Google Cloud Next '25：新的AI芯片和代理生態系統挑戰Microsoft和Amazon

Google Cloud 正採取重大行動，以鞏固其在人工智慧激烈競爭領域中的地位。在拉斯維加斯舉行的年度 Cloud Next 大會上，他們推出了一系列以「思考模型」、代理生態系統和專為大規模 AI 部署設計的專業基礎設施為中心的新技術。

本次活動的焦點是第七代張量處理單元（TPU），被稱為 Ironwood。Google 宣稱每個 pod 可提供超過 42 exaflops 的運算能力，這比領先的超級電腦 El Capitan 強大 24 倍，令人震驚。

「AI 的機遇無比巨大，」Google 負責機器學習系統與雲端 AI 的副總裁兼總經理 Amin Vahdat 在會前新聞發布會上激動地表示。「我們與客戶一起，正在推動創新的新黃金時代。」

Google 的雲端業務正乘勢而上。他們報告稱，2024 年第四季度雲端收入達到 120 億美元，較前一年增長 30%。該公司還指出，過去一個月中，AI Studio 和 Gemini API 的活躍用戶增加了 80%。

Google 的新型 Ironwood TPU 如何以高效能改變 AI 運算

Google 定位自身為唯一擁有「完全針對 AI 優化的平台」的重大雲端提供商，該平台從頭開始設計，適應他們所稱的「推理時代」。這種轉變專注於使用 AI 系統解決現實世界的問題，而非僅僅訓練模型。

Ironwood 代表了晶片設計理念的重大轉變。與前幾代兼顧訓練與推理不同，Ironwood 專為運行訓練後的複雜 AI 模型而設計。

「重點不再是輸入模型的數據，而是模型在訓練後能如何處理數據，」Vahdat 解釋道。

每個 Ironwood pod 包含超過 9,000 個晶片，能源效率比上一代高出一倍。這解決了生成式 AI 的一個主要問題：其巨大的能源消耗。

Google 還通過 Cloud WAN（廣域網路）向企業客戶開放其龐大的全球網路基礎設施。此服務利用 Google 的 200 萬英里光纖網路，這也是為 YouTube 和 Gmail 等消費者服務提供動力的同一網路。

據 Google 稱，Cloud WAN 可將網路性能提升高達 40%，並將總擁有成本降低相同幅度，相較於客戶自行管理的網路。作為一家超大規模運營商，此舉頗為不尋常，相當於將其內部基礎設施轉化為產品。

Gemini 2.5 內幕：Google 的「思考模型」如何提升企業 AI 應用

在軟體方面，Google 正在擴展其 Gemini 模型家族，推出 Gemini 2.5 Flash，這是其旗艦 AI 系統的成本效益版本，引入了「思考能力」。

與直接生成回應的傳統大型語言模型不同，這些「思考模型」通過多步推理和自我反思來分解複雜問題。兩週前推出的 Gemini 2.5 Pro 針對藥物發現和金融建模等高複雜度應用場景。新發布的 Flash 變體則根據提示的複雜度調整推理深度，以平衡性能與成本。

Google 還在增強其生成式媒體功能，更新了 Imagen（用於圖像生成）、Veo（視頻）、Chirp（音頻），並推出了文字轉音樂模型 Lyria。在新聞發布會上，Vertex AI 產品管理總監 Nenshad Bardoliwalla 展示這些工具如何協作創建促銷音樂會視頻，包含自訂音樂和複雜的編輯功能，如移除視頻片段中的不需要元素。

「只有 Vertex AI 能將所有這些模型與第三方模型整合到單一平台上，」Bardoliwalla 表示。

超越單一 AI 系統：Google 的多代理生態系統如何增強企業工作流程

Google 最具前瞻性的公告專注於創建「多代理生態系統」，讓多個 AI 系統能在不同平台和供應商間協作。

他們推出了代理開發套件（ADK），讓開發者能以不到 100 行程式碼構建多代理系統。此外，Google 提出了一個新的開放協議 Agent2Agent（A2A），使來自不同供應商的 AI 代理能夠相互溝通。

「2025 年將是生成式 AI 從回答單一問題轉向通過代理系統解決複雜問題的過渡年，」Vahdat 預測道。

超過 50 家合作夥伴，包括 Salesforce、ServiceNow 和 SAP 等主要企業軟體提供商，已簽署支持該協議，顯示出產業向互操作 AI 系統的潛在轉變。

對於非技術用戶，Google 正在增強其 Agent Space 平台，新增功能如 Agent Gallery（提供可用代理的單一視圖）和 Agent Designer（無需編碼即可創建自訂代理的界面）。在展示中，Google 展示了銀行帳戶經理如何使用這些工具分析客戶投資組合、預測現金流問題並自動起草客戶溝通內容——無需編寫任何程式碼。

從文件摘要到得來速訂單：Google 的專業 AI 代理如何影響各產業

Google 正在深入整合 AI 至其 Workspace 生產力套件，推出如 Sheets 中的「幫助我分析」功能，無需明確公式或樞紐表即可自動從數據中識別洞察，以及 Docs 中的音頻概述功能，可生成文件的人聲音頻版本。

該公司強調了五類專業代理的顯著應用：客戶服務、創意工作、數據分析、編碼和安全。

在客戶服務方面，Google 提到 Wendy’s AI 得來速系統，現每天處理 60,000 筆訂單，以及 The Home Depot 的「Magic Apron」代理，提供家居改善指導。對於創意團隊，WPP 等公司正使用 Google 的 AI 大規模概念化和製作行銷活動。

雲端 AI 競爭加劇：Google 的全面策略如何挑戰 Microsoft 和 Amazon

Google 的公告正值雲端 AI 領域競爭加劇之際。Microsoft 已將 OpenAI 的技術深入整合到其 Azure 平台，而 Amazon 則在構建其 Anthropic 驅動的產品和專業晶片。

Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 強調公司「致力於提供世界級基礎設施、模型、平台和代理；提供開放的多雲平台，帶來靈活性和選擇；並為互操作性而建。」

這種多管齊下的方法似乎旨在將 Google 與在特定領域表現出色但缺乏從晶片到應用的完整堆疊的競爭對手區分開來。

企業 AI 的未來：為何 Google 的「思考模型」與互操作性對商業技術至關重要

Google 公告的顯著之處在於其 AI 策略的全面性，涵蓋自訂晶片、全球網路、模型開發、代理框架和應用整合。

專注於推理優化而非僅訓練能力，反映了 AI 市場的成熟。雖然訓練更大規模的模型一直佔據頭條，但高效大規模部署這些模型正成為企業更迫切的挑戰。

Google 強調互操作性——允許來自不同供應商的系統協作——可能標誌著雲端計算早期階段特有的封閉生態系統方法的轉變。通過提出 Agent2Agent 等開放協議，Google 定位自身為異構 AI 生態系統的連接組織，而非要求全面採用。

這些公告為企業技術決策者帶來了機遇與挑戰。Ironwood TPU 和 Cloud WAN 等專業基礎設施承諾的效率提升，可能顯著降低大規模部署 AI 的成本。然而，應對快速演變的模型、代理和工具格局需要謹慎的策略規劃。

隨著這些更複雜的 AI 系統持續發展，協調多個專業 AI 代理協同工作的能力可能成為企業 AI 實施的關鍵差異化因素。在構建組件及其之間的連接時，Google 押注 AI 的未來不僅在於更智能的機器，而在於能有效相互溝通的機器。