摘要

Google Cloud Next没有“月度模型竞赛”意义上的大招，核心信号是AI竞争已进入全栈生态战。 从AI Hypercomputer、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、模型平台到Agentic Task Force，Google押注的是一套企业基础设施；庄明浩的会后判断是：“其实没有大招，但比赛似乎已经进入全方位的生态的较量。”
企业AI需求仍在陡峭增长，Google第一方API调用已达每分钟160亿token。 这一数字上季度为100亿、2025年Q3为70亿，半年翻倍；Google内部75%的新代码已由AI生成，上季度还是50%。庄明浩将这些数据与“The agentic enterprise is real”这一判断并置，强调了AI使用量的快速增长。
TPU 8把训练与推理正式拆成8t和8i，反映推理可能占未来算力需求50%以上。 Thinking Machines使用TPU后称训练效率提高两倍；Anthropic与Google的早期绑定说明，TPU的价值也不只是芯片性能，还与模型客户、Cloud交付和长期生态投入有关。
安全被Google提升为独立于数据和模型的一整层；庄明浩将Wiz的320亿美元收购理解为补足安全产品线、提升安全战略等级。 法律、金融和传统IT领域的Agent公司实践显示，企业客户尤其看重数据隔离、权限、隐私、治理和复杂流程；这些环节可能正是垂类Agent暂时不被基础模型吃掉的空间。
Google Cloud正主动把“开放”变成竞争策略，而非坚持封闭的Google全家桶。 Keynote同时出现Apple、Microsoft 365、NVIDIA Rubin和AWS：Gemini Enterprise可连接Microsoft 365，数据服务跨接AWS与微软云；Thomas还说下一代Apple AI模型主要会由Google Cloud提供，并可能在新的Siri中体现Google AI能力。
Anthropic对软件的判断比“AI提高开发效率”更激进：AI能力每七个月翻倍，软件价值将从实施转向定义问题。 当实施、验证、部署和维护被压缩，最稀缺的环节变成“识别、定义跟界定问题”；据其披露，Claude Code收入已达0.5 billion美元，2026年较去年增长100%，但当时2026年才过去四个月，其产品隐喻是“be water”。
投资与并购是Google AI战略的一条暗线，既获取财务回报，也购买生态、行业know-how和产品补位。 庄明浩以Anthropic、Wiz、Producer.ai及三家垂类Agent被投公司为例；对SpaceX则明确保留不确定性——若其“传说”以2万亿美元上市、Google持股可能超过5%，这笔资产或值1000亿美元，“太疯狂了”。

精读

1. Google把Agentic Enterprise定义成已经发生的现实

Google Cloud CEO Thomas开场即定调：“The agentic enterprise is real。”过去两年还在讨论AI和Agent能否落地，这次面向企业市场的叙事已经转为如何构建、拓展、治理和优化。
Gemini Enterprise被定位为面向企业的全新AI代理平台，围绕构建、拓展、治理和优化四个支柱展开。其底层基础设施是AI Hypercomputer，数据侧是Agentic Data Cloud；安全、模型和任务也分别被列为独立层，而不是一款孤立的聊天产品。
庄明浩将Google Cloud的能力归纳为五层：AI Hypercomputer、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Platform and Models、Agentic Task Force。最反直觉之处是第三层并非模型，而是安全。

2. 每分钟160亿token，让“企业AI已成真”有了量化支撑

Pichai披露，Google第一方API调用达到每分钟160亿token，上季度为100亿、再上一个季度为70亿；从2025年Q3到2026年Q1，半年时间翻了一番。
Google内部由AI生成的新代码占比从上季度的50%升至75%。庄明浩强调这两组数字增长很快，并将其与企业AI已进入现实这一判断联系起来。
模型阵容也让庄明浩判断Google目前看上去在多模态方面较强：Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image即Nano Banana 2、Lyria 3、Veo 3.1 Lite，以及Anthropic的Opus 4.7。他以此提出，竞争的主桌可能在语言、coding与多模态之间轮转。

3. TPU 8押注的不只是训练，而是推理需求的结构性上升

Google公布TPU 8t与TPU 8i，分别服务模型训练和推理，并由不同代工厂商生产。拆分背后的判断是，未来几年内推理需求占比可能超过50%，甚至需要比训练更多的算力。
Mira Murati创办的Thinking Machines被作为客户案例：使用TPU后，其训练效率提高两倍。现场升起两颗芯片、展示亮着蓝灯的TPU与Google GPU机柜，也获得了很多掌声。
Anthropic专场从小规模到大规模集群，讨论训练扩展、性能优化和配置；庄明浩坦言这是当天“听得最吃力”的一场，没有把自己没听懂的技术细节包装成结论。
Acquired与Google基础设施负责人Amin、DeepMind首席科学家Jeff回顾十多年TPU道路：其间有失败，也进一步推演了未来可能面对的电力、数据中心建设、先进制造与封装、代工等问题。庄明浩听出的核心不是单次技术突破，而是“组织、文化以及战略选择”支撑了长期投入。

4. 安全成为独立产品层，也是垂类Agent最难被模型吞掉的部分

Agentic Defense被放在数据层之上、模型层之下，显示安全并非附加功能。Google既展示Gemini原生的安全产品，也让Wiz联合创始人登台；Wiz还以红、蓝、绿等不同队伍和等级评估Agent风险。
320亿美元收购Wiz在庄明浩看来补足了Google Cloud原有安全产品线，同时再次抬高安全的战略等级。安全在Keynote中的高占比，是他感受到的明确资源倾向之一。
法律、金融、银行和政府客户对数据、权限、隐私与流程要求极高。Harvey、Rogo和Mechanical Orchard的实践表明，垂类Agent的价值不只在界面或提示词，而在把模型嵌入这些约束极重的真实系统；这些环节也可能构成其暂时不被基础模型完全替代的空间。

5. 垂类Agent靠模型路由、复杂交付和行业人才争取生存空间

市场上有一种偏共识的观点是垂类Agent终将被基础模型吃掉，但三家公司给出的经验是：单一模型厂商很难满足复杂任务，中间层负责类似路由的工作，仍然具有现实意义。
主持人、Google Ventures的Crystal Huang邀请了法律Agent Harvey、金融研究工具Rogo，以及改造银行、政府等大型机构遗留计算机系统的Mechanical Orchard；三家公司也都是Google投资的公司。
“按结果付费”仍然较难实现。三位嘉宾的共识是，现阶段主要采用基础订阅、扩展包，再叠加一点按结果收费的尝试，同时依靠复杂流程和交付落地。
真正紧缺的是“又懂业务又懂AI边界”的人：既掌握垂直行业know-how，又知道模型能做什么、不能做什么。这类人才同样是构建RL环境和Agent harness时的共同瓶颈。

6. Anthropic认为软件的价值三角正在倒转

Anthropic给出的“暴论”是AI能力每七个月翻倍，快于摩尔定律；驱动力来自所处理问题更复杂、运行时间更长，以及代理框架越来越复杂。
AI影响企业有三条路径：让员工更聪明、让流程更快，以及创造变革性产品。前两者包括企业搜索、研究分析、文件生成、开发提速和流程自动化；第三者则是以AI为中心创造新应用、收入乃至行业变化。
传统软件把少量精力用于识别和定义问题，大部分成本花在实施、验证、部署和维护；随着AI coding增强，这个三角将倒转，绝大部分价值转向“识别、定义跟界定问题，并且决定解决它”。
软件也会像水一样：底层大模型在流程中调用各种工具，围绕目标不断回调。Claude Code被视为这个逻辑的样本；据其披露，产品收入已达到0.5 billion美元，2026年较去年增长100%，但当时2026年才过去四个月。

7. 开放、投资与并购共同构成Google的生态下注

Keynote不仅出现Google，还出现Apple、Microsoft 365、NVIDIA Rubin与AWS。Thomas说下一代Apple AI模型主要会由Google Cloud提供，并可能在新的Siri中体现；Gemini Enterprise可连接Microsoft 365，数据服务也能跨接AWS和微软云。
庄明浩还把投资回报的想象空间延伸到SpaceX：他称SpaceX上市估值“传说”可能到2万亿美元，Google持股“可能”超过5%；若成真，早期几亿美元、甚至接近10亿美元规模的投资或值约1000亿美元，但这些都是带有不确定性的假设。
Anthropic很早获得Google投资并开始尝试TPU，既让Google看到模型生态的价值，也可能带来估值回报；Harvey、Rogo和Mechanical Orchard则把垂直行业know-how带入Google的投资与模型生态。
并购承担产品补位：Wiz强化安全，Producer.ai则补充专业音乐人的AI编排工具，并被庄明浩联系到Lyria 3能力的提升。其判断是，财务收益只是附加，生态建设和模型演进同样重要。
现场两次热烈鼓掌：一次是在演示Gemini帮助美国滑雪队改进动作时，庄明浩说如果没记错，出场的运动员应该是三届奥运冠军肖恩·怀特；另一次是在Thomas讲到Gemini与NASA合作、帮助美国最新的航天飞机改进时。
庄明浩没有给出Google下注方向的唯一答案。他的会后判断是：“其实没有大招，但比赛似乎已经进入全方位的生态的较量。”

Cursor 获600亿美元收购 | Anthropic 二级市场触及1万亿美元，Figma、Adobe、Canva 要完？Shopify 的 AI 阶段跃迁：2026 年使用量爆发、无限 Opus-4.6 Token 预算、Tangle、Tangent、SimGym——Shopify CTO Mikhail Parakhin