Google Cloud Next ’26 聚焦『Agentic Era』：Agent Platform 與 Agentic Data Cloud 走向企業級
Google 在 Cloud Next ’26 推出一套面向 AI 代理的大型平台與資料層，強調治理、跨雲資料與更高效的 TPU 計算，讓代理可在企業內『做事』。
從聊天到執行：企業開始需要『可治理的 AI 代理平台』
企業導入生成式 AI 的下一步，不再只是把模型接到聊天介面，而是讓 AI 代理能在既有系統中執行任務、追蹤狀態、回報結果。Google Cloud Next ’26 的重點，是把「建代理」變成一套可治理、可擴展的工作空間：Gemini Enterprise Agent Platform 提供端到端的建置與管理能力，並把模型、工具、權限、監控與安全沙箱整合在同一平台，讓技術團隊與業務人員都能用更低門檻打造可長時間運作的流程型代理。
資料層升級：Agentic Data Cloud 讓代理『懂公司語境』
AI 代理能否真正有用，往往取決於它是否理解企業資料的脈絡與術語。Google 提出的 Agentic Data Cloud，核心概念是用自動化方式把資料「整理成代理可用的知識地圖」。其中的 Knowledge Catalog 會以 Gemini 自動標註與串連企業內的資料資產，讓代理在查找與推理時能更貼近公司的語境；同時，Cross-Cloud Lakehouse 以 Apache Iceberg 為標準，主打資料可留在原本的雲端（甚至在其他雲），仍可即時查詢與整合，減少為了 AI 而搬遷資料的成本與風險。
算力與基建：TPU 8t/8i 強調效能與成本，支撐大量代理運行
大量代理同時運作，對推理成本與延遲非常敏感。Google 公布第八代 TPU：TPU 8t 針對訓練、TPU 8i 針對推理，並宣稱推理每美元效能提升 80%。此外，AI Hypercomputer 亦把自家 TPU、GPU 系統與網路/儲存能力整合，目標是支撐「數以百萬計代理」的長期運行。對企業買家而言，重點不只在模型本身，而是能否以可控成本與可審計方式，把代理變成日常營運的一部分。