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title: "“软硬兼施” 突围 AI 竞赛！谷歌 Cloud Next 大会祭出 AI 智能体 “全家桶” 自研 TPU 8t/8i 同步登场"
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description: "谷歌在拉斯维加斯举行的 Google Cloud Next 大会上推出了全新的 AI 智能体构建工具和最新一代自研张量处理器 (TPU)，以应对日益激烈的 AI 竞争。谷歌通过 “软硬结合” 的策略，旨在重新夺回技术高地，并挑战英伟达在 AI 芯片领域的主导地位。谷歌云首席执行官 Thomas Kurian 表示，公司将提供完整的底层支撑体系，以推动企业自动化和生产效率的提升。"
datetime: "2026-04-22T14:28:05.000Z"
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# “软硬兼施” 突围 AI 竞赛！谷歌 Cloud Next 大会祭出 AI 智能体 “全家桶” 自研 TPU 8t/8i 同步登场

智通财经 APP 获悉，在人工智能 (AI) 竞争日趋白热化的当下，谷歌 (GOOGL.US) 正试图通过 “软硬结合” 的策略重新夺回技术高地。在本周于拉斯维加斯举行的 Google Cloud Next 年度大会上，谷歌的云计算部门不仅推出了一套全新的 AI 智能体构建工具以对标 OpenAI 与 Anthropic，同时还发布了最新一代自研张量处理器 (TPU) 系列，向英伟达 (NVDA.US) 在 AI 芯片领域的统治地位发起新一轮挑战。  

**软件层加码：AI 智能体抢占企业自动化入口**

在拉斯维加斯举行的年度大会上，谷歌云展示了可用于创建 AI 智能体并追踪其在企业内部工作流程的工具，其中包括一个专属收件箱，供虚拟智能体发布信息与进度报告。与此同时，谷歌还对其 Workspace 生产力套件进行了多项更新，并描绘了一个 AI 智能体将彻底改变普通员工日常工作的愿景。

当前 AI 热潮所依托的核心技术，不少均由谷歌研究人员开创。但如今，谷歌正与头部 AI 智能体厂商展开激烈角逐，争夺迫切借助 AI 技术提升生产效率的企业客户。谷歌仅今年一年的资本支出就将高达 1850 亿美元，投资者期待公司能开拓足够多的新业务，以此支撑这笔巨额 AI 投入。

谷歌云首席执行官 Thomas Kurian 在博客中表示：“我们并非提供可零散拼凑的单一服务，而是为创新打造一套完整的底层支撑体系。”

AI 编程领域是谷歌的重点发力方向，也是其管理层愈发担忧已落后对手的赛道。多位初创企业创始人透露，硅谷众多工程师会在 Anthropic 的 Claude Code 与 OpenAI 的 Codex 之间切换使用，对比二者效果，却很少会考虑谷歌的相关产品。

为吸引开发者，谷歌宣布其 Gemini 企业级智能体平台将新增记忆库、个人记忆档案等功能，解决早期部分 AI 工具无法留存历史交互记录的短板。另一项新功能智能体模拟，则能帮助开发者在工具上线前完成更全面的测试。

Anthropic 已通过旗下 Cowork 产品将业务触角延伸至其他行业从业者，谷歌也在全力争夺这一市场。谷歌推出 Gemini 企业应用，将其定位为 “每位员工的 AI 入口”，用户无需编写任何代码即可创建智能体。

谷歌还发布了协作平台 Projects，支持员工与同事、AI 智能体协同工作。该平台可整合 Workspace、微软 (MSFT.US) OneDrive 及企业聊天软件等多方信息，让智能体在完整场景下运行。谷歌还推出的其他相关产品，帮助客户确保 AI 智能体在有合规要求的行业中安全使用。

此外，谷歌还推出了全新网络安全智能体，助力客户防护系统安全。尽管 AI 模型能快速识别大量漏洞，但在缺乏完善防护机制的情况下，其被恶意利用的风险也日益引发关注。

**硬件层革新：TPU 8t/8i 登场，能效比飙升超一倍**

在算力基础设施层面，谷歌同步推出了新一代 TPU 芯片产品线，试图进一步降低 AI 推理成本并提升能效。在大会上，该公司表示，新款 TPU 系列将推出两个版本：TPU 8t 专用于 AI 软件的开发训练，而 TPU 8i 则专为已开发完成的 AI 服务运行阶段 (即 “推理” 阶段) 设计。

在当前由英伟达主导的行业格局中，谷歌已成为自研 AI 芯片领域最成功的厂商之一。近几个月来，TPU 芯片在硅谷市场需求持续走高，谷歌也希望凭借新一代产品延续这一发展势头。

此次新品发布，是谷歌推动 AI 软件部署成本更低、能耗更少的整体战略一环，同时也致力于提升服务响应速度。全新 TPU 芯片搭载更大片上存储容量，能够实现用户期待的快速响应。不过，愈发复杂的多层软件架构，对算力的需求也在持续攀升。

谷歌云计算与 AI 基础设施副总裁 Mark Lohmeyer 表示：“核心目标是以尽可能低的单次交易成本，实现尽可能低的响应延迟。交易总量正在大幅增长，只有持续降低单次交易成本，才能支撑 AI 技术规模化发展。”

AI 服务与软件的训练，需要依托系统快速处理海量数据，挖掘数据关联并构建可数学化表达的模型规律。而在推理阶段，即运行已训练完成的软件与服务时，集成大容量存储的处理器优势更为显著。

这种设计让 AI 无需调取外部存储信息，从而实现更即时的响应，在计算机进行多步骤逻辑推理、自主学习优化的场景中效果尤为突出。

用于训练的 TPU 8t 芯片可集群部署，最高可组建成 9600 颗芯片的超大规模算力系统。谷歌表示，在部署这类大型算力集群时，电力供应已成为数据中心的主要制约因素，因此运营商需要更高能效的系统，以充分利用有限电力资源。TPU 8t 的每瓦性能较上一代提升 124%，TPU 8i 则提升 117%。

性能提升还得益于谷歌自研内部网络技术的优化，大幅增强了芯片间高效通信能力。谷歌官方声明称，基于该系列芯片打造的 AI 系统将于今年晚些时候全面开放商用。

谷歌同时表示，将继续为有需求的客户提供基于英伟达芯片的相关服务，英伟达产品目前仍是 AI 计算领域的主流方案。Lohmeyer 透露，谷歌计划成为今年下半年首批部署英伟达全新架构硬件的厂商之一。

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