编辑：前沿在线 编辑部
拉斯维加斯的聚光灯刚亮，皮查伊一句话，就把全球云计算厂商卷了十几年的牌桌，直接掀翻了。
4 月 22 日 Google Cloud Next 2026 大会现场，谷歌把憋了一年的王炸全砸了出来 —— 不是挤牙膏式的参数升级，不是跟风式的大模型迭代，而是直接给狂奔了 20 年的云计算，换了条全新的赛道：Agentic Cloud（智能体云）。
这不是一场普通的云厂商发布会，而是云计算从「卖资源」到「卖能力」的范式革命。我们预判，这场发布会之后，稳定了近 10 年的全球云计算三强格局，将迎来最大的变量窗口。
整场大会，谷歌的组合拳拳拳到肉，每一招都精准打在行业的痛点和竞争对手的软肋上：
官宣2026 年1750 亿 - 1850 亿美元AI 基建投入，较 2022 年的 310 亿美元翻了近 6 倍，创下全球科技巨头 AI 年度投入最高纪录；
官宣2026 年1750 亿 - 1850 亿美元AI 基建投入，较 2022 年的 310 亿美元翻了近 6 倍，创下全球科技巨头 AI 年度投入最高纪录；
第八代 TPU 芯片全球首发，史上首次拆分训练 / 推理双架构，TPU 8t、TPU 8i 双芯齐发，单集群可支持 9600 芯片互联，直接对标英伟达 Rubin 平台，打响算力霸权争夺战；
披露硬核落地数据：谷歌内部75% 的新增代码由 AI 生成并经工程师审核上线，半年内占比从 50% 直接翻倍，用自身实践验证了智能体规模化落地的可行性；
发布Gemini Enterprise 智能体全栈平台，配套 ADK 2.0 低代码开发工具、A2A+MCP 跨智能体开放协议，从底层解决企业级智能体 “开发难、协同难、落地难、控险难” 四大行业顽疾；
完成数据底座到安全体系的全链路升级，为智能体规模化落地筑牢合规与性能双底座。
第八代 TPU 芯片全球首发，史上首次拆分训练 / 推理双架构，TPU 8t、TPU 8i 双芯齐发，单集群可支持 9600 芯片互联，直接对标英伟达 Rubin 平台，打响算力霸权争夺战；
披露硬核落地数据：谷歌内部75% 的新增代码由 AI 生成并经工程师审核上线，半年内占比从 50% 直接翻倍，用自身实践验证了智能体规模化落地的可行性；
发布Gemini Enterprise 智能体全栈平台，配套 ADK 2.0 低代码开发工具、A2A+MCP 跨智能体开放协议，从底层解决企业级智能体 “开发难、协同难、落地难、控险难” 四大行业顽疾；
完成数据底座到安全体系的全链路升级，为智能体规模化落地筑牢合规与性能双底座。
这场发布会的核心野心，是谷歌彻底跳出了传统云计算的内卷赛道。在此之前，全球云计算市场早已形成铁板一块的格局：AWS 以 31% 的份额稳坐头把交椅，微软 Azure凭借 25% 的份额紧随其后，而手握 Transformer 架构、Gemini 大模型、DeepMind 顶尖技术的谷歌云，仅以 11% 的份额屈居第三。
尽管谷歌云保持着 32% 的同比增速，远超 AWS 的 18%，但在传统 IaaS、PaaS 赛道上，AWS 与微软早已用 20 年的积累筑起了极高的生态与客户壁垒，常规打法根本没有弯道超车的可能。
而这一次，谷歌直接掀翻了牌桌。
它不再跟竞争对手比谁的服务器更便宜、谁的数据中心规模更大，而是重新定义了云计算的终局：未来的云，拼的不是谁能卖更多的算力，而是谁能让算力真正变成企业的业务生产力，谁能让 AI 从一个对话工具，变成能帮企业自主完成业务任务的数字员工。
云计算的四次革命：谷歌终于等到了自己的主场
想要看懂这场发布会的分量，先要理清云计算 20 年发展的底层逻辑 ——每一次时代切换，都是一次规则重写，都会伴随市场格局的大洗牌，而这一次，终于轮到了谷歌的主场。
虚拟化时代（2006-2013）：AWS 定义规则，谷歌错失先机
这个时代的云计算，核心本质是“把物理服务器搬到云上”。AWS 用 EC2 和 S3两大产品，定义了 IaaS 的行业标准，解决了企业 “无需自建机房、按需租用算力” 的核心痛点，凭借先发优势一骑绝尘。
而谷歌，直到 2013 年才正式发力公有云业务，从一开始就错过了行业的黄金窗口期，只能看着 AWS 一步步把护城河挖到了底。
云原生时代（2013-2020）：微软弯道超车，谷歌空有技术难变现
Docker 容器与 K8s 的诞生，把云计算推入了云原生时代，核心从 “服务器虚拟化” 转向 “用容器、微服务重构企业 IT 架构”。
这个时代，谷歌本该是绝对的主角 ——K8s 本就是谷歌开源的技术，是云原生时代的绝对行业标准。但微软却靠着Azure 与 Windows Server、Office 生态的深度绑定，精准击中了传统企业的迁移需求，一路狂奔冲到了全球第二。
而谷歌，始终带着技术极客的底色，擅长做出顶尖的技术，却不擅长搞定传统企业的复杂需求，更不擅长把技术优势转化成商业收入，只能在第三梯队艰难追赶。
AI 原生时代（2020-2025）：微软借 OpenAI 领跑，谷歌起大早赶晚集
ChatGPT 的爆发，直接把云计算推入了 AI 原生时代，核心变成了大模型与云服务的深度融合。云厂商不再只是卖算力，而是要把大模型能力深度集成到云服务的全链路，给企业提供 AI 原生的基础设施。
这个时代，谷歌本该再次领跑 ——Transformer 架构出自谷歌，AlphaGo 出自 DeepMind，Gemini 大模型的技术能力完全不输 GPT 系列。但微软靠着与 OpenAI 的深度绑定，形成了“模型 + 云 + 办公生态” 的完美闭环，把 GPT 能力无缝植入了全球数亿企业都在用的 Office 体系里，直接把技术优势转化成了 Azure 的爆发式增长。
而谷歌，空有全球顶尖的 AI 技术，却没有足够丰富的企业落地场景，也没有成熟的企业服务体系，商业化落地始终慢了一步，眼睁睁看着微软一步步缩小了与AWS 的差距。
智能体原生时代（2026-）：谷歌重写规则，掀翻云计算终局
当行业还在围绕大模型的参数、上下文窗口、推理成本疯狂内卷时，谷歌已经看透了云计算的终局：大模型只是工具，智能体才是终局。
本届大会提出的 Agentic Cloud，直接宣告了智能体原生时代的正式开启，也彻底重构了云计算的核心价值：前三个时代的云计算，本质是 “给企业送水送工具”，企业拿到算力、平台、模型之后，还是要自己组建团队、开发应用、搭建流程，才能完成业务任务；而智能体云时代，云计算的核心是 “给企业送数字员工”—— 企业不用再关心底层的算力、模型、接口，只需要告诉智能体你的业务目标，它就能自主拆解任务、调用工具、对接系统、闭环执行，最终交付结果。
这不是简单的产品迭代，而是对云计算商业模式的彻底颠覆：从 “按资源用量付费”，转向 “按业务价值付费”。云厂商不再是单纯的基础设施供应商，而是企业的业务合作伙伴，收入增长直接与企业的业务增长绑定。
在这个全新的赛道上，AWS 和微软之前用 20 年筑起的生态壁垒、客户壁垒，都将被重新定义。而手握全链路自研技术、又在内部跑通了智能体规模化落地的谷歌，终于拿到了属于自己的主场门票。
算力核弹 TPU v8：架构革命硬刚英伟达，打破算力霸权
如果说 Agentic Cloud 是谷歌为云计算下半场制定的新规则，那么第八代 TPU芯片，就是支撑这场规则重构的最硬核底气。
本届大会发布的第八代 TPU，是谷歌 TPU 发展史上最具颠覆性的一次迭代 ——史上首次采用训练 / 推理双芯片拆分架构，分别推出专为大模型训练优化的 TPU 8t，与专为智能体推理场景优化的 TPU 8i。
这一次，谷歌不止是要在性能上对标英伟达 Rubin 平台，更是要从架构底层，重新定义智能体时代的 AI 算力标准，打破英伟达在 AI 算力市场长达数年的垄断格局。
双芯拆分的底层逻辑：智能体时代，算力需求已经彻底逆转
很多人会问：为什么要把训练和推理拆成两款芯片？前代一体化的架构不是用得好好的？
答案很简单：智能体时代，AI 算力的需求结构，已经发生了根本性的逆转。
大模型发展的早期，行业的核心需求是 “训练出更大、更强的模型”，所以算力市场的核心焦点，是训练芯片的性能。这个阶段，一体化的芯片架构，既能满足训练需求，也能覆盖初期的推理需求，是最优解。
但到了 2026 年的今天，大模型技术已经趋于成熟，行业的核心矛盾，已经从 “能不能训练出大模型”，变成了 “能不能把大模型驱动的智能体，规模化落地到企业生产环境中”。而智能体的规模化落地，带来的是推理需求的爆发式增长。
更关键的是，企业级智能体的推理场景，和传统的大模型对话推理，有着完全不同的需求：
它需要低延迟、高并发，一个中型企业可能同时有成百上千个智能体在运行，每个都需要实时响应；
它需要长上下文、多轮交互，要持续调用企业私有数据，保持全链路的上下文连贯；
它需要极致的成本控制，当智能体规模化应用到全业务流程时，推理成本会成为企业最核心的 IT 开支。
它需要低延迟、高并发，一个中型企业可能同时有成百上千个智能体在运行，每个都需要实时响应；
它需要长上下文、多轮交互，要持续调用企业私有数据，保持全链路的上下文连贯；
它需要极致的成本控制，当智能体规模化应用到全业务流程时，推理成本会成为企业最核心的 IT 开支。
而传统的一体化架构芯片，无论是英伟达的 GPU，还是谷歌前代的 TPU，都无法同时满足训练和推理这两种完全不同的需求。就像你不可能用一辆重型卡车，既跑长途货运，又跑城市网约车，必然会出现严重的性能浪费和成本高企。
谷歌的双芯拆分架构，正是精准命中了这个行业痛点：用两款专用芯片，分别解决训练和推理的场景需求，实现 “场景最优解”。这不是一次简单的参数升级，而是AI 算力架构的范式革命，直接引领行业从 “通用算力时代”，迈入 “场景专用算力时代”。
双芯性能拆解：不止是参数碾压，更是给企业算清了成本账
我们先看专为训练场景打造的TPU8t，由谷歌与博通联合设计，是超大规模大模型训练的算力核弹。
在核心性能上，TPU 8t 单个超级计算集群，最多可集成 9600 块芯片，配套 2PB 的共享 HBM 高带宽内存，单 Pod 的计算性能达到 121 exaflops（FP4 精度），较上一代 Ironwood TPU 性能提升 3 倍，同等价格下性能提升 2.8 倍，能效比直接翻倍。
更关键的是互联架构的革新：TPU 8t 采用了全新的 3D Torus 拓扑结构，搭配谷歌自研的 OCS 光路交换机技术，彻底解决了大模型训练中最核心的 “通信墙”问题。要知道，万亿参数大模型的训练，本质上是上万颗芯片的协同计算，芯片间的通信带宽，才是决定训练效率的核心瓶颈。
谷歌在大会上直接给出了实测数据：基于TPU 8t 集群，Gemini 大模型的训练效率，较上一代 TPU提升了 4 倍，训练同等规模的大模型，时间成本直接砍掉了 75%。这意味着，未来无论是谷歌自己，还是基于谷歌云的企业，都能以更低的成本、更快的速度，训练出属于自己的大模型。
再看专为智能体推理场景打造的TPU8i，由谷歌与联发科联合设计，也是本次发布会最被低估的王炸产品。
TPU 8i 的核心设计目标，就是解决智能体推理场景的 “低延迟、高并发、低成本” 需求。它采用 Boardfly 拓扑直连架构，单个 Pod 可扩展至 1152 块芯片，提供 11.6 exaflops 的 FP8 计算性能，较上一代 Ironwood TPU，同等价格下的推理性能提升 80%，每瓦能效比提升 117%，片上 SRAM 缓存提升 3 倍，彻底解决了长上下文推理中的内存瓶颈。
最让企业心动的，是它的成本控制能力：基于 TPU 8i，企业级智能体的单位 token 推理成本，较上一代 TPU 降低了 65%，较英伟达同级别 GPU，成本降低了 50% 以上。
这是什么概念？之前一个中型企业，规模化部署智能体一年需要 1000 万的推理成本，现在只需要 350 万就能搞定，直接把智能体规模化落地的成本门槛，砍到了地板上。
对比英伟达最新发布的 Rubin 平台，谷歌的架构优势更加明显：Rubin 依然采用了训练推理一体化的通用架构，尽管性能较 Blackwell 平台实现了翻倍，但本质上还是 “一款芯片打所有场景”，在智能体推理场景中，必然会出现严重的性能浪费。而谷歌的双芯拆分架构，在对应的场景中，实现了对通用架构的全面超越。
多元化算力生态：不止自研芯片，更要做算力市场的规则制定者
如果说 TPU v8 的发布，是谷歌向英伟达打响的第一枪，那么多元化算力生态的布局，就是谷歌为这场算力战争准备的第二张王牌。
本届大会上，谷歌云官宣与 Marvell 达成 AI 芯片深度合作，后者正式成为谷歌云继英伟达、AMD 之后的第三家芯片合作伙伴。至此，谷歌云已经形成了 “自研 TPU+ 英伟达 GPU+AMD GPU+Marvell 专用芯片”的多元化算力供给矩阵，成为全球三大云厂商中，算力供给最丰富、最开放的玩家。
这步棋的背后，是谷歌极深的战略考量：第一，彻底摆脱对单一厂商的供应链依赖。过去几年，全球 AI 算力市场一直被英伟达一家垄断，AWS、微软、谷歌都要向英伟达采购大量 GPU，而英伟达的产能，直接决定了云厂商的 AI 服务供给能力。
2025 年，就有多家云厂商因为英伟达 GPU 供货不足，导致 AI 服务出现限流、排队的情况。而谷歌通过自研 TPU + 多厂商合作的模式，彻底掌握了算力供给的主动权，就算英伟达供货出现波动，也不会影响自身的业务稳定。
第二，给企业客户全场景的算力选型自由。不同的企业、不同的场景，对算力的需求完全不同：超大规模模型训练可选 TPU 8t，智能体规模化部署可选 TPU 8i，已有 CUDA 生态业务可选英伟达 GPU，低成本通用算力可选 AMD、Marvell 芯片。
企业不用再被单一的芯片架构绑定，彻底避免了厂商锁定，这对企业来说，有着致命的吸引力。
第三，通过开放的算力生态，掌握智能体时代的算力标准。谷歌明确表示，其多元化算力平台，将全面兼容行业内所有主流的大模型、智能体开发框架和开源生态。它想做的，是智能体时代的 “通用算力底座”，当越来越多的企业和开发者，基于谷歌的算力平台开发和部署智能体，谷歌就会自然而然地掌握智能体时代的算力标准制定权，从一个算力供应商，升级为算力生态的规则制定者。
智能体全栈闭环：彻底填平行业落地鸿沟，让智能体从 POC 走向规模化生产
一直以来，企业级智能体的落地，都面临着一个极其尴尬的行业困局：概念火热，落地艰难。
德勤 2026 年发布的企业 AI 落地报告显示，全球超过 70% 的企业，都已经在内部测试或部署了 AI 智能体，但其中只有 12% 的企业，实现了智能体在核心业务中的规模化广泛应用。也就是说，绝大多数企业的智能体项目，都停留在 POC（概念验证）阶段，根本无法真正落地到生产环境中，更无法为企业带来实际的业务价值。
这就是行业内常说的“智能体落地鸿沟”。而谷歌在本届大会上发布的全栈解决方案，精准命中了行业的四大核心痛点，从底层打通了智能体从 POC 到规模化生产的全链路。
痛点一：开发门槛高，80% 精力耗在工程脏活上，中小企业根本玩不起
企业想要做一个自己的智能体，到底有多难？
行业调研数据显示，企业部署一个完整的智能体，80% 的研发精力，都不是花在模型和智能体本身的开发上，而是消耗在系统对接、数据集成、环境部署、运维迭代这些 “工程脏活” 上。
一个合格的企业级智能体，需要 AI 算法工程师、后端开发工程师、运维工程师、业务专家组成的团队，耗时数月才能完成开发和部署，研发成本动辄上百万。
这就导致，智能体成了大型企业的专属玩具，绝大多数中小企业，根本没有足够的资金和技术能力，跨过这个开发门槛。
谷歌的解决方案，是Gemini Enterprise 智能体平台 + ADK 2.0 低代码开发工具包。
Gemini Enterprise 智能体平台，是谷歌专为企业打造的，覆盖智能体“构建、扩展、治理、优化” 全生命周期的一站式管理平台。简单来说，企业开发、部署、运营智能体需要的所有能力，都被谷歌集成到了这个平台里，开箱即用，不用再自己搭建复杂的开发环境，不用再对接五花八门的工具和接口。
企业只需要通过拖拽、简单的配置，就能在一周之内，完成专属智能体的搭建、测试和上线，无需深厚的 AI 研发能力，成本直接降到了传统模式的十分之一不到。哪怕是几十人的中小企业，也能轻松拥有属于自己的智能体。
痛点二：系统集成难 + 多智能体协同难，智能体变成了 “信息孤岛里的哑巴”
这是企业级智能体落地的两大核心顽疾，也是绝大多数智能体项目卡在 POC 阶段的核心原因。
绝大多数传统企业，内部的 IT 系统都是 “烟囱式” 架构，财务用一套 ERP，客户管理用一套 CRM，供应链用一套 SCM，办公用一套 OA，这些系统之间相互独立，数据不互通，接口不兼容，形成了一个个的数据孤岛。
而智能体想要真正发挥作用，核心就是要打通这些系统，调用企业内部的全域数据，否则就会变成 “信息孤岛里的哑巴”，只能做一些简单的对话，根本无法完成实际的业务任务。
同时，企业的核心业务流程，往往是跨部门、跨场景的复杂链路。比如一个客户下单流程，需要经过销售接单、库存核查、财务收款、物流发货、售后跟进等多个环节，单个智能体根本无法覆盖全流程，而多个智能体之间，又无法协同工作，导致智能体只能在单一环节做辅助工作，无法实现全流程自动化。
针对这两大顽疾，谷歌给出的核心解决方案，是A2A+MCP 跨智能体开放协议。
这套协议，本质上是智能体时代的 “TCP/IP 协议”，它定义了智能体之间、智能体与业务系统之间的通信标准和交互规则。基于这套协议，两大顽疾迎刃而解：
系统集成方面，智能体可以无缝对接企业内部所有主流业务系统与第三方工具链，无需企业再做复杂的接口开发和适配，彻底解决了数据孤岛的问题；
多智能体协同方面，不同场景的智能体之间，可以实现互联互通、任务拆解、协同作业。企业可以搭建完整的智能体协同矩阵，让多个智能体自主完成跨部门的全流程业务，无需人工干预。
系统集成方面，智能体可以无缝对接企业内部所有主流业务系统与第三方工具链，无需企业再做复杂的接口开发和适配，彻底解决了数据孤岛的问题；
多智能体协同方面，不同场景的智能体之间，可以实现互联互通、任务拆解、协同作业。企业可以搭建完整的智能体协同矩阵，让多个智能体自主完成跨部门的全流程业务，无需人工干预。
更关键的是，谷歌宣布将这套协议完全开源开放，所有的厂商、开发者和企业，都可以免费使用、适配这套协议。谷歌的野心很明显：它要通过这套开源协议，成为智能体时代通信标准的制定者。
就像当年 TCP/IP 协议成为互联网的通用标准，成就了互联网的爆发式增长一样，如果 A2A+MCP 协议成为智能体时代的通用标准，谷歌将牢牢掌握智能体生态的核心话语权。
痛点三：幻觉问题严重，业务风险不可控，企业不敢把核心业务交给智能体
这是企业级智能体落地的最大拦路虎，也是所有企业最关心的问题：大模型的幻觉问题，以及随之而来的业务风险。
所谓幻觉，就是大模型会一本正经地胡说八道，给出错误的、不符合事实的信息和决策。对于企业来说，这是致命的风险：财务智能体给出错误的财务数据，会导致企业决策失误；风控智能体做出错误的判断，会给企业带来巨额损失；法律智能体给出错误的建议，会让企业面临合规风险。
德勤的调研数据显示，超过 80% 的企业表示，大模型的幻觉问题和不可控性，是他们不敢把核心业务交给智能体的最核心原因。
针对这个痛点，谷歌从数据、模型、治理三个维度，给出了全链路的解决方案：
数据底座层面，发布 Knowledge Catalog 企业知识目录与跨云湖仓一体化能力，实现企业全域结构化、非结构化数据的统一管理、精准检索，让智能体可以调用完整、准确的私有数据，从数据源头减少幻觉的发生；
数据底座层面，发布 Knowledge Catalog 企业知识目录与跨云湖仓一体化能力，实现企业全域结构化、非结构化数据的统一管理、精准检索，让智能体可以调用完整、准确的私有数据，从数据源头减少幻觉的发生；
模型层面，全面升级 Gemini 3.2 Pro/Flash 系列模型，最高支持 200 万 token 上下文窗口，幻觉率较上一代降低了 60% 以上，同时深度集成了企业级事实校验能力，智能体在输出结果之前，会自动调用企业私有数据进行事实核验，从模型层面控制风险；
治理层面，Gemini Enterprise 平台内置了全生命周期治理能力，企业可以为智能体设置明确的权限边界、决策规则、风险预警机制，在关键决策节点设置人工审核环节，实现 “人在环路” 的可控管理。同时，平台会对智能体的所有操作、决策、输出，进行全链路的审计和追溯，一旦出现风险，企业可以快速定位问题、及时止损。
模型层面，全面升级 Gemini 3.2 Pro/Flash 系列模型，最高支持 200 万 token 上下文窗口，幻觉率较上一代降低了 60% 以上，同时深度集成了企业级事实校验能力，智能体在输出结果之前，会自动调用企业私有数据进行事实核验，从模型层面控制风险；
治理层面，Gemini Enterprise 平台内置了全生命周期治理能力，企业可以为智能体设置明确的权限边界、决策规则、风险预警机制，在关键决策节点设置人工审核环节，实现 “人在环路” 的可控管理。同时，平台会对智能体的所有操作、决策、输出，进行全链路的审计和追溯，一旦出现风险，企业可以快速定位问题、及时止损。
谷歌先打了样：75% 代码 AI 生成，智能体已经在内部跑通了规模化
本届大会上，最有说服力的，不是谷歌发布了多少炫酷的产品，而是皮查伊公布的一组谷歌内部的实践数据。
“截至2026 年 4 月，谷歌内部约 75% 的新增代码，都是由 AI 生成后，经工程师审核批准上线的。而在 2025 年秋天，这个数字还只有 50%。”
短短半年时间，AI 生成代码的占比直接翻倍，这意味着，AI 智能体已经在谷歌这家全球顶尖的科技公司里，完成了核心研发场景的规模化落地。而这，只是谷歌内部智能体落地的一个缩影。
在大会上，谷歌还披露，AI 智能体已经在谷歌内部的 IT 运维、客户服务、内容创作、数据分析、供应链管理等几乎所有的业务场景，实现了规模化的应用：
IT 运维场景，智能体可以自主监控服务器运行状态，自动发现、定位、修复故障，谷歌数据中心的故障响应时间缩短了 80%，运维人力成本降低了 60%；
数据分析场景，业务人员只需要用自然语言说出自己的分析需求，智能体就能在几分钟内完成数据调取、报表生成、结论输出，之前需要数据分析师耗时几天完成的工作，现在效率提升了数十倍。
IT 运维场景，智能体可以自主监控服务器运行状态，自动发现、定位、修复故障，谷歌数据中心的故障响应时间缩短了 80%，运维人力成本降低了 60%；
数据分析场景，业务人员只需要用自然语言说出自己的分析需求，智能体就能在几分钟内完成数据调取、报表生成、结论输出，之前需要数据分析师耗时几天完成的工作，现在效率提升了数十倍。
谷歌用自己的实践，向全行业证明了一件事：智能体不是实验室里的概念玩具，而是可以真正落地全业务流程、创造实际价值的生产工具。
更重要的是，谷歌在本届大会上发布的所有智能体产品、技术和能力，都是先在谷歌内部经过了大规模的实践验证，跑通了、成熟了，才对外开放给企业客户。这和很多厂商 “先发布概念产品，再和客户一起踩坑试错” 的模式，有着本质的区别。
对于企业客户来说，这意味着你用到的，不是一个还在测试阶段的 PPT 产品，而是谷歌自己已经用了很久、跑通了规模化落地的成熟方案。谷歌已经帮你踩过了所有的坑，解决了所有的核心痛点，你只需要直接拿来用，就能快速复制谷歌的智能体落地经验。
这也是谷歌云在智能体时代，最大的差异化优势之一。微软的 Azure+OpenAI 组合，虽然起步早，但 OpenAI 的智能体产品，更多的是通用型能力，没有经过超大规模企业内部全场景落地的验证；
AWS 的智能体产品，更多的是基于第三方大模型的能力整合，自身没有完整的内部落地实践。而谷歌，既有全链路的自研技术能力，又有自身超大规模的内部落地经验，这是任何竞争对手都无法比拟的。
1800 亿美金的豪赌：谷歌云能不能改写云计算格局？
1750 亿 - 1850 亿美元的年度 AI 基建投入，相当于谷歌2025 年全年净利润的80% 以上。这场豪赌，谷歌押注的是智能体云将成为云计算下一个十年的终局，而自己将凭借这场技术革命，实现对 AWS 与微软 Azure 的弯道超车。
这场赌局，谷歌的胜算到底有多大？
我们先看谷歌的三大核心底气，这也是它敢于下这么大赌注的根本原因：
第一，全链路自研技术能力，没有短板。谷歌是全球三大云厂商中，唯一一个实现了从 AI 芯片、大模型、深度学习框架、云基础设施到智能体应用全链路自研的玩家。AWS 的核心优势在基础设施，大模型能力主要依赖第三方合作；
微软的大模型能力依赖 OpenAI，芯片能力主要依赖英伟达，都没有实现全链路的自主可控。而全链路自研，意味着谷歌可以实现全链路的技术协同优化，给企业提供性能更强、成本更低、更稳定的智能体服务，这是竞争对手无法比拟的。
第二，成熟的规模化落地经验，可直接复制。谷歌本身就是全球最大的智能体应用企业，已经跑通了智能体从研发到全场景落地的完整方法论，知道企业在落地过程中会遇到的核心问题，也知道怎么解决这些问题。它给企业提供的，不是空泛的概念，而是可直接复制的落地路径，这是谷歌最核心的竞争力。
第三，开放的生态策略，更容易破圈。从开源 A2A+MCP 协议，到构建多元化算力矩阵，再到全面兼容第三方模型、框架与多云环境，谷歌的开放策略，彻底解决了企业最担心的 “厂商锁定” 问题。在云计算时代，开放永远比封闭更有生命力，尤其是在智能体这个全新的赛道上，开放的生态，更容易获得企业与开发者的认可，实现快速破圈。
但同时，我们也要清醒地看到，谷歌想要实现弯道超车，依然面临着两大核心挑战，这也是它过去十几年，始终无法追上 AWS 和微软的根本原因：
其一，企业服务基因的短板。传统企业选择云厂商，不止看技术能力，更看重企业服务能力、行业解决方案能力、本地化服务能力。
AWS 深耕行业 20 年，微软有着几十年的企业服务积累，都与全球绝大多数传统企业建立了深厚的合作关系。
而谷歌一直以来更偏向技术极客的定位，对传统企业的需求理解、行业解决方案积累、本地化服务能力，仍有明显的短板，这是它必须要补齐的一课。
其二，商业化落地能力的不足。谷歌从来不缺顶尖的技术，却始终难以把技术优势快速转化为商业收入与市场份额。
K8s 虽是谷歌开源的云原生行业标准，却没能帮助谷歌实现市场反超，反而微软凭借对 K8s 的深度企业级适配实现了快速增长。
这一次，谷歌能否把 Agentic Cloud 的技术领先优势，转化为实实在在的市场份额，仍是最大的未知数。
无论如何，谷歌的这场发布会，已经彻底点燃了云计算下半场的战火。微软、AWS 已快速做出反应，分别加大了智能体平台的研发投入与生态布局，三巨头的 all in，清晰地宣告：云计算的竞争，已经正式进入智能体云的下半场。
下半场的竞争，不再是算力资源的价格战，不再是数据中心的规模战，而是智能体生态的争夺战、行业标准的制定权争夺战、企业数字化升级核心服务商的卡位战。
等待了十几年的谷歌正规在线配资知识门户，终于拿到了领跑的资格。而这场 1800 亿美金的豪赌，最终能否改写云计算的市场格局，全行业都在拭目以待。
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