Google 借 Cloud Next 2026 明确传递战略信号：公司不仅致力于 AI 模型研发，更旨在成为企业 AI 全栈基础设施合作伙伴。CEO Sundar Pichai 在博文中指出，Google Cloud 迈入新增长阶段，客户对模型、芯片及企业级 AI 工具的需求持续攀升。
本次大会核心聚焦“代理（agentic）”时代。Pichai 透露，Google 第一方模型 API 调用量已达每分钟超 160 亿 token（上季度为 100 亿）。目前近 75% 的 Google Cloud 客户已采用其 AI 产品，另有 330 家客户在过去一年内单家处理 token 量突破万亿级。
扩展企业 AI 平台 Gemini Enterprise
Gemini Enterprise 是今年 Cloud Next 的重头戏。作为端到端平台，它打通了企业数据、员工与 AI 代理的连接。Q1 该平台付费月活用户环比增长 40%，商业吸引力显著增强。路透社报道称，Google 正将 Vertex AI 部分功能整合至 Gemini Enterprise，以强化企业部署能力。
此举标志着 Google 从实验性 AI 用例向规模化企业应用转型。高管们重点强调了治理、可扩展性及生产就绪性，表明竞争焦点已从单纯的模型质量，延伸至企业大规模构建、管理及保障 AI 系统的易用性。
新一代 TPU 芯片赋能训练与推理
Google 同步推出第八代张量处理单元（TPU）：专为大规模训练设计的 TPU 8t 和针对低延迟推理优化的 TPU 8i。后者对需快速响应复杂任务的 AI 代理尤为关键。两款处理器均为下一代 AI 计算定制，将于年内上市。
据路透社报道，TPU 8i 在快速推理负载下性能较上代提升 80%，TPU 8t 则支持大型训练集群扩展。硬件更新进一步巩固了 Google 整合自有芯片、模型、云服务及安全工具的全栈策略。
资本支出方面，Alphabet 计划 2026 年投入 1750 亿至 1850 亿美元，其中略超半数用于机器学习算力以支持云业务。这一重金投入彰显了 Google 应对亚马逊、微软等竞争对手的决心。
总体而言，Cloud Next 2026 展现了 Google 积极的企业合作策略。公司不再仅追求 AI 技术突破，而是着力提供算力、芯片、软件及治理等规模化落地方案。对云客户而言，这意味着 Google 的最新举措更侧重于长期实际应用而非短期实验。
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