Google Cloud Next一口气发了260个公告：当75%的客户已在用AI产品，"智能体基建"成了新战场

4月22日，Google Cloud在拉斯维加斯举办了年度旗舰大会Cloud Next '26。260个公告——这是Google自己在总结博客里给出的数字。260。一家公司在一次会议上宣布了260项新产品和功能更新。这个数字本身就在传递一个信息：AI基础设施的竞争已经不是"有没有"的问题，而是"铺多厚"的问题。

Sundar Pichai在主题演讲中透露，Google Cloud的第一方模型目前每分钟通过API处理超过160亿Token，上个季度还是100亿。2026年，Google计划将超过一半的整体机器学习算力投资分配给Cloud业务。而最能说明问题的数字是：近75%的Google Cloud客户已经在使用其AI产品。

三层基建：芯片、数据、智能体平台

260个公告可以浓缩为三层逻辑。

最底层是芯片。第8代TPU首次采用双芯片策略——TPU 8t专为训练优化，单个超级节点可扩展到9600块TPU和2PB共享高带宽内存；TPU 8i专为推理优化，单位成本性能提升80%。Google还将成为首批提供NVIDIA下一代Vera Rubin平台实例的云服务商之一。这是"造路"层面的投资。

中间层是数据。Agentic Data Cloud是本次大会的重磅产品——一个AI原生的跨云数据架构。其中的Knowledge Catalog用Gemini模型自动标记和关联企业数据，让智能体理解特定公司的上下文和术语；Cross-Cloud Lakehouse基于Apache Iceberg标准，允许企业在不移动数据的情况下直接查询，即使数据存在AWS上。

最上层是智能体平台。Gemini Enterprise Agent Platform——从原来的Vertex AI进化而来——提供构建、扩展、治理和优化智能体的完整工具链。新功能包括Agent Designer（无代码智能体构建器）、Agent Inbox（统一监控和管理智能体的控制中心）、以及可以在云端沙箱中后台自主运行的长周期智能体。此外还有一个Agent Marketplace，首批上线了70多个合作伙伴构建的预制智能体。

同步发布的还有面向中小企业的Workspace Studio——一个无代码平台，业务用户可以用自然语言在Gmail、Docs、Sheets、Drive、Meet和Chat上构建和部署AI智能体。这是Google把"智能体化"从大企业推向所有组织的关键一步。

安全层：从"保护数据"到"保护智能体"

260个公告中有相当一部分关于安全。Google联合Wiz发布了"Agentic Defense"——将Google威胁情报和安全运营与Wiz的云安全平台整合。三个新的安全智能体分别负责威胁狩猎、检测工程和第三方风险分析。Google透露，其分类和调查智能体已经处理了超过500万条安全告警，将原本需要30分钟的人工分析缩短到60秒。

还有一个值得关注的细节：新的Agent Identity、Agent Gateway和Model Armor三个安全组件，专门用于管理和保护在企业环境中自主运行的智能体。这意味着企业安全的边界已经从"保护人和数据"扩展到了"保护智能体"。

STARBOX视角：基础设施的"超级工程"和应用层的"专精差异化"

Google Cloud Next的260个公告让我最深的感受是：基础设施层正在变成一场只有超级玩家才能参与的"超级工程"。8代TPU、160亿Token/分钟、跨云数据湖仓、智能体市场——这是Google、Microsoft、AWS级别的公司在打的仗，预算单位是百亿美元。

但这对应用层的企业来说其实是好消息。底层设施越强大越标准化，应用层的差异化空间就越大。就像高速公路网越发达，在高速公路上跑什么车、送什么货、去哪里就越重要。

回到我们4月15日讨论过的逻辑——STARBOX在做的是应用层的多模型解耦。Google在做基础设施层的"智能体操作系统"，我们在做营销领域的"智能体工作站"。Google的Workspace Studio让普通员工能在Google生态里搭智能体，STARBOX的三层架构则让企业在任何生态上都能搭建自己的营销智能体矩阵——包括Google的、也包括其他的。

Google Cloud Next让我们更确信一件事：智能体时代已经不是"要不要来"的问题了。当Google把一半以上的ML投资都砸向Cloud、当75%的客户已经在用AI产品的时候，企业需要考虑的不是"要不要用智能体"，而是"我的智能体在哪个层面创造了别人替代不了的价值"。