2025/04/12 12:58:33 0,243次浏览

刚刚在拉斯维加斯召开的谷歌云下一步(Google Cloud Next '25)大会上,谷歌向世界展示了其在人工智能领域的强大野心,通过一系列重磅公告试图在日益激烈的云 AI 市场中巩固自己的领导地位。从全新设计的芯片到革命性的互操作性协议,从新的推理模型到无代码代理开发工具,谷歌在会议上释放了其近期最全面的 AI 攻势。

今年的谷歌云大会主题明确指向了 AI 发展的新阶段,谷歌将其定义为“推理时代”(age of inference)——AI 不再仅仅是对用户请求做出即时响应,而是能够主动检索和生成数据,协作提供见解和解答。谷歌云 CEO Thomas Kurian 在大会上强调,他们的战略是“承诺提供世界级的基础设施、模型、平台和代理;提供开放、多云平台以实现灵活性和选择;并构建互操作性”。

根据谷歌在今年 1 月发布的财报,其 2024 年第四季度云业务收入达到 120 亿美元,同比增长 30%。谷歌高管表示,AI Studio 和 Gemini API 的活跃用户仅在过去一个月就增长了 80%,在此强劲势头下,谷歌连续发布多项创新技术,试图重新定义 AI 基础设施和应用的未来发展方向。

Ironwood:专为推理模型设计的全新 TPU 芯片

在一系列发布中,最吸引人眼球的无疑是谷歌的第七代张量处理单元(TPU)——Ironwood。与之前同时兼顾训练和推理的 TPU 不同, Ironwood 是谷歌首款专为推理工作负载设计的芯片,标志着其 AI 芯片设计理念的根本性转变。

“Ironwood 是我们迄今为止最强大、最具扩展性和能源效率的 TPU,专为规模化部署思考型、推理型 AI 模型而设计,“谷歌机器学习、系统和云 AI 副总裁兼总经理 Amin Vahdat 在发布会上表示。“它标志着 AI 发展和支持其进步的基础设施的重大转变,从提供实时信息供人解读的响应式 AI 模型,转向提供主动式见解生成和解释的模型。”

图丨 Ironwood(来源:Google)

为支撑这种高级 AI 能力,Ironwood 在多项技术指标上实现了大幅提升。首先,在核心的计算性能方面,当配置为包含 9216 颗芯片的完整计算集群时,据谷歌公布的数据,Ironwood 能够提供高达 42.5 Exaflops 的 FP8(8 位浮点)峰值计算力。谷歌将其与当前世界领先的超级计算机之一 El Capitan 进行了对比,称其算力达到后者的 24 倍以上,但需要注意这种比较基于特定的精度(FP8)和潜在的理想化条件,且超级计算机通常针对不同的科学计算负载进行优化。即便如此,42.5 Exaflops 的 FP8 算力对于大规模部署需要高吞吐量和低延迟的推理任务而言,仍是一个相当可观的数字。单颗 Ironwood 芯片的峰值 FP8 算力也达到了 4614 TFLOPS。

图丨相对于 TPU v2,Ironwood FP8 峰值浮点运算性能的提升

其次,Ironwood 在内存子系统方面进行了大幅升级。每颗芯片配备了 192GB 的高带宽内存(HBM),这一容量是其上一代 TPU Trillium(配备 95GB HBM)的两倍多,相较于更早的 TPU v4(配备 32GB HBM)更是提升了六倍。同时,内存带宽也提升至 7.2 Tbps,相比 Trillium 的 2.8 Tbps 有了显著增长。更大的内存容量意味着可以在芯片本地缓存更大规模的模型参数和更长的上下文信息,减少对外部存储的访问;更高的带宽则能更快地将数据喂给计算单元,这两者对于降低推理延迟、提升复杂模型处理效率具有直接作用。

再者,能源效率也是 Ironwood 设计的关键考量。谷歌表示,Ironwood 的每瓦性能(performance per watt)相较于 Trillium 提升了约两倍,并且比 2018 年推出的第一代谷歌云 TPU 的能效高出近 30 倍。在数据中心能耗日益成为瓶颈和主要运营成本的背景下,能效的提升对于 AI 技术的可持续发展和大规模经济化部署具有重要价值。谷歌还强调了其配套的先进液冷散热技术,旨在确保芯片在高负载下能够稳定、高效地运行。

谷歌还强调 Ironwood 将与其机器学习运行时 Pathways 配合使用,使开发者能够轻松地利用数万个 Ironwood TPU 的组合计算能力。对企业客户而言,Ironwood 将提供两种配置:256 芯片配置和 9,216 芯片配置,计划于今年晚些时候推出。

Agent2Agent:AI 代理互操作性的新标准

如果说 Ironwood 代表了谷歌在 AI 算力基础上的持续深耕,那么 Agent2Agent (A2A) 协议的发布则体现了其试图构建一个开放、协作的 AI 应用生态的战略意图。

当前,随着不同企业和开发者构建出大量针对特定领域或任务的 AI Agent,一个日益严重的问题是这些 Agent 往往运行在隔离的平台、框架或数据环境中。这种“碎片化”状态严重限制了 Agent 之间进行有效协作的可能性,使得实现跨系统、跨业务流程的复杂自动化任务变得困难重重。

为应对这一挑战,谷歌联合了超过 50 家技术合作伙伴与服务提供商(包括 Atlassian、Salesforce、SAP、ServiceNow、Cohere、Langchain 等软件公司,以及 Accenture、Deloitte、PwC 等咨询服务机构),共同发起并推出了一个全新的开放协议——Agent2Agent (A2A)。

A2A 的核心目标是定义一套标准的通信规范和互操作框架,使得由不同供应商开发、基于不同技术栈构建的 AI Agent 能够相互发现、安全地交换信息、协调行动并协同完成任务。该协议的设计围绕几个关键原则展开:首先是能力发现(Capability Discovery),A2A 允许每个 Agent 通过一个结构化的“Agent Card”(以 JSON 格式定义)来描述自身的功能、可处理的任务类型、输入输出要求等信息。这使得一个需要帮助的“客户端 Agent”能够查询并识别出最适合执行某项特定子任务的“远程 Agent”。

图丨 A2A 的工作原理(来源:Google)

其次是任务管理(Task Management),A2A 将 Agent 间的交互聚焦于完成最终用户的请求。协议定义了一个明确的“任务(task)”对象及其生命周期管理机制。通信流程围绕任务的创建、执行、状态更新和完成进行。这套机制既能支持可以立即响应的短时任务,也能支持需要较长时间运行(可能数小时甚至数天)、涉及多轮交互甚至可能需要人工介入的复杂研究或处理流程。协议确保了参与同一任务的多个 Agent 能够就任务进展保持同步,并能可靠地传递任务的最终产出物,这些产出物在协议中被称为“artifact”。

第三是协作与通信(Collaboration),A2A 定义了 Agent 之间发送结构化消息的规范,用以传递必要的上下文信息、中间步骤的回复、最终的“artifacts”以及来自用户的具体指令或修正。

第四是用户体验协商(User Experience Negotiation),认识到 Agent 交互的多样性,A2A 协议的设计超越了纯文本交互。它支持 Agent 之间就最适合向用户或调用方呈现信息的方式进行协商。例如,一个 Agent 可能生成了图像数据,另一个 Agent 可能需要处理视频流,或者需要在用户界面嵌入一个 Web 表单(iframe)以收集用户输入。A2A 的消息结构设计(包含带有明确内容类型定义的“parts”)允许进行这种灵活的格式与交互方式协商。

最后,A2A 协议强调基于现有标准与安全性。它构建在如 HTTP、Server-Sent Events (SSE)、JSON-RPC 等广泛应用的网络协议和数据交换格式之上,旨在降低与现有企业 IT 基础设施集成的难度。同时,协议在设计之初就考虑了企业级的安全需求,计划提供与 OpenAPI 规范相当的认证和授权机制支持。

值得注意的是,A2A 与我们所熟知的 Anthropic 的模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)是不同的。谷歌官方及技术社区的普遍观点认为两者是互补而非竞争的关系。MCP 主要关注 Agent 与其所处环境的交互,即 Agent 如何发现并调用外部工具、访问 API 或获取数据资源。而 A2A 则专注于 Agent 与 Agent 之间的直接通信与协作流程。简而言之,可以理解为 MCP 帮助 Agent 具备“做事的能力”,而 A2A 则帮助 Agent“找到合适的伙伴一起做事”。谷歌在其新发布的 Agent Development Kit (ADK) 中同时包含了对这两种协议的支持,也印证了其认为两者在构建复杂多 Agent 系统中各自具有不可或缺的价值。

A2A 还包含一些 MCP 所没有的重要概念,例如任务准备度和长时间运行任务的状态追踪,使一个代理可以给另一个代理一个任务,几天后完成,并通过 webhook 或轮询获得通知。这种功能对于企业环境中的复杂工作流程尤为重要。

谷歌已将 A2A 协议的规范草案作为开源项目发布,并设立了明确的贡献途径。公司表示正在与合作伙伴合作,计划在今年晚些时候推出该协议的生产就绪版本。

谷歌的整合 AI 生态战略:从智能模型到开发工具

在 Ironwood TPU 和 A2A 协议这两大重点发布之外,谷歌还推出了一系列相互关联的 AI 创新,共同构建了一个从模型到开发工具的完整生态系统。这些创新彼此衔接,形成了谷歌完整的“推理时代”战略布局。

首先,谷歌扩展了其 Gemini 模型系列,推出了 Gemini 2.5 Flash,这是其前不久所推出的旗舰 AI Gemini 2.5 Pro 的高效版本,同样具备谷歌所强调的推理能力。Gemini 2.5 Flash 的一个特点是能够根据输入提示的复杂度动态调整其推理深度,从而在响应速度和结果质量之间取得平衡,适用于对成本和延迟较为敏感的日常应用场景。

为了使这些模型能够真正发挥作用,谷歌同时推出了一系列代理开发工具。公司推出了代理开发套件(Agent Development Kit,ADK),允许开发者用不到 100 行代码构建多代理系统。对于非技术用户,谷歌增强了其 Agent Space 平台,添加了 Agent Gallery(提供可用代理的单一视图)和 Agent Designer(创建自定义代理的无代码界面)功能。这些工具充分利用了 A2A 协议的能力,使不同代理之间能够无缝协作。

在内容创作领域,谷歌进一步扩展了其模型的多模态生成能力,更新了 Imagen(图像生成)、Veo(视频)、Chirp(音频),并新推出了文本到音乐生成的模型 Lyria。

(来源:Google)

谷歌还通过 Cloud WAN 服务向企业开放其庞大的全球网络基础设施,使企业能够访问谷歌长达 200 万英里的光纤网络——与支持 YouTube 和 Gmail 等消费者服务的网络相同。与客户管理的网络相比,Cloud WAN 将网络性能提高多达 40%,同时将总拥有成本降低相同比例。这一基础设施升级为运行 AI 工作负载的企业提供了更高效、更经济的全球网络连接,是谷歌全栈 AI 战略的关键组成部分。

总结:谷歌全面押注“推理时代”

综合来看,谷歌云 Next '25 大会发布的系列内容,全面地展现了谷歌意图构建一个覆盖从底层硬件(定制 TPU、全球网络)到核心模型(Gemini 系列)、再到开发者生态(A2A 协议、ADK 工具)直至上层应用(Workspace 集成、行业解决方案)的全栈式 AI 能力体系。

尤其是,Ironwood TPU 的推出及其对“推理时代”的明确侧重,也反映出当前 AI 发展的一个重要趋势:随着模型能力的增强,行业关注点正逐渐从单纯追求更大的模型规模和更快的训练速度,转向如何更高效、更经济地部署这些模型以执行实际任务,以及如何让模型具备更强的自主解决问题的能力。推理成本和效率正成为衡量 AI 技术成熟度和商业可行性的关键指标。

而 Agent2Agent (A2A) 协议的提出,也显示了谷歌试图在日益复杂和多元化的 AI Agent 市场中扮演“连接者”和“标准制定者”角色的战略意图。通过倡导并联合业界伙伴共同构建一个开放的互操作性协议,谷歌希望能够打破当前存在的“技术孤岛”,降低不同 AI 系统之间集成的复杂度和成本,从而促进一个更繁荣、更具活力的协作式 AI 生态系统的形成。这不仅可能加速 AI 技术在各行各业的渗透和应用创新,也可能为谷歌自身的云平台和 AI 服务带来更广阔的市场空间和更强的用户粘性。面对来自微软(Azure、OpenAI 合作)、亚马逊(AWS、Anthropic 合作、自研芯片)等主要竞争对手的激烈竞争,谷歌通过其独特的垂直整合能力(自研 TPU)和推动开放标准的策略,试图形成差异化优势。

但另一方面,这种全线出击的策略也意味着巨大的资源投入和执行风险。何况,谷歌内部也并非岁月静好,用我们之前说过的一句话作为总结,“对谷歌来说,最大的挑战可能不是技术本身,而是如何将这些技术转化为可持续的商业模式,同时应对监管压力、维护用户信任,并保持创新速度。”

谷歌云 Next '25 无疑投下了重磅砝码,但这场关乎未来的 AI 竞赛,才刚刚进入更复杂的深水区。

参考资料:

1.https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/welcome-to-google-cloud-next25

2.https://blog.google/products/google-cloud/ironwood-tpu-age-of-inference/

3.https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/

4.https://venturebeat.com/ai/google-cloud-next-25-new-ai-chips-and-agent-ecosystem-challenge-microsoft-and-amazon/

5.https://techcrunch.com/2025/04/09/google-unveils-ironwood-a-new-ai-accelerator-chip/

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