在Google Cloud Next 2025大会上，Google宣布了几项更新，这些更新有助于CIO们采用和扩展智能体，同时减少集成的复杂性和成本。

本次活动重点关注为企业提供一个AI优化的平台和开放的框架，使智能体之间可以互操作。

在长达1小时40分钟的主题演讲中，Google Cloud的CEO 托马斯·库里安(Thomas Kurian)展示了公司大部分产品的更新，包括新的大型语言模型(LLM)、新的AI加速器芯片、围绕智能体的新的开源框架，以及对数据分析、数据库和生产力工具和服务的更新等。

通过新芯片实现成本效益优化

上周宣布的主要更新之一是Google第七代张量处理单元(TPU)芯片——Ironwood，它专门针对加速AI工作负载，特别是推理工作负载。

Google表示，通过新型TPU，其希望提供比早期发布的任何TPU都更高的每瓦特每美元的性能，这对于经常需要在资源有限或受约束的情况下完成更多工作的CIO们来说是个好消息。

随着企业采用LLM来运行GenAI驱动的应用程序，CIO们面临着在预算内应对推理工作负载指数级增长的压力。

“Ironwood为大型AI工作负载带来了性能提升，但同样重要的是，它反映了Google正在减少对英伟达的依赖，这一点很关键，因为CIO们正努力应对硬件供应问题和GPU成本上升的问题。这些工具共同旨在使企业AI的部署、扩展和管理变得更加实用。”Everest Group的实践总监Kaustubh K表示。

随着自主式AI(采用智能体来完成任务而无需人工干预)的采用，推理工作负载也将迎来另一波增长，因为LLM将开始在采取行动完成任务或用户请求之前进行主动推理。

使用开放框架解决自主式DevOps问题

上周，Google还宣布了新的开放框架——智能体开发工具包(ADK)和智能体间(A2A)协议，以帮助企业构建、管理和连接多个代理，甚至跨不同的生态系统。

虽然ADK的重点是帮助开发团队以更低的复杂性更快地构建智能体，同时拥有足够的管理控制权，但A2A协议旨在帮助企业在不同的生态系统或供应商平台上构建的智能体之间实现互连。

分析师认为，这些框架对CIO们来说将是一大福音，并有助于解决构建智能体或自主式应用程序方面的挑战。

“Google正在悄然重新定义智能体生命周期管理，因为这注定将成为下一个DevOps前沿。对于IT来说，这将产生巨大影响，因为自主式DevOps将成为企业未来最大的新型运营难题之一。”Futurum Group的CIO业务负责人Dion Hinchcliffe表示。

“这一重大战略举措是标准化企业版本中的开发团队如何监控、保护和退役智能体，以及如何在混合云中做到这一点，而Google是第一个连贯地提出这一点的超大规模云服务提供商。”Hinchcliffe补充道。

Everest Group的Kaustubh表示，CIO们可能会发现Google对开放标准和混合部署选项的重视很实用，特别是在将AI集成到现有环境中时。

“这些功能提供了灵活性，而无需进行重大的平台迁移，这可能对于分阶段或针对特定用例的采用很有吸引力。”Kaustubh补充道。

在进一步解释Google的战略与竞争对手(如AWS和Microsoft)有何不同时，Hinchcliffe表示，Microsoft正在优化“AI作为用户体验层”，而AWS则侧重于“基础元素”，而Google则开辟了中间地带——一个开发者友好但企业可扩展的自主式架构。

“这一战略可能会使其成为CIO们的真正差异化因素，因为他们希望智能体能够互操作、可观察和受企业管控，而不仅仅是附加到SaaS上的聊天机器人，”Hinchcliffe补充道。

虽然Microsoft通过Azure AI Foundry中的Copilot Studio和Azure Studio提供了构建智能体的能力，但AWS则通过Amazon Bedrock提供了构建智能体的能力。

小型LLM和其他更新

在Cloud Next 2025大会上，Google还推出了专门用于视频、音频和图像的LLMs，即Veo 2、Chirp 3和Imagen 3。

分析师认为，这些专门的LLM可能有助于企业在视频、音频和图像生成相关任务上实现更高的准确性，同时在一定程度上降低成本。

专门的LLM和更小、更快的Gemini变体直接解决了成本效益优化这一企业AI扩展中尚未解决的问题，据Hinchcliffe表示。

“对于CIO们来说，这些更新使得在边缘设备、私有数据存储或垂直应用程序中嵌入LLM变得更加现实，而不会过度支出。”Hinchcliffe表示。

在生产力方面，Google上周通过Google Workspace更新了其生产力套件，引入了新的智能体，并推出了新的CES智能体。

然而，Hinchcliffe表示，这些更新对于任何CIO的真正价值在于，这些智能体或更新有助于弥合企业任务自动化与结构化、可管控的AI工作流程之间的鸿沟。

“这是大多数供应商在演示新功能时都会忽略的一点。”Hinchcliffe表示。Google宣布的其他更新包括一系列数据分析、数据库、网络和安全更新，以及一个新的应用程序设计中心。