為什麼這場大會值得台灣企業關注
Google Cloud Next 26 於 2026 年 4 月 22 至 26 日在拉斯維加斯舉辦。Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 在開幕演說以「The Agentic Cloud」為題，宣告企業 AI 進入「代理式企業（Agentic Enterprise）」新時代。Google 執行長 Sundar Pichai 則一句話定錨這場大會的關鍵命題：「討論已經從『我們能做出一個代理嗎』，轉向『我們要如何管理數千個代理？』」
三個數字反映 Google 對 AI 的押注力度。Alphabet 預計 2026 年資本支出落在 1,750 至 1,850 億美元，接近 2022 年的 6 倍；近 75% Google Cloud 客戶正在使用其 AI 產品；Google 內部有 75% 新程式碼由 AI 生成、再由工程師審核，比去年秋季的 50% 又往前推進。
採用警告：大多元件仍在 preview
本文要提醒的關鍵是：Google Cloud Next 26 上的多數新功能仍處於 preview 階段，企業現在面對的不是「要不要用」的問題，而是「怎麼分階段用」。勤英科技從多雲代理商的視角，整理六個台灣企業最該關注的重點，並提出務實的採用建議。各元件實際的 GA 時程、是否能在你的產業或工作負載中採用，請聯繫勤英科技團隊取得最新確認。元件規格在 GA 前仍可能調整。
重點一：Gemini Enterprise Agent Platform 從「能做 Agent」轉「管理數千個 Agent」
Google Cloud 將原本散落在 Vertex AI Agent Builder、Agentspace、ADK（Agent Development Kit）、observability 工具、model registry 等多個產品線的 agent 相關功能，整合進單一平台 Gemini Enterprise Agent Platform。Thomas Kurian 將其定位為「代理式企業的任務控制中心」，提供建構、擴充、治理、優化 AI 代理的全方位環境。
這個轉變反映 Google 對市場觀察。Sundar Pichai 揭露，Gemini Enterprise 在 2026 第 1 季的付費月活躍用戶較上一季成長 40%，而企業面對的問題已經從「我們能做出一個 agent 嗎」，演進成「我們怎麼管理數千個 agent？」
Model Garden 提供 200+ 模型選擇，平台同步支援 Anthropic Claude Opus 4.7，延續 Google Cloud 對第三方模型的開放策略。對台灣企業來說，意味著無需切換平台即可在不同任務間切換最適合的模型。
完整的 Gemini 企業版功能與費用比較，可以參考勤英先前整理的版本對照。
重點二：The Agentic Taskforce，Agent 走進企業前線的兩條戰線
如果說 Gemini Enterprise Agent Platform 是「打造 Agent 的工廠」，The Agentic Taskforce 就是 Agent 走進企業的兩條應用前線：對外的客戶體驗（Customer Experience）與對內的員工生產力（Workspace）。
對外：Gemini Enterprise for Customer Experience
針對零售、消費、服務情境，Google 把客戶旅程從搜尋、購買、到客服整合成單一平台。具體模組與案例：
- Shopping / Food Ordering Agent：Papa John’s 用 Food Ordering Agent 打造會記住偏好的個人化點餐系統。印度零售巨頭 Reliance 的 Shopping Agent 讓使用者輸入「規劃生日派對」就能自動組好購物車。
- Customer Support Agent：Best Buy 用它讓客戶自助處理規格諮詢、問題排除、預約服務。
- Conversational Insights：100% 通話自動品質評估。
- Agent Assist：即時提供人工客服情境知識、建議回覆、自動摘要。
- Omnichannel Gateway：WhatsApp、SMS、RCS、語音單一入口，跨通道對話歷史一致。
- Universal Consumer Context：跨通道追蹤客戶互動，把多次接觸視為同一條長對話。
- Human-Like Voice：低延遲語音串流，多語切換保留自然語調。
對台灣電商、零售、餐飲、跨境品牌來說，Reliance 的「自然語言→自動組單→拉高每次造訪營收」模式有直接參考價值。
對內：Workspace Intelligence 統一語義層
Google 推出 Workspace Intelligence，跨會議記錄、Email、檔案打造「統一語義層」，讓使用者與 AI 代理共享脈絡。包含：
- Gemini Enterprise 中的 Workspace Agent：不離開 Gemini Enterprise 介面，跨 Workspace 應用執行多步驟任務。
- Gmail AI Inbox / AI Overviews：主動式收件匣助理。
- Google Chat 的 Ask Gemini：對話視窗中即時彙整 Workspace 各項專案內容。
- Docs / Sheets / Slides 重塑：彙整 Drive、Gmail、網路資訊，模擬使用者口吻產出文件草稿。
- Google Drive Projects：整合檔案、Email 的智慧協作空間，自動生成專案摘要。
對在台灣以 Microsoft 365 為主的企業，Workspace Intelligence 加上 Rapid Enterprise Migration（從 M365 遷移速度提升 5 倍） 是 Google 明確的搶市信號，代表評估窗口開啟、決策成本下降。
了解更多關於 Google Workspace 與 Workspace AI 工具盤點 作為後續導入評估起點。
重點三：第八代 TPU，AI 推論成本可能腰斬
Google 第八代 TPU 採訓練、推論雙軌設計，首次區分為兩款專用晶片：
| 項目 | TPU 8t（訓練） | TPU 8i（推論） |
|---|---|---|
| 定位 | 訓練效能引擎 | 推論引擎 |
| 規模 | 9,600 個 TPU 串接 superpod | 1,152 個 TPU 一個 pod |
| 記憶體 | 2 PB 共享高頻寬記憶體 | 288 GB HBM 加 384 MB SRAM（較上一代 SRAM 增加 3 倍） |
| 效能 | 處理能力為 Ironwood 3 倍、每瓦效能至高 2 倍 | 性價比較上一代提升 80% |
| 典型用途 | 前沿模型訓練、大規模運算 | 多 agent 協作、低延遲推論 |
性價比 80% 提升（Google 官方資料）代表企業以相同成本可服務近乎雙倍的 AI 推論需求。對於跑大量推論的企業 AI 應用（客服 agent、即時翻譯、推薦引擎等），這直接改變 TCO 計算。
重點四：Cross-Cloud Lakehouse，多雲企業最大痛點獲解
對台灣大型企業來說，「資料在 AWS S3、分析平台在 GCP、報表系統在 Azure」的多雲現實普遍存在。資料散落、不能互查，是多雲架構長年最痛的問題。
Google Cloud 推出的 Cross-Cloud Lakehouse 直接針對這個痛點：基於 Apache Iceberg 開放標準，Google 的分析引擎可以直接讀取 AWS、Azure 與 Google Cloud 上的資料，無需搬遷、無需複製。搭配新推出的 Knowledge Catalog（語意層引擎），可自動提取實體、映射關係、學習業務語義，降低資料工程的人工成本。
對勤英多雲客戶的意義在於：過去因資料分散而被迫複製、ETL、增加成本的痛點，現在有了原生解決方案。但「能直連」不等於「設計就好」，跨雲查詢的延遲、成本、權限治理仍需要架構師重新規劃。
重點五：Agentic Defense 加 Wiz 多雲整合，AI 時代資安標配
Google Cloud 將 Wiz（2025 年完成併購）的雲端資安平台與 Google Threat Intelligence、Security Operations 深度整合，推出 AI 驅動的網路安全平台。
最值得台灣多雲企業關注的是 Wiz AI Application Protection Platform（AI-APP）的跨雲支援範圍：
| 支援平台 | 意義 |
|---|---|
| AWS AgentCore | 跨雲 AI 代理保護 |
| Microsoft Azure Copilot Studio | M365、Dynamics 棧資安 |
| Salesforce Agentforce | SaaS agent 治理 |
| Databricks | 資料平台資安 |
| Gemini Enterprise Agent Platform | Google 棧原生整合 |
Wiz 的 Red、Blue、Green agents（目前 preview）分別扮演紅隊攻擊驗證、防禦態勢評估、自動修復三個角色，目標是讓資安以機器速度運作。Google Cloud 客戶現有的 Security Operations（SecOps）指出，透過 Gemini 代理，原本需要 30 分鐘的人工威脅調查可縮短至 60 秒，暗網情報分析準確率達 98%。
新增的三個 SOC agents 包括：暗網情報（Dark Web Intelligence）、威脅搜索（Threat Hunting Agent）、偵測工程（Detection Engineering Agent）。這意味著企業資安採購策略要重看，AI 帶來新的攻擊面，而傳統人類分析師已經跟不上機器速度的攻擊。
重點六：模型彈性升級，Gemini 3.1、Claude Opus 4.7、Apple 採用
Cloud Next 26 上的模型發布回應了一個訊號：前沿 AI infra 的競爭已不在「誰的模型最強」，而在「誰的平台支援最多模型」。
| 類別 | 新增、強化 |
|---|---|
| 推理 | Gemini 3.1 Pro（複雜工作流程協調） |
| 視覺 | Gemini 3.1 Flash Image（別名 Nano Banana 2）、Veo 3.1 Lite |
| 音訊 | Lyria 3 Pro |
| 第三方 | Anthropic Claude Opus 4.7 進入 Vertex AI |
Anthropic Claude Opus 4.7 進入 Vertex AI 是這次的重要訊號。對台灣企業來說，取得 Claude 模型已經不是單一管道。實務上常見的路徑有：
- AWS Bedrock 上的 Claude：適合既有 AWS 棧、需要與 IAM、S3、CloudWatch 等深度整合的企業。
- Google Vertex AI 上的 Claude：本次新增 Opus 4.7，適合既有 GCP 棧或 Workspace 整合需求。
- Anthropic 直接 API：適合純 API、開發者導向、跨雲不綁定的場景。
選哪一種，取決於企業既有的雲棧、需要的模型路由能力，以及合規區域要求。每條路徑的計費結構、技術支援、地端服務都不同，這部分建議在選型階段就與勤英團隊討論，避免事後遷移成本。
對台灣企業的意義：三個務實建議
把所有發布串起來看，台灣企業在 2026 年導入 AI 模型時，應該重新評估三件事。
1. 平台選型：不要綁單一供應商
Cloud Next 26 上的開放策略（Cross-Cloud Lakehouse、200+ 模型選擇、Anthropic 模型在三大雲都可用）驗證了一個趨勢：vendor lock-in 的成本正在下降，但前提是企業在選型階段就考慮多雲彈性。一旦在 PoC 階段就綁死單一供應商，後續遷移成本仍然很高。
2. 推論成本：重做 TCO
第八代 TPU 8i 的 80% 性價比提升，加上各家雲端 GPU 持續降價，意味著 AI 推論的單位成本進入新一輪下降週期。如果你的企業 AI 應用已上 production，現在是重做 TCO 的好時機。不只是評估換晶片，而是重新審視「跑哪些任務」「跑在哪一朵雲」「用哪一個模型」這三個變數的組合。
3. 分階段採用：Preview 不等於 Production
多數新元件仍在 preview，採用節奏建議：短期 PoC 驗證 → 中期 GA 元件有限度 production → 長期規模化部署。跳過 PoC 直接上 production，風險是元件規格在 GA 前還可能變動。
訊號意義：選對代理商的差異被放大
Google 對企業 AI 加碼，意味著未來透過代理商導入 AI 的成熟度與速度都會更好，但也意味著「選對代理商」的影響會更大：能跨平台、跨模型給獨立第三方建議的代理商，跟只推自家產品的代理商，差異會被放大。
勤英科技持有 Google Generative AI 專精、AWS 多項認證，並在 AWS Bedrock 上提供 Claude 模型整合服務。這個跨平台身份讓我們在跟客戶討論「Bedrock vs Vertex AI vs Azure AI Foundry」時，可以提供原廠業務看不到的 trade-off 視角。
結語
Cloud Next 26 的核心訊號很清楚：AI 從試水溫進入規模化階段，而規模化的核心問題不是「要不要用」，而是「怎麼選平台、怎麼控成本、怎麼分階段」。
對台灣企業來說，Google 的開放策略（多模型、多雲、開放標準）其實是一種選擇權的擴大，但選擇權需要有架構師、跨平台經驗，以及第三方視角才能用得好。
如果你正在規劃 2026 年的 AI 模型導入，不確定該從 AWS Bedrock、Google Vertex AI 還是 Azure AI Foundry 切入，預約 30 分鐘免費 AI 模型導入評估，勤英科技團隊會根據你的既有雲棧、業務情境與合規要求，給出獨立第三方的建議。
參考來源
- Thomas Kurian，The Dawn of the Agentic Enterprise at Next 26，Google Cloud Blog（中文版），2026/04/22
- Sundar Pichai，Cloud Next 26 Momentum and Innovation at Google Scale，Google Cloud Blog，2026/04/22
- Google Cloud Next 26 keynote 影片
