Google Cloud Next：AI竞争的下一站为何是“代理时代”

在2025年的Google Cloud Next大会上，Google几乎把所有筹码押在了AI Agent上。从支持MCP协议到推出A2A标准，再到为“推理时代”定制的TPU Ironwood，这场大会展示了Google如何试图重塑AI的基础设施层，并重新夺回行业节奏。

为什么说“毫不意外”，但依然至关重要？

这场Google Cloud Next的开场，被《The AI Daily Brief》的主持人用一句带着调侃的方式点破：“In a massive shock to literally no one paying any attention to this space， Google Next is all about agents.” 这并不是因为内容乏味，而恰恰相反——Agent已经成为所有顶级AI公司绕不开的主线。

大会在拉斯维加斯举行，几乎所有重要发布都围绕一个核心目标：让AI不只是更聪明，而是更“有用”。在Google的叙事里，Agent不再是聊天机器人升级版，而是能够主动检索信息、协调任务、调用工具并持续运行的系统。正因如此，这次大会同时发布了Agentic基础设施、新模型、新AI芯片，甚至新的跨Agent通信标准。

这里的独特洞见在于：Google并没有把Agent当作单一产品，而是当作一个“时代”。他们反复强调，行业正从“训练时代”迈向“推理时代”（age of inference），未来的竞争焦点不再是谁的模型参数更多，而是谁能让大量Agent在真实业务中低成本、稳定地运行。

这种判断解释了为什么本次大会没有一个像GPT-4那样的单点爆炸式新闻，却在系统层面做了大量铺垫。正如节目中所说，这些看似底层的决策，反而“could end up having the most impact of all”。

从玩笑到表态：Google为何最终拥抱MCP

故事的转折点发生在大会前两周。3月30日，OpenAI宣布支持MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），这是一个用于让Agent更好理解工具、环境和上下文的开放协议。随后，Google CEO Sundar Pichai在X上发了一条半玩笑的推文：“MCP or not to MCP， that’s the question.”

这条推文获得了180万次浏览和上千条评论，也把行业的目光推向了Google的态度。答案在Cloud Next上揭晓：是的，Google正式支持MCP。更具象征意义的是，Google DeepMind CEO Demis Hassabis随后发文称：“MCP is a good protocol and it’s rapidly becoming an open standard for the AI agentic era.”

这句话的重要性在于，它标志着美国三大顶级AI实验室——OpenAI、Google、以及另一家未点名但被默认的竞争者——在Agent基础协议层面首次形成共识。对于开发者而言，这意味着Agent构建不再是“各玩各的”，而是朝着真正的即插即用迈进。

节目给出的判断很直接：MCP的统一，将极大提升Agent生态的互操作性和兼容性。这不是短期的产品利好，而是对整个Agent基础设施层的一次加固。换句话说，Google选择在这里“低头”，是为了换取更长远的系统优势。

A2A协议：让Agent彼此对话，而不只是用工具

如果说MCP解决的是Agent“如何理解世界”，那么Google提出的A2A（Agent-to-Agent）协议，解决的就是“Agent如何彼此协作”。这是本次大会第二个重量级的Agent基础设施发布。

Google同时推出了Agent Development Kit（代理开发套件），并强调A2A并不是要取代MCP，而是位于更高一层的抽象层级。MCP关注的是Agent与工具、上下文的交互，而A2A则试图统一不同Agent之间的通信方式。

一个关键信号是生态响应速度：A2A发布时已经有50家公司参与，包括Salesforce、ServiceNow和Workday。Google明确表示，这个标准并不是要“赢家通吃”，而是希望与多种协议对齐，而非替代它们。

当然，质疑也很快出现。MIT博士Tobin South和HubSpot创始人Dharmesh Shah的早期反馈相对冷静：A2A“does not change everything overnight”，但它确实引入了多Agent协作、异步工作流以及人类UX整合等关键能力。与此同时，他们也担心该协议可能偏重、落地较慢，更有利于大型企业和咨询公司，而非草根开发者。

即便如此，节目中的共识是：A2A是迈向真正多Agent系统的重要一步，只是它的价值需要时间显现。

模型与芯片：为“推理时代”量身定制的底层武器

在应用和协议之下，Google同样没有忽视模型和算力这两块硬骨头。本次大会发布了Gemini 2.5 Flash，一款主打低延迟、高可定制性的推理模型。它可以根据场景动态调整推理深度，面向的是成本敏感、高并发的实时应用，比如助手和摘要系统，并计划支持本地部署。

在硬件层面，Google发布了第七代TPU——Ironwood。这是一款专为推理优化的芯片，Google宣称其在部署规模上优于NVIDIA系统，同时单位功耗性能是上一代TPU的两倍。Ironwood的定位非常明确：服务于大量Agent在后台持续运行、主动检索并生成洞见的场景。

节目将这种组合解读为Google对“age of inference”的系统性回应：模型负责灵活思考，Agent负责行动，而TPU负责把这一切在现实世界中跑起来。再加上Gemini Code Assist的多步骤Agent能力，以及统一安全平台中的新安全Agent，Google正在尝试打通从芯片到应用的完整闭环。

这或许解释了为什么本次大会没有单一“爆点”，却让人感觉Google的AI叙事突然变得连贯而有力。

总结

Google Cloud Next 2025并不是一次炫技式发布，而是一场关于未来架构的宣言。通过拥抱MCP、推出A2A、更新Gemini模型和Ironwood TPU，Google清晰地表达了一个判断：AI的下一阶段，不是更大的模型，而是更多能协作、能落地、能规模化运行的Agent。对开发者和企业而言，真正的机会，或许正藏在这些看似“底层”的变化之中。

关键词： AI Agent， Google Cloud Next， MCP协议， A2A标准， TPU Ironwood

事实核查备注： 视频来源：The AI Daily Brief（2025-04-11）。关键人物：Sundar Pichai、Demis Hassabis、Tobin South、Dharmesh Shah。关键协议：MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent-to-Agent）。关键产品：Gemini 2.5 Flash、TPU Ironwood（第七代TPU）。关键事实：A2A已有50家公司参与；Ironwood为推理优化；Gemini 2.5 Flash主打低延迟与成本控制。