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

Google Cloud Next 大会于当地期间 4 月 22 日上昼在拉斯维加斯召开。这是连年来科技圈最受温雅的云算计大会之一，本年的主角唯唯一个：Agent。

从 Keynote 的章节定名就能看出 Google 的贪心：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 向宇宙先容的是一套从算力底座到应用前端的完好 agent 架构。

但若是你把这场 Keynote 重新看到尾，会发现一件相当特道理的事：

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

在热气腾腾的 agent 波浪里，Harness 是最近一段期间最火热的认识。它被用来形色建设 agent 的过程里所需要的一切基础圭表。

而在荒诞的究诘里，如咱们之前所不雅察的，Google 的千里默振聋发聩。它竣工缺席了。

此次 Google Cloud 的大会上，缺席的原因终于澄莹：

Google 根底不招供什么 Harness，粗略说它拒却被其他东谈主提倡的拖泥带水认识牵着鼻子走，它提倡的是从 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悉数企业 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 出面前 Google 的发布会大屏幕上，依稀合计误入乔布斯剧院。Google 就这么以客户案例展示的方式"发布"了新的 Siri 的关键信息。

这一切齐是 Google 在秀肌肉。

以下是这场长达两小时 Keynote 的核心内容贯通。

Sundar Pichai ：成本参加创历史

Google CEO Sundar Pichai 公布了一个让东谈主瞠主张数字：Google 在 2022 年的成本开销为 310 亿好意思元，而 2026 年的预算区间是1750 亿至 1850 亿好意思元，四年内杀青了近 6 倍的增长。其中超越一半的机器学习算力将专门分派给云业务。

他立时用 Google 我方的案例诠释 Agent 的实质价值：

Google 里面面前75% 的新代码由 AI 生成，并由工程师审核通过（昨年秋天这一比举例故 50%）。在一次复杂的代码挪动任务中，工程师组建了由 " 联想者、调解者、编码者 " 三类脚色组成的 Agent 系统，最终将挪动速率进步了 6 倍。

在营销层面，团队借助 Gemini 生成大量创意素材变体，杀青细致化个性投放，带来 70% 的制作周期裁汰和 20% 的转动率进步。

在安全层面，Google 安全运营中心的 Agent 每月自动处理更仆难尽的非结构化威逼陈说，将威逼缓解期间压缩了超越 90%。

Pichai 随后布告了大会最重磅的居品：Gemini Enterprise Agent Platform，并将其界说为 "Agent 时间的任务规章核心 "。

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 本年最核心的居品战略落点。

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，专为复杂使命流编排联想，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。

值得温雅的是，Google 同期赞助 Anthropic 全线模子，并在大会上布告新增对 Claude Opus 4.7 的赞助。

此外，Google 还布成功为苹果的首选云连系伙伴，双正大在基于 Gemini 技能共同开荒下一代 Apple Foundation Models，这些模子将驱动包括 " 更个性化的 Siri" 在内的苹果将来 AI 功能。

Agent 的完好生命周期不停

平台的核心价值在于障翳 Agent 从构建到治理的全生命周期：

Low-Code Agent Studio 允许非技能职工用当然言语创建和部署 Agent，将业务章程融入 LLM 推理，杀青可预期的自主引申。

Agent Registry 是 Agent 的 " 总台账 "，为组织内每一个里面 Agent 和器具成就索引，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 能快速习得特定范围的专项智商。

Agent Marketplace 赞助从生态连系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。

平台原生赞助 Model Context Protocol（MCP），并将一起 GCP 劳动披露为 MCP 接口，使率性 Agent 均可无缝调用率性 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 被分派唯一的加密 ID 和明确的授权战略，悉数步履均可跟踪和审计。Agent Gateway 充任调治管控台，跨组织引申战略，配合 Model Armor 凝视敏锐数据表示。

Agent Observability 提供粒度化的引申旅途可视化，赞助 OTel 尺度遥测，开荒者可跟踪 trace、监控器具调用，会诊推理死轮回。

真正客户案例

客户收受数据颇为亮眼：

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，吉祥访中国体育手机官网其健康险 Agent 将用户回话速率进步了 37%，周活用户增长 400%。KPMG 首月达到 90% 的收受率，上线超越 100 个 Agent。Walmart 向门店不停东谈主员推出 Gemini Enterprise，让不停者能花更多期间在卖场与职工、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航行就绪性赞助，确保宇航员安全。

此外，Citi Wealth 与 Google Cloud 及 DeepMind 连系，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劳动。Virgin Voyages 部署了面向船员的 AI 助理 "Project Ruby"，将坐褥期间线裁汰约 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听说、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当作逐帧拆解，跟踪三维姿态、旋转速率、腾空时长，为更生代通顺员的技能教师提供数据赞助。

AI Hypercomputer：算力基础圭表的两条腿

负责基础圭表的高档副总裁 Amin Vadhat 说：" 在 Agent 时间，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，并初次拆分为两个孤独平台：

TPU 8t（教师专用）：将块缩放乘法运算径直内置于 MXU（矩阵运算单位），摒除 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，最多可连续 96，000 颗 TPU，造成 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起数字馆藏 100 次 " 的容量。

TPU 8i（推理及强化学习专用）：集成专用集中加快引擎，特别斥责 5 倍延伸；一起内存缓存径直驻留在硅基上，从根底上遏制了制约长险峻文解码的 " 内存墙 "。收受全新 Boardfly 拓扑，单 pod 部署 1，152 颗 TPU，可同期运行数百万个并发 Agent，2026美加墨世界杯(中国)接近零延伸，算力达 11.6 FP8 exaflops，较 256 芯片 Ironwood pod 进步9.8 倍。

Virgo 集聚与 NVIDIA Vera Rubin

在集聚层，Virgo Network 将 134，000 颗芯片以 47 petabits/s 的无遏制带宽互联，提供 170 万 exaflops 的总算力，赞助在单一集群中组织超越百万颗 TPU，可将数月的教师期间压缩到数周。

与此同期，Google 布告将成为群众首批提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的云厂商，并在其上开放 Virgo 集聚赞助，最多可连续 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，价钱性能比进步最高 2 倍，能耗性能比进步 80%。

金融巨头 Citadel Securities 现场分享了实测数据：在 TPU 上运哄骗命负载的速率是此前的 2 至 4 倍，成本斥责 30%；正本需要数周致使数天的酌量任务，面前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

" 莫得险峻文的推理仅仅估计。" 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 由四项核心立异组成：

Knowledge Catalog（学问目次），定位为企业的 " 通用险峻文引擎 "。它深度整合 BigQuery，将表结构和元数据映射为调治的业务语义，并通过 Smart Storage 将非结构化数据（PDF、图片等）一落入 Google Cloud Storage 便立即完成标记、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、映射预计、厚实业务语义：当 Agent 听到 " 净收入 " 或 " 风险 " 时，它能厚实企业特定的语义含义。

Data Agent Kit，一套内嵌于开荒者平日使命流（VS Code、Claude Code、Gemini CLI）的数据科学器具库。开荒者只需抒发意图，举例 " 预计客户流失 "，系统便自动构建数据管谈、部署模子，径直在 Agentic Data Cloud 上引申，全程无需手动编排。

Lightning Engine for Apache Spark，Google 重构了 Spark 引申引擎，在 Agent 时间的大范围数据处理场景下，性能是此前市集指挥者的2 倍，价钱性能比也跳跃 2 倍。Flipkart、Lowe's、Meesho 等已脱手使用。

Cross-Cloud Lakehouse（跨云数据湖仓），这是 Karthik 最珍贵说明的一项智商。基于开放的 Apache Iceberg 尺度，分析引擎不错径直跨 AWS、Azure 查询数据，数据不挪动、零复制、毋庸承担粗豪的出站流量费，径直杀青低延伸考核，透彻遏制 " 数据必须在合并朵云 " 的历史镣铐。

Agentic Defense：安全也要以机器速率运转

" 症结从发现到被利用的期间依然变成负数。" 安全负责东谈主 Francis deSouza 用这句话揭示了刻下集聚安全的严峻试验：刻下症结的平均被利用期间是负 7 天，也便是说，报复时常发生在补丁尚未开荒出来之前。更令东谈主担忧的是，报复者从运转入侵到移交给下一个威逼团伙的顶住期间，已从昔时的 8 小时压缩到22 秒。

打发这一试验，Google 推出了 Gemini 原生的 Agentic 安全运营中心（SOC）：triage Agent 将正本 30 分钟的安全考核压缩至 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范围主动扫描风险；结合 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 崇拜并入 Google Cloud（此前已布告收购意向）。Wiz 结伴首创东谈主 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、能考核哪些数据库和器具）。

Wiz Red Agent（红队 Agent）抓续自动考证每个披露风险，像一个友好的白帽黑客不时交扫描报复面——它能发现认证绕过症结，并解释该症结确乎可被用来浸透后台敏锐数据库。Wiz Green Agent（绿队 Agent）则负责自动化完好的缔造经过：识别包袱东谈主、定位症结代码行、生成缔造建议，并可径直提交 PR 或触发编码 Agent 自动缔造。

Agentic Taskforce：让 Agent 径直劳动客户和职工

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，赞助从发现到结账的全经过当然言语交互。Omnichannel Gateway 确保 Agent 在网页、挪动端、语音多个渠谈之间无缝连系，且完好保留对话险峻文。

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 蛊惑购物者了解复混居品规格、处治问题、预约劳动。Home Depot 的 "Magic Apron" 助理则障翳从选购灵感、居品学问到购后赞助的全旅程。

演示圭表中，YouTube TV 的客服语音 Agent 已在坐褥环境中劳动 100% 的用户，现场接到回电后，Agent 流通地推选了体育订阅决策，并在申请下及时切换为西班牙语为来访者父亲素质，通盘体验当然到与真东谈主客服无异。更要紧的是，YouTube TV 团队从零到坐褥上线，只用了六周。

面向职工：Workspace Intelligence

Google Workspace 居品 VP Yulie Kwon Kim 发布了 Workspace Intelligence，界说为 " 摒除险峻文碎屑的调治智能层 "。

她用一个场景诠释问题：一个等闲的使命日里，你为了回答一个问题开放了 15 个标签页，在过时邮件、被东谈主及时剪辑的 PPT 和多个表格之间来往跳转。Workspace Intelligence 的联想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开端的最进击任务，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，生成了一份面目精良、稳妥个东谈主历史立场的 Google Slides 陈说。

大会还布告，从 Microsoft 365 挪动到 Google Workspace 面前不错快5 倍，包括法律和财务等对面目条目严苛的复杂团队挪动也在赞助范围内。

一场系统架构层面的讲和

纵不雅整场 Keynote，若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 在终末回来时特别强调了 " 开放 "，并以此与竞争敌手的 " 围墙花坛 " 战略造成对比：客户不错摆脱遴荐最佳的芯片和模子、摆脱在职何处所运行 AI、摆脱规章我方的数据和 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 时间再行联想的算力底座，教师与推理初次分开专项优化。Agentic Data Cloud，处治的是 Agent 的 " 原料 " 问题：企业数据怎样变成 Agent 委果赖的险峻文。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 部队，以及将 AI 智商深度融入 Workspace 的智能层。

" 教师阶段收尾了 "，这句话听起来像一个简便的宣告，但背后是一个明晰的生意逻辑：当 75% 的 Google Cloud 企业客户依然在使用 AI 居品，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，而是向企业提供不停数千个 Agent 的智商。

这恰是 Gemini Enterprise Agent Platform 的存注意旨2026美加墨世界杯(中国)。