Google Cloud Next 2026：實驗階段結束，整場 keynote 押在 Agentic Enterprise

2026 年 4 月 22 日，Google Cloud Next 在拉斯維加斯開場。Thomas Kurian 上台第一句話就把整場 keynote 釘死在一個敘事上：

「你們已經跨越 pilot。實驗階段結束了。真正的挑戰來了：你怎麼把 AI 推進整個企業生產線？」

Google 這次把策略攤平成一個從晶片到 Agent 的整合堆疊——而最具體的動作，是把跑了幾年的 Vertex AI 直接改了名。

Vertex AI 改名 Gemini Enterprise Agent Platform

整屆標題定為「The Agentic Cloud」，最受矚目的發布是：Vertex AI 正式改名為 Gemini Enterprise Agent Platform。這不是普通的品牌換名。

舊架構下，Vertex AI 是 Google Cloud 的 ML 平台，Agentspace 是員工面向的 AI 助理，兩個是分開的產品。Cloud Next '26 之後重新洗牌：

• Vertex AI → Gemini Enterprise Agent Platform（開發者 / IT 用的技術平台）
• Agentspace → 被整合進統一的 Gemini Enterprise 應用（員工端的使用介面）
• 兩個平台之間有一個叫 Inbox 的統一入口，用來管理企業所有 agent

換句話說，Google 把「讓工程師建 agent 的工具」和「讓員工用 agent 的介面」整合進同一個產品家族，用 Gemini 這個品牌統一對外。

平台裡的具體能力分成三層：

模型層 — Model Garden 現在收錄超過 200 個模型，包含 Google 自己的 Gemini 和 Gemma 系列、Anthropic Claude、Meta Llama 等第三方模型（根據 The Next Web 報導）。ADK（Agent Development Kit）v1.0 穩定版跨四種語言發布。

建構工具 — Agent Designer 是視覺化 flow canvas，目前 preview；Agent Engine Sessions 和 Memory Bank（給 agent 跨對話保持持久 context）正式 GA；新的 Agent Garden 提供客服、資料分析、創意任務的預建 agent 解決方案。

互通與治理 — A2A（Agent2Agent）protocol v1.0 已在 150 個組織生產部署（根據 The Next Web 報導），讓不同平台的 agent 互相溝通，Apigee 扮演 API-to-agent 橋接器。ServiceNow、Salesforce、Workday、Deloitte、Atlassian、Adobe、Oracle、Palo Alto Networks 等廠商的 agent 可直接在 Gemini Enterprise 裡被發現和部署（根據 CRN 報導）。商業面，Q1 Gemini Enterprise 付費月活躍用戶季增 40%（Google Cloud 官方 keynote 數字）。

第 8 代 TPU 與 AI Hypercomputer

整個堆疊的底層是 AI Hypercomputer，而它的核心是第 8 代 TPU。命名揭示了 Google 的賭注：TPU 8t（training）+ TPU 8i（inference）——把訓練和推理分開做專門晶片設計，而不是一顆 GPU 通吃。這是 Google 從 TPU v5 之後一直在加深的差異化。

這個策略的賭注是：推理工作負載的特性，和訓練已經夠不一樣，值得專門的硬體。如果 Agent 時代的算力消耗主要在推理而非訓練（這是業界目前的共識），那麼推理晶片的單位成本與能效就會成為決定性指標。

值得注意的是，第 8 代 TPU 的具體效能數字、能耗對比、訂購窗口在 keynote 上講得很模糊。Google 願意秀「我們有專用矽」的姿態，但把硬數字留到後續。對企業 IT 來說，這層在帳面上仍是承諾大於可驗證。

對於想跳出雲端、在本地端跑推理工作負載的團隊，市場上也有對應的硬體選項——例如以 Genspark Super Agent 這類 super agent 服務搭配本地算力做多步驟自動化研究的情境，是中小團隊在不綁定單一雲廠的前提下，自己組 agentic 流程的一條路。

Agentic Data Cloud 與 Virgo Network

Kurian 反覆強調一句方程式：「智慧加上自動化必須交付價值。要做到這件事，你需要 context 和 action。智慧來自你的資料，自動化由 Agent 驅動。」

落到產品上就是 Agentic Data Cloud：BigQuery、Looker、Knowledge Catalog 被改造成 Agent 可以直接讀寫的「思考-行動」介面，而不只是給人查的儀表板。資料層從「給人看」轉成「給 agent 用」，是這屆很關鍵的一個底層轉向。

撐起這一切的網路骨幹是新的 Virgo Network 資料中心 fabric。再加上一個很不「Google 風格」的發布——Data Agent Kit：一套可攜的 skills、MCP tools 和 plugins，直接安裝進 VS Code、Gemini CLI、Codex，甚至 Claude Code。

這是 Google Cloud 第一次公開接受自己的工具會「住在競爭對手的編輯器裡」。意思是：Google 不再執著於把開發者拉進自己的 console，而是承認資料-Agent 服務應該是一個跨工具的橫向層。對既有 Claude Code 工作流但又用 BigQuery 的開發者，這是立即可用的接點。

「實驗階段結束」意味著什麼

Kurian 在 keynote 裡丟出一句針對競爭對手的話：對手「hand you the pieces, not the platform」。這是在說 Microsoft 和 AWS——你有 Azure OpenAI Service、Copilot Studio、Semantic Kernel，但那些是分開的零件；Google 的賭注是你不需要自己拼，直接給你整合好的平台。

Google 也端出數字來支撐「我們已經在規模化」的敘事：

但「整合」這件事本身就是疑慮的來源。Gemini Enterprise 最常被分析師和使用者點名的弱點是：如果你的 tech stack 不在 Google 生態裡，整合複雜度顯著上升。Microsoft 365、Salesforce、Workday 的企業要把它接進現有工作流，依然需要大量客製化開發（根據 dust.tt、kore.ai 等第三方分析）。Cloud Next '26 那份合作夥伴名單，某種程度上就是在正面回應這個疑慮——但「夥伴有 agent 可用」和「整合是無摩擦的」之間還有很大距離。

另一個成本是時機。Vertex AI 花了幾年才讓開發者社群習慣這個名字和心智模型，現在再換一次，對剛開始評估 Google Cloud AI 平台的 IT 決策者來說，得重新學這產品叫什麼、在控制台哪裡找。而那些 keynote 數字也要打折看：「75% 客戶使用 AI」沒區分試用和投產，160 億 tokens/分是 input/output 加總、包含所有 Gemini 呼叫，離「企業真實 ROI」還有距離。

改名是訊號，不是答案。訊號說的是：Google 決定把 agentic AI 放在企業戰略的正中心，而不是旁支。答案要等接下來幾個季度——看 A2A 生態有多少真實的跨平台 agent 部署、Gemini Enterprise Inbox 的採用速度，以及企業到底會買單一供應商的 end-to-end 堆疊，還是繼續 multi-vendor。

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完整公告列表見 Google 官方 Cloud Next 2026 總覽；改名與平台細節參考 The Next Web、CRN 報導，整合疑慮參考 dust.tt、kore.ai 等第三方分析。