谷歌云Next 2026前瞻：真正的主角不是AI，而是控制平面

所有准备参加本周谷歌云Next大会的人，都在预期又一轮人工智能公告的冲击——更多Gemini更新、更多智能体、更多基准测试，以及更多在主题演讲中光鲜亮丽、转眼消失在幻灯片里的现场演示。

但这种预判，很快就会显得过时。

谷歌真正准备摆上台面的东西，远比一次模型发布周期更为宏大。如果企业高管走出曼德勒湾度假村时，脑子里只装着参数规模的大小，那他们就彻底错过了真正的信号。这场大会正在演变成一场争夺企业执行层未来的平台之战——而谷歌正在将自己定位于整个行业还在假装视而不见的那个技术栈层级上。

你不会从台上听到的真正标题

谷歌发布的不是AI功能，而是在尝试构建智能体企业的操作系统。

这个区别至关重要。功能是叠加在平台之上的，而操作系统本身定义了平台。这两种姿态的差距，就是出售工具与掌控工作实际发生的运行时环境之间的差距。

企业技术栈正经历一场清晰可循的演变：从记录系统，到协作系统，再到执行系统。Salesforce、Workday和ServiceNow靠前者建立了各自的商业帝国，互联网与移动时代则靠后者积累了巨额财富。而第三个阶段——真正能完成工作的系统——才是谷歌在本次大会上伸手争夺的奖杯。

落到实处，这意味着三件事：AI不只是协助，而是主动执行；数据系统不只是存储，而是提供上下文；平台不只是运行应用，而是跨应用编排工作。

为什么大多数人会错过这个信号

整个行业的讨论仍然停留在错误的抽象层次上：哪个模型更好、谁的聊天机器人最强、谁的基准测试分数比上个季度更高。这场争论已经过时了。

现在真正重要的问题，几乎没有人在台上提出：谁掌控着AI真正完成工作的控制平面？模型正在商品化，推理成本每月都在下降，杠杆正在向上迁移——进入那个将模型输出转化为企业成果的编排、治理、身份认证与执行层。

这正是谷歌发起进攻的地方，也是亚马逊云科技、微软、Salesforce以及现代数据栈玩家们都在悄悄争夺阵地的层级。

大会上值得重点关注的五个方向

结合谷歌近期的产品节奏、合作伙伴策略和基础设施投资，以下是企业高管本周需要密切关注的信号。

智能体基础设施——最核心的变量

谷歌正在为持续运行的常驻智能体重新设计基础设施，而不仅仅是为训练下一个模型。这是一种根本不同的工作负载，需要一套根本不同的技术栈。

预计会有关于TPU下一阶段演进的信号，训练芯片与推理芯片将更加明确地分化。面向AI优化的网络和存储将针对长期运行智能体工作负载的延迟和内存特性进行调优，而非过去十年定义云计算的批处理式工作负载。还可能出现关于专为持续执行而非间歇性计算构建的底层基础设施的暗示。

这与整个基础设施领域正在发生的事情高度吻合。英伟达、博通以及每一家超大规模云服务商，都在争相构建"AI工厂"。算力重心已经从训练转向推理，现在又进一步转向持续执行。谁掌控了每天24小时运行智能体的基础底层，谁就掌控了未来十年的云计算经济。

数据成为AI的记忆

这里才是真正有趣的地方，也是Snowflake和Databricks应该高度警惕的地方。

谷歌预计将大力推进跨云数据访问、基于知识图谱的语义层，以及AI原生的数据交互模式。翻译成直白的语言就是：数据平台正在演变为智能体的上下文引擎。

这对现代数据栈而言意味着一个令人不安的推论。数据物理上存放在哪里，已经不再是核心价值所在。真正的价值在于AI如何在数据上进行推理。这是一场不同的竞争，数据湖仓和数据仓库的既有玩家并未天然为此而生。谷歌正在释放信号：它打算让BigQuery和其数据结构成为推理的运算层，而不只是存储层——这对每一个按计算量和存储量收费的数据平台都有深远影响。

Gemini不是模型，而是控制平面

忘掉模型更新吧。真正的战略在于将Gemini重新定位为编排层、智能体运行时、治理系统，以及连接企业记录系统的接入点。

这一重新定位，让谷歌直接与AWS Bedrock及其智能体框架、整合进Azure和微软365生态的Copilot，以及坐拥全球最大CRM数据集的Salesforce Agentforce正面交锋。每一家厂商都从不同的起点走向了同一个结论：战场正从模型转向平台，再转向控制平面。

谷歌押注的是：谁掌控了智能体被部署、治理、监控和商业化的控制平面，谁就掌控了未来十年的客户关系。这个奖杯，远比模型排行榜更有价值。

安全走向自治

这是业界讨论最不充分的趋势之一，也应该是每位首席信息安全官在参加本次大会前重点关注的议题：AI正在同时成为攻击者和防御者。

预计将出现持续威胁检测、自主响应修复，以及远超过去十年安全仪表盘和SIEM工作流的AI驱动安全运营。谷歌云旗下的Mandiant为谷歌提供了一项独特资产，而两者的整合故事正越来越接近落地。

安全正在从仪表盘转向能够主动采取行动的系统，这是一种结构性转变，它将采购对话从工具导向转向了结果导向。

应用层正在悄然式微

这是最微妙的转变，对于任何管理SaaS产品组合的人来说，也可能是最重要的。

谷歌Workspace并非只是在叠加AI功能，而是被重新定位为与智能体交互的界面、工作协调层，以及任务能够跨工具流转而非局限于单一工具的系统。

应用不再是产品，智能体才是。这对每一家SaaS厂商都有深远影响——那些假设用户会登录、点击界面、在单一工具内完成工作流的定价策略、产品包装和竞争护城河，都将面临冲击。当智能体成为用户，用户界面就只是一个功能，而不再是产品本身。

竞争现实

没必要粉饰谷歌目前所处的竞争态势。这是一场刀光剑影的肉搏战，而在位者个个强悍。

亚马逊云科技依然占据开发者生态和基础设施深度的优势，Bedrock加智能体框架的组合正在快速成熟。微软掌控着分发渠道和企业工作流，Copilot已渗透至几乎每一家财富500强企业。Databricks和Snowflake牢牢把持着现代数据栈，以及大多数大型企业的数据工程师关系。Salesforce掌握着业务流程自动化和营收端的记录系统层。

谷歌的策略是将所有这些层级整合进一套统一的系统。这是这个故事最大胆的版本，也极难执行——而谷歌的企业市场拓展能力，历来是这家顶尖技术公司最明显的软肋。

我将重点观察什么

以下是本周评估所有公告的核心视角：

真实客户是否已在生产环境中运行多智能体工作流，还是那些案例研究不过是穿着客户Logo外衣的试点项目？开发者是否会向谷歌的智能体平台靠拢，还是继续紧抱AWS和OpenAI？跨云方案是否真实、可验证地运行在客户环境中，还是仍停留在市场定位层面？最重要的是——谷歌能否终于展现出与其技术实力相称的企业市场拓展能力？

这些问题的答案，在未来90天内的影响，将远超主题演讲本身。

结语

谷歌正在早期阶段押下一个大注，而这正是问题的关键所在。

市场上大多数玩家仍在发布副驾驶产品——那些嫁接在现有应用上的生产力助手。谷歌试图定义的，是副驾驶之后的时代：一个跨越数据、应用、安全和基础设施，面向自治、持续、多智能体工作的控制平面。

这不是一场模型战争，而是一场关于工作如何完成的控制平面战争。

如果谷歌成功执行，本次大会或许将成为企业技术栈围绕谷歌端到端掌控的智能体基础底层全面重置的历史时刻。如果失败，亚马逊云科技和微软则完全有能力吃下这个机会，将其转化为各自的业务版图。

无论如何，本周至关重要。正确读懂信号的企业，将在未来24个月内朝着正确的技术栈层级持续构建。而那些将本次大会解读为又一次AI功能发布的企业，则将在24个月后困惑地发现，自己的技术路线图已经落伍。

盯住控制平面，其他一切都是下游。

Q&A

Q1：谷歌在本次云Next大会上真正想推什么？

A：谷歌真正的战略目标，是构建智能体企业的操作系统，而不仅仅是发布新的AI功能或模型更新。谷歌试图打造的是一个控制平面，覆盖智能体的部署、治理、监控和商业化，让AI从"协助工作"升级为"主动执行工作"，并整合数据、应用、安全和基础设施。这与发布一款新模型有着本质区别——前者是在争夺未来十年企业工作方式的底层话语权。

Q2：Gemini和智能体控制平面有什么关系？

A：在谷歌的战略重新定位中，Gemini不再只是一个大语言模型，而是被打造成一个编排层、智能体运行时和企业治理系统。它的角色是连接各类企业记录系统、协调跨应用的工作流，并对智能体进行统一管理。这一定位让Gemini直接与AWS Bedrock智能体框架、微软Copilot以及Salesforce Agentforce形成正面竞争，争夺的核心是谁能掌控企业AI工作的"控制中枢"。

Q3：谷歌的智能体战略对Snowflake和Databricks有什么影响？

A：谷歌正在将BigQuery和其数据结构从单纯的存储平台升级为AI推理层，推动数据平台向"智能体上下文引擎"演进。这对Snowflake和Databricks构成直接挑战——当数据的核心价值从"存放在哪里"转移到"AI如何在其上推理"时，以计算量和存储量为核心收费模式的现有数据平台，将面临商业逻辑层面的根本性冲击。