Google揭新一代TPU、推跨平臺AI代理協定A2A和多種代理開發部署工具

Google雲端年度大會Next 25在4月9日正式登場，Google雲端執行長Thomas Kurian揭露一系列重磅更新，範圍涵蓋AI超級電腦架構（AI Hypercomputer）、Vertex AI平臺、辦公生產力工具和安全等領域，除了有專為推理模型設計的新一代TPU處理器Ironwood，還聚焦AI代理，祭出可支援AI代理跨平臺協作的Agent-to-Agent協定、多代理開發工具包ADK、流程自動化工具Google Workspace Flows，以及AI威脅偵測工具Google Unified Security等。

AI基礎設施亮點：專為大模型設計的Ironwood處理器

首先登場的是Google第七代張量處理器（TPU）Ironwood。這款TPU專為「會思考」的模型設計，比如大型語言模型（LLM）、混合專家（MoE）模型、推理模型，這類模型通常需要大量的平行處理和高效能的記憶體存取。

而Ironwood的每個晶片峰值運算能力為4,614 TFLOPs，可因應繁重的AI工作負載，且Ironwood有兩種晶片配置（256個晶片和9,216個晶片），當擴展到9,216個晶片時，其運算能力可達42.5 exaFLOP，是全球最大超級電腦El Capitan的24倍之多，適合用來執行複雜的AI模型。

也因此，Google也將Ironwood用來優化AI超級電腦架構，提供更強大、高效能的運算資源給用戶。除此之外，AI超級電腦架構也有其他軟硬體更新，像是更好的叢集管理、更好的GKE推論能力等，來供使用者訓練和執行模型。

在AI基礎設施部分，Google雲端還推出一項網路基礎設施新服務Cloud WAN，來提供高效能的網路連接，供企業因應AI應用帶來的高度分散網路需求。

AI代理亮點：A2A協定、代理管理、辦公流程自動化、威脅偵測

雲端AI新工具是今年度Google雲端大會的一大亮點，特別是AI代理（Agents）。

首先，有別於用一套標準將模型、資料和工具連結起來的Model Context Protocol（MCP）協定，Google祭出一個Agent-to-Agent協定（簡稱A2A），要讓開發者用來打造高互通性的代理。也就是說，只要是按A2A協定開發的代理，就能跨平臺、跨服務彼此溝通。

這對使用者來說，可以選擇不同廠商的AI代理、組合使用，系統可以兼容這些不同來源的代理。對企業來說，他們能在不同平臺或不同雲端服務間，統一管理各個代理，減少技術負擔。這個A2A協定，目前已獲50多家業者支援。（如下圖）

不只如此，Google還在自家AI開發平臺Vertex AI中，新添不少AI代理工具，其一是代理開發工具包Agent Development Kit（ADK），專門用來簡化AI代理的建置、測試和部署執行，號稱不必寫到100行程式碼，就能完成代理建置。而且，這款ADK還支援MCP協定。

在這個ADK中，還有2項用來開發和部署代理的工具，分別是Agent Garden和Agent Engine。其中，前者包含可直接使用的代理範本和工具，來協助開發者快速打造AI代理，後者則讓使用者將AI代理程式部署到正式環境時，不必重建整個代理系統，還能管理代理程式的基礎架構、擴展性、評估、監控和安全等。

不過，Google預計今年第三季提供ADK公開預覽版。

另一項AI代理亮點是Google Agentspace新功能，包括企業使用者可直接從Chrome搜尋框來使用Agentspace的搜尋、分析和資訊整合功能，也能透過Agent Gallery（代理庫）來快速導入各種代理，或是部署Google自家的代理。這些Agentspace新功能，目前只開放白名單用戶使用。為顧及企業資料隱私需求，Google也在原本的Google Distributed Cloud（GDC）平臺中，新支援企業本地段部署Gemini系列模型和Agentspace代理應用，預計今年第三季開始提供這項服務。

此外，Google還打造AI Agent Marketplace市集，收錄第三方各種AI代理，來讓使用者隨插即用。甚至，他們還推出一項實用的自動化流程工具Google Workspace Flows，使用者用自然語言描述想完成的流程，AI代理就會自動設計整個邏輯流程，不必寫程式就能完成跨應用的工作自動化。

就連這次新推的AI威脅偵測和反應服務Google Unified Security，都與AI代理有關，借助新Gemini模型驅動的AI代理來自動分析系統、偵測威脅並給予建議。

Vertex AI平臺支援更多生成式多模態模型和Google地圖資訊

除了AI代理，在今日大會中，Google雲端也宣布不少模型更新，其中亮點是Vertex AI平臺支援更多生成式多模態模型，包含這次新納入的文字轉音樂模型Lyria，整體就涵蓋了影片、圖像、語音和音樂。等於使用者配合既有的圖像、語音和影片生成能力，可以從一段簡單的文字開始，逐步生成圖像、影片，並自動加入音樂與旁白，實現完整的生成式內容製作。

就既有模型來說，Google也進行優化和更新。比如，他們替文字轉影片模型Veo 2增添新功能，如鏡頭控制、影片編輯工具，使用者能更細緻地調整影片內容、快速重製和優化。Google也為文字轉語音模型Chirp 3新添客製化功能，使用者只需提供10秒音訊，就能生成專屬聲音模型。此外，Chirp 3 還支援AI配音疊加至既有錄音，並提供辨識說話者的語音轉錄功能。

同時，Google也優化了文字轉圖片模型Imagen 3的品質，讓圖像中缺失或不自然的處理更細膩自然，尤其在物件移除和修圖場景中，能更自然呈現。

不只是多模態模型支援，Thomas Kurian也揭露，Vertex AI平臺還將支援Google地圖資訊，讓使用者的大型語言模型可即時存取Google地圖資訊，來提供更準確的回答。不過，該功能為實驗版，且只限於美國使用。