Google Cloud Next '25：新的AI芯片和代理生态系统挑战Microsoft和Amazon

Google Cloud正在做出重大举措，以巩固自己在竞争激烈的人工智能世界中的位置。在拉斯维加斯举行的年度云下一个会议上，他们推出了一套围绕“思维模型”，代理生态系统和专门针对大规模AI部署的专门基础设施的新技术。

该节目的明星是第七代张量处理单元（TPU），称为Ironwood。 Google拥有每个吊舱的计算能力超过42次，这是一个令人震惊的24倍，比领先的超级计算机El Capitan强大的24倍。

Google的副总裁兼ML Systems和Cloud AI总经理Amin Vahdat在事件前的新闻发布会上大叫。 “与我们的客户一起，我们正在为新的创新黄金时代提供动力。”

Google的云业务正在挥舞着动力。一月份，他们报告了第四季度2024年第一季度的云收入为120亿美元，比上一年增长了30％。该公司还注意到，过去一个月，AI Studio和Gemini API的活跃用户增加了80％。

Google的新Ironwood TPU如何通过功率效率来转换AI计算

Google将自己定位为唯一的主要云提供商，该提供商是一个“完全AI优化的平台”，从头开始设计为“推理时代”。这种转变的重点是使用AI系统来解决现实世界中的问题，而不仅仅是培训模型。

铁木代表了芯片设计理念的重大转变。与它的前辈平衡训练和推理不同，Ironwood专门设计用于在培训后运行复杂的AI模型。

Vahdat解释说：“这不再是关于模型中数据的数据，而是该模型在经过培训后可以用数据来处理。”

每个铁木吊舱都包装超过9,000芯片，并且是上一代的两倍。这解决了生成AI：大量能源消耗的主要问题。

Google还通过Cloud Wan（广泛区域网络）开放了其庞大的全球网络基础架构，以供企业客户进行企业客户。该服务点击了Google的200万英里光纤网络，与YouTube和Gmail这样的消费者服务提供动力。

根据Google的说法，与客户管理的网络相比，Cloud Wan可以将网络性能提高多达40％，并将总拥有成本降低到相同的数量。对于高标准，这一举动是不寻常的，从本质上讲，将其内部基础设施变成了产品。

Gemini 2.5：Google的“思维模型”如何改善企业AI应用程序

在软件方面，Google正在使用Gemini 2.5 Flash扩展其双子座模型家族，这是其旗舰AI系统的成本效益版本，它引入了“思维功能”。

与直接产生响应的传统大型语言模型不同，这些“思考模型”通过多步推理和自我反射分解了复杂的问题。 Gemini 2.5 Pro仅在两周前推出，目标是高复杂性用例，例如药物发现和财务建模。新宣布的Flash变体根据迅速的复杂性来调整其推理深度，以平衡性能和成本。

Google还通过更新Imagen（用于图像生成），VEO（视频），Chirp（Audio）和引入文本对音乐模型Lyria的更新来增强其生成媒体功能。在新闻发布会上，Vertex AI产品管理总监Nenshad Bardoliwalla展示了这些工具如何合作创建促销音乐会视频，并配有自定义音乐和复杂的编辑，例如从视频剪辑中删除不需要的元素。

Bardoliwalla说：“只有顶点AI将所有这些模型以及第三方模型汇集到一个平台上。”

超越单个AI系统：Google的多代理生态系统旨在增强企业工作流程

Google最具前瞻性的公告着重于创建一个“多代理生态系统”，其中多个AI系统可以在不同的平台和供应商之间进行协作。

他们正在介绍一个代理开发套件（ADK），该套件（ADK）允许开发人员构建具有少于100行代码的多代理系统。此外，Google还提出了一种名为Agent2Agent（A2A）的新开放协议，使来自不同供应商的AI代理进行通信。

Vahdat预测：“ 2025将是一个过渡年，生成的AI从回答单个问题转变为通过代理系统解决复杂问题。”

超过50多个合作伙伴，包括Salesforce，ServiceNow和SAP等主要企业软件提供商，已签署支持该协议，这表明潜在的行业向可互操作的AI系统转向。

对于非技术用户，Google正在增强其代理太空平台，具有代理画廊（提供可用代理的单一视图）和代理设计器（用于创建自定义代理的无代码接口）等功能。在演示期间，Google展示了银行客户经理如何使用这些工具来分析客户投资组合，预测现金流问题并自动起草客户通信，而无需编写任何代码。

从文件摘要到直通订单：Google的专业AI代理如何影响行业

Google正在深入整合其工作区生产力套件中的AI，引入了Sheet中的“ Help Me Analyze”之类的功能，该功能自动从数据中自动识别没有明确公式或枢轴表的数据的见解，以及文档中的音频概述，这些文档创建了类似人类的文档的音频版本。

该公司强调了五种专业代理商，看到了大量采用：客户服务，创意工作，数据分析，编码和安全性。

在客户服务中，Google指出了Wendy的AI通行系统，该系统现在每天处理60,000个订单，而Home Depot的“ Magic Apron”代理商提供了家庭装修指导。对于创意团队，WPP等公司正在使用Google的AI来大规模概念化和开展营销活动。

云AI竞争加剧了：Google的全面方法如何挑战Microsoft和Amazon

Google的公告在云AI领域的竞争中加剧了。微软已经在其Azure平台上深入集成了OpenAI的技术，而亚马逊一直在建立自己的拟人动力产品和专业芯片。

Google Cloud首席执行官托马斯·库里安（Thomas Kurian）强调了该公司“致力于提供世界一流的基础架构，模型，平台和代理商；提供一个开放的，多云的平台，提供灵活性和选择；并为互操作性提供构建。”

这种多管齐下的方法似乎旨在使Google与可能在特定领域脱颖而出但缺乏从芯片到应用程序的完整堆栈的竞争对手区分开来。

企业AI的未来：为什么Google的“思维模型”和互操作性对商业技术很重要

Google的公告尤其重要的是其AI策略的全面性质，涵盖自定义硅，全球网络，模型开发，代理框架和应用程序集成。

对推理优化而不仅仅是训练功能的重点反映了一个成熟的人工智能市场。尽管培训越来越多的模型已经主导了头条新闻，但在大规模上有效地部署这些模型正成为企业对企业的更加紧迫的挑战。

Google强调互操作性（允许来自不同供应商的系统一起工作）可能会表明从围墙的花园方法转移，这些方法表征了云计算早期阶段的表征。通过提出诸如Agent2agent之类的开放协议，Google将自己定位为在异质AI生态系统中的结缔组织，而不是要求全或全无的采用。

这些公告给企业技术决策者带来了机会和挑战。诸如Ironwood TPU和Cloud WAN等专业基础设施所承诺的效率提高可能会大大降低按大规模部署AI的成本。但是，浏览模型，代理和工具的快速发展的景观将需要仔细的战略计划。

随着这些更复杂的AI系统继续发展，协调多个专业的AI代理的能力可能成为企业AI实施的关键区别。在构建组件和之间的连接时，Google押注AI的未来不仅仅是智能机器，还涉及可以有效地相互通信的机器。