自身也成为自主运行的 Agent，以机器速率扞拒机器速率的威逼。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 材干深度融入 Workspace 的智能层。

" 检修阶段末端了 "，这句话听起来像一个浅易的宣告，但背后是一个澄澈的买卖逻辑：当 75% 的 Google Cloud 企业客户照旧在使用 AI 家具，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 的存在道理道理FIFA世界杯官方合作指定网站。