每年的 Google Cloud Next 大會都是雲計算世界的風向標，展示技術趨勢，也為開發者指明方向。這次我有幸以思否觀察團成員身份，親臨 2025 年 4 月 9–11 日在拉斯維加斯舉辦的 Google Cloud Next 25 大會，三天滿滿的議程中，最讓我感受到衝擊與啓發的，是第一天的主題演講。
本文我將從開發者視角出發，分享我在 Keynote 中聽到的重點內容，並結合出海需求講講：Google Cloud 為中國開發者考慮了些什麼。
如果要一句話來總結，我會説：本次主題演講清晰展現了 Google Cloud「以開發者為中心」的技術戰略，其核心方向有三點： (1) 全面擁抱人工智能；(2) 持續提升底層基礎設施能力；以及 (3) 不斷優化開發者體驗和生產力。
全球基礎設施升級：構建全球產品的底座
Google Cloud CEO Thomas Kurian 一開場就帶來了幾個關鍵數字：全球已有 400 萬開發者使用 Gemini 構建應用，Vertex AI 使用量在一年內增長 20 倍。
這些成果背後，是 Google 在基礎設施上的長期投入——目前已建成覆蓋 200 多個國家和地區的 42 個雲區域，配套超過 200 萬英里的海底和陸地光纜，打造出幾乎零延遲的「Google 速度」網絡。
特別值得一提的是 Cloud Wide Area Network (WAN)，已全面開放給企業客户，官方表示它可將延遲和成本各降低約 40%。對開發者來説，這意味着部署在全球不同地區的服務能更快、更穩、更便宜。
對於我來説，400 萬開發者和 20 倍增長本身或許只是表象，更值得關注的是：它的能力是否夠強？是否匹配我的需求？是否穩定？是否能讓我專注在構建產品，而不用擔心底層問題？
📌 對中國出海開發者而言，這種網絡與算力覆蓋，是構建全球產品的底層前提。我們可以將服務部署在靠近目標市場的地理區域，大幅降低延遲，帶來更好的用户體驗。這也是很多出海產品最關注的第一步。
Ironwood TPU 與 AI 超級計算：把 AI 性能推到極致
接着登台的 Google CEO Sundar Pichai 在現場公佈了第七代 TPU —— Ironwood，預計將在今年晚些時候正式推出。這一硬件是 Google 為了滿足 AI 推理與訓練日益增長的需求所打造的重磅升級。
與第一代 TPU 相比，Ironwood 的性能提升了驚人的 3600 倍；即便是與前一代 Trillium 相比，其峯值算力也提升了 5 倍，同時 高帶寬內存（HBM）容量提升 6 倍，能效更是達到了 Trillium 的兩倍。換句話説，用更少的電，做更多的事。
每個 Ironwood pod 最多可搭載 9216 顆芯片，整體算力高達 42.5 exaflops，並通過高度優化的數據通路設計，將芯片間的數據移動與延遲降至最低。這對於像 Gemini 2.5 Pro、Veo 2 這類需要巨量計算支撐的思維模型與多模態模型來説，是不可或缺的基建後盾。
這還只是第一層。在大會上，Google 還公佈了 AI Hypercomputer 的全面增強：
- 集成 Ironwood TPU，成為支撐 AI 的超級計算平台；
- 全新推出 400G Cloud Interconnect，是上一代 100G 的 4 倍帶寬，適配大模型高速通信；
- 引入 Anywhere Cache 與 Rapid Storage，其中 Rapid Storage 是業界首個支持區域級對象存儲的架構，隨機讀寫延遲比業界最快方案低 5 倍；
- 支持 vLLM（高效推理框架）與大規模推理負載調度。
更貼近開發者的部分是：GKE（Google Kubernetes Engine）現在也原生支持 AI 推理優化。根據 Google 現場分享的測試數據：使用 GKE 新功能後，服務成本可降低高達 30%，尾部延遲減少 60%，吞吐量提升 40%。
📌 對 AI 開發者來説，這意味着三件事：
- 大模型的部署成本正在快速下降；
- 開發者可以藉助現成的容器工具（如 GKE）部署高性能推理服務；
- 從底層硬件到上層平台，Google 正在打通一條「從想法到上線」的最短路徑，真正實現雲原生 AI。
📌 這場關於硬件和基礎設施的更新，表面看是技術參數的疊加，實則是 Google 向開發者遞出的強有力承諾 —— 如果你選擇在這裏構建 AI，Google 已經替你鋪好了地基。
Vertex AI：從模型到智能體的統一平台
Vertex AI 是 Google Cloud 上用於訓練、部署和管理 AI 模型的一站式平台。本次大會宣佈了不少升級，比如：
- 正式支持 Meta 的 Llama 4 模型；
- 全新的 Vertex AI Dashboards 可以更方便地監控延遲、吞吐等運行狀態；
- Model Optimizer 會根據請求特性，自動選擇最優模型；
- Live API 讓我們可以將實時音視頻流接入 Gemini，進行實時互動。
更值得一提的是，Vertex AI 現在也支持「多智能體系統」的構建 —— 一個系統中可包含多個 AI 智能體，相互協作，完成更復雜的工作流。
📌 對開發者來説，Vertex AI 的這些能力意味着：你不需要自己搭建複雜的訓練、部署、監控平台，也不用擔心服務穩定性和多區域訪問的問題；對於初創團隊來説更是重要。
Gemini 2.5 Pro 與 Flash 雙引擎上陣
在這次 Keynote 上，Google 展示了 Gemini 2.5 系列的兩款核心推理模型：Gemini 2.5 Pro 和即將上線的 Gemini 2.5 Flash。這對組合各有所長：Pro 面向高精度任務，Flash 面向低延遲高頻交互。它們支持「思維鏈式推理（Thought Chaining）」，能一步步推理出結論，幾乎覆蓋了從複雜推理到實時互動的所有主流 AI 應用場景。
🧠 Gemini 2.5 Pro 是主打精度與深度的旗艦模型，支持文本與圖像等多模態輸入。超長的上下文使得它特別適用於代碼審查、長文本總結、法律或金融場景的推理輔助等對記憶與邏輯要求極高的任務。
⚡ Gemini 2.5 Flash 則是 Google 為追求高響應、高頻調用、高性價比而打造的輕量級推理模型，預計不久之後（就是現在還沒）在 Vertex AI 上開放使用。它的最大特點是：響應快、成本低、還能動態調節複雜度。
並且，Flash 模型還會自動根據問題複雜度調整回答邏輯！例如遇到簡單常識型問題就會快速回應，不再「認真地進行五段式推理」，而當面臨複雜任務時也能適當延長處理時間，確保輸出質量。對於需要高併發調用的客服系統、摘要生成器、問答機器人等業務，這種智能調節機制非常實用，也能極大降低使用成本。
此外，Flash 模型還允許開發者自定義「推理預算」——簡單來説，你可以設定更偏向快一點、準一點，還是省一點錢，Google 幫你在不同目標間找到最優解。
📌 這兩款模型未來都將在 Vertex AI 中穩定提供服務，支持與其他 Google 模型與服務無縫集成。你可以根據產品需求靈活切換：複雜問題交給 Pro，高頻響應交給 Flash，從容應對不同規模和節奏的 AI 應用需求。
這裏也補充一點：很多開發者可能還不知道的是，在以人類偏好作為評測標準的權威大語言模型的測評榜單 Chatbot Arena 中，Gemini-2.5-Pro-Exp-03-25 的排名是全球第一，這是經過真人實測的結果，也是許多模型推出前會參與進行測評的首選榜單。
多模態生成的 AI 創作工具箱再進化：圖像、音頻、音樂、視頻全面升級
除了 Gemini 系列模型，Google 也在本次 Keynote 中展示了旗下多模態生成模型矩陣的全面升級：圖像生成的 Imagen 3、音頻生成的 Chirp 3、音樂生成的 Lyria，以及視頻生成的 Veo 2，每一個都直指一個特定的創意工作場景。
📸 Imagen 3：作為 Google 最新的文本生成圖像模型，它不僅支持高保真圖像生成，還強化了對圖像局部的修復與再創作能力（inpainting/outpainting）。其對 prompt 的理解程度業界領先，適合用於產品視覺、廣告、插圖生成等場景。
🎤 Chirp 3：僅需 10 秒音頻，即可生成定製語音語音風格！應用在客服語音、品牌人設、可訪問內容生成等領域。它延續了 Chirp 系列對自然音色與語義表達的高保真要求。
🎵 Lyria：這是 Google 推出的企業級文本生成音樂模型，只要輸入一句描述，即可生成 30 秒音樂片段，適合創作配樂、短影音 BGM、遊戲音效等內容。現已開放申請內測（申請入口: https://docs.google.com/forms/d/1YktCIiIzyZe6TxfKnQ9PzybXGLzO...）。
🎬 Veo 2：本次最值得關注的，是 Google 的旗艦級文本生成視頻模型 Veo 2，它不再只是視頻生成工具，而是一個視頻創作與編輯平台，包含以下強大功能：
- P 視頻（去除元素）：可自動刪除視頻中不需要的物體（如路人），提升畫面純淨度；
- 關鍵幀生成：通過輸入起始幀和結束幀，自動生成中間段落，保持畫面流暢自然；
- 擴展畫面：將原有橫屏視頻自然擴展為豎屏，便於社媒平台分發（如抖音、小紅書）；
- 鏡頭控制：可以指定攝像機移動方向、構圖風格，甚至模擬延時攝影或無人機跟拍。
值得一提的是，Google 自家的 VideoFX 服務正是基於 Veo 2 構建，未來這項能力有望進入 Workspace 與 YouTube 創作者工具中。
同樣的，Veo2 目前已開放候補名單申請（申請入口: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfdksQf4brbFzAx5l1ge...）。
📌 對於內容創作者、品牌出海團隊、媒體機構來説，這組四件套讓我們能從一段文字、一條語音出發，可以快速生成圖像、音頻、音樂和視頻；當然，坊間也有許多這類的工具，也希望大家也都能比較嘗試，並且在社區反饋你的體驗和推薦。
智能體（Agent）生態系統：從概念走向實用，開發者可以立即上手
這次 Google 用 “Agents for everyone” 概括它的新願景，背後是多個已上線的功能組件，正式將「多智能體系統（Multi-agent Systems）」帶入開發者可用的階段。
更具體地説，開發者現在可以通過 Vertex AI 的以下能力，構建具協作能力的 AI 智能體系統：
- Agent Development Kit（ADK）：這是一個開源的開發框架，用户僅需不到 100 行 Python 代碼，就能完成他第一個智能體，並且支持工作記憶、對話狀態、外部 API 插件調用等功能。非常適合快速開發客服助手、業務流程機器人等場景。
- Agent2Agent 協議（A2A）：Google 是首家發佈開放 Agent 協議的主流雲平台，支持多個 Agent 之間基於標準協議交換信息。例如，一個智能體可以調用另一個智能體的能力，實現「AI 調用 AI」。這對於構建複雜任務處理流程至關重要。
- Agent Garden：這是一個智能體樣例和連接器集合，包含 100 多個可用的預構建模塊，支持連接 BigQuery、Google Workspace、Slack、GitHub 等常用工具和服務，大大降低集成成本。
- Chrome & Workspace 集成：Agentspace 已整合進 Chrome Enterprise 和 Google Workspace，普通員工也可以直接在瀏覽器或文檔中調用智能體，快速搜索、對話與執行任務。
這些能力目前已可以通過 Vertex AI 訪問使用，ADK 的開源項目也已經上線（可在 GitHub 上獲取），其中部分進階功能（如複雜智能體協調）雖然還處於預覽階段，但基本能力已經可以在真實項目中使用。
📌 適用場景舉例：
- 在跨國客服系統中，同時部署訂單查詢智能體、翻譯智能體與風險識別智能體，三者協作響應用户問題；
- 構建一個面向內部團隊的“多 AI 工具箱”，一鍵生成報告、摘要郵件、提取數據，提升員工效率；
- 在遊戲、教育、金融等領域構建具備腳本調用能力的 AI 角色。
📌 對於出海開發團隊而言，這樣的多智能體能力正是擴展產品差異化體驗、提升本地服務效率的關鍵武器。以往我們可能需要組建一整套微服務 + 對話系統 + 插件機制，現在 Google Cloud 提供了一套統一、開箱即用的解決方案，能讓中小團隊以極低成本快速驗證與迭代，就連運營、市場、銷售等非技術開發員工，也能通過低代碼方式使用 AI 工具。
數據智能、部署效率與國際化支持：開發者在出海路上的三大底氣
本次主題演講，在大數據分析方面，BigQuery 推出了 Conversational Analytics API（預覽版）和 BigQuery Knowledge Engine（預覽版）。前者讓用户能以自然語言與數據交互，後者則利用 Gemini 的能力智能分析數據模式並推薦業務術語。Looker 也集成了 Gemini，支持自然語言的數據分析和儀表盤創建。強大的數據分析能力是驅動全球業務增長的關鍵，BigQuery 和 Looker 的 AI 增強，能更加助力中國開發者更高效地獲取和利用數據洞察，更好地理解全球用户行為，優化產品和運營策略。
在無服務器和容器化方面，Cloud Run 提供了更好的容器化應用部署能力，Cloud Functions 則讓開發者能更輕鬆地構建可擴展的後端服務。Google Kubernetes Engine (GKE) 也新增了針對生成式 AI 工作負載的優化，包括自動縮放和負載均衡，這對於降低全球分佈式應用的成本和提升性能非常有幫助。
除了技術創新，Google Cloud 在國際化支持方面也做得非常出色。Translation API 支持多種語言，Firebase Hosting 的 i18n 重寫功能方便開發者根據用户偏好或地理位置交付特定語言的內容。更重要的是，Google Cloud 提供了廣泛的合規性服務，滿足全球各地的監管要求。這對於想要在全球市場合規運營的中國企業至關重要。
合規、安全與主權雲：解決出海最大隱憂
主題演講中也宣佈了 Google 全球主權雲佈局，目前已覆蓋 14 個國家、32 個區域，支持本地數據駐留與合規運營，配合 Deloitte 德勤、Accenture 埃森哲 等夥伴共同提供服務。
📌 這對中國企業尤其關鍵：我們常在出海過程中遇到數據合規、隱私保護等挑戰，尤其是在對數據主權高度敏感的地區，例如歐洲（GDPR）、中東和東南亞市場。Google Cloud 推出的主權雲方案，配合其全球合作伙伴生態，不僅能幫助企業符合法規要求，還能保障數據不出境、訪問路徑可控，大幅降低出海合規風險。
全新上線的 Google Unified Security（GUS）平台，也為企業帶來真正統一的安全視圖。它整合了端點、網絡、雲服務與應用的威脅檢測能力，所有數據會自動與 Google 的威脅情報服務（Threat Intelligence）結合分析，搭配 Gemini 實現半自動化的響應與防護。
📌 對於開發者來説，這意味着兩件事：
- 我們不再需要東拼西湊各種安全工具，就能獲得一個集成的安全防護體系；
- 安全不再只是「後期補救」的麻煩事，而是從 Day 1 起就可以融入應用生命週期。
這是一種「內建安全、合規隨行」的開發範式，特別適合對隱私與法規要求嚴苛的行業，比如醫療、教育、金融，以及各類 B2B SaaS 出海產品。
中國開發者出海的優選：Google Cloud
結合本次 Google Cloud Next 25 的發佈內容，我認為至少有以下 5 個理由，讓 Google Cloud 成為中國開發者出海的優選平台：
- 全球部署靈活、網絡延遲極低：支撐產品真正做到全球化分發與本地化響應；
- AI 模型與基礎設施全球領先：從推理模型到訓練芯片都在行業前沿，助力打造下一代 AI 產品；
- 工具鏈高度整合：從數據、模型到智能體，構建路徑統一、開箱即用；
- 合規、安全體系完整：主權雲與 GUS 安全平台減少出海風險，滿足多地區法規要求；
- 以開發者為中心的體驗設計：讓你更少“踩坑”，專注產品開發，提升迭代效率。
當然，各家雲服務商都有各自的定位和長處，本文只是藉由 Google Cloud Next 25 的內容，分享我的觀察與判斷。但最終的體驗還是要靠開發者社羣的共同反饋，才能形成真實的「口碑生態」。
📌 在此，我也想分享一句關於「出海」的心裏話：
真正能走出去的，不只是產品和技術，也不只是我們所在的物理位置，還包括我們對世界不同文化的好奇、對市場和用户的理解、以及和全球技術生態的深度連接。
出海，永遠不只是「把產品翻譯成英文」，而是要重新用世界多元的視角看清楚我們提供的核心價值。
後記：谷歌在 Agent 正在下一盤大旗？
看到 Google 推出 A2A（Agent-to-Agent 協議）和 ADK（Agent Developer Kit），我立刻聯想到當年的 Docker 與 Kubernetes。
當初 Docker 是第一個將容器技術真正落地並普及的革命性工具。開發者開始用它來打包、部署應用，但本質上它還是一個工具層，雖然一度風靡，卻沒能發展成一整套完整的管理系統。
後來，Google 主導推出了 Kubernetes（k8s），不僅解決了「怎麼運行容器」的問題，更是一口氣搞定了「如何大規模管理容器」的難題：部署、擴容、負載均衡、自我修復……整個系統完全掌控。
更關鍵的是，Google 在開源 Kubernetes 之後，將其交由 CNCF 管理，打造了一箇中立的開源社區，使得 AWS、Azure、IBM 等雲服務巨頭也願意加入共建，最終成為事實標準。
結果就是：Docker 領風騷，Kubernetes 定江山。
現在回到 AI 世界。雖然 Anthropic 的 MCP 搶佔了先機，定義了模型（Model）如何調用外部 API 和應用，但 Google 推出的 A2A + ADK + AgentSpace 看起來不僅是「補上拼圖」，更像是想主導下一代 Agent 生態。
特別是 ADK，雖然它是通過 MCP 來訪問外部 API 和資源的，但開發者在實際使用時是直接接入 ADK，對 MCP 的感知可能會變弱。MCP 可能悄然成為默認的底層通道，逐漸在生態中被邊緣化。
如果再往遠了想，假如 Google 按照當年 Kubernetes 的路徑，再打造一個面向 AI 的“CNCF”式開源組織——不僅定義 A2A 協議，還推動開發工具、框架、生態治理的一整套體系，會不會又是一場關於標準制定權的戰役呢？就留待與各位一同見證未來吧！
本文作者：Richard 林旅強 —— Google Cloud Next 25 思否觀察團成員、開源社聯合創始人、RTE開發者社區主理人，Dev.Together 開發者生態大會 2025 聯席主席。
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