拿下「敌人」，谷歌云给阿里云上了一课

赢得竞争重要，更重要的是让竞争发生在自己的生态中。

撰文|蓝洞商业 赵卫卫

海尔旗下的一家美国子公司，成为了谷歌云打造自己AI范式的先锋案例。

它的名字叫通用家电（GE Appliances），2016年被海尔集团收购，主营业务就是研发生产家用电器。

如今，通用家电将谷歌的企业级智能体平台（Gemini Enterprise Agent Platform）嵌入到了智能功能制造数据平台中，跟踪生产线、绩效和零件管理。

美国通用家电有多少个智能体呢？谷歌官方说法是：800个。

这可能是目前全球制造业领域公开披露的、规模最大的企业级智能体部署案例，上次这么大数量的部署，还是2025年年底火山引擎与海亮集团合作，3个月打造了600多个场景化智能体，预估年消耗tokens超过500亿。

打造AI标杆案例，带动智能体规模化加速，这是全球云厂商们共同的节奏，智能体越多，tokens消耗越多，客户的AI转型就越成熟。

正如谷歌CEO桑达尔・皮查伊所说，去年，AI行业还热衷于讨论如何建立一个智能体，如今，话题的焦点已经变成了「如何管理数千个智能体」。

谷歌也一样，它着重强化自身云原生企业智能体平台能力，让通用家电用智能体跟700多家供应商沟通和管理，缺货订单占比下降25%；通用家电还做了一个「质量洞察」的智能体，改进产品设计，加速改进流程，结果是实际运营中找到了数百万美元的商业机会。

一直以来，谷歌都是全栈AI闭环的全球标杆，而阿里是国内唯一能跟谷歌对标的互联网巨头。

谷歌与通用家电从2023年开始AI合作，3年后，800个智能体遍地开花。

去年10月，阿里也跟海尔集团开始全面AI合作，吴泳铭和周云杰并肩而站，开展场景+平台+模型+算力的全栈式AI合作，海尔何时能打造出通用家电级别的标杆案例？

故事还在继续。

放在更大的产业视角下看，如今的谷歌不仅打造了标杆客户案例，更是把「敌人」化为了客户，把整个AI产业的竞争，收拢、承载于自家基础设施之上。

模型层面的Anthropic、Meta，芯片层面的英伟达，端侧的苹果手机，它们是谷歌的竞争对手，更是集中在谷歌云上服务众多用户的可选项。

赢得竞争重要，更重要的是让竞争发生在自己的生态中，这可能是谷歌给阿里云上的重要一课。

什么才是谷歌的差异化？

「我们认为人工智能的未来必须是开放的，而另外一些人则想把你禁锢在围墙花园里。」谷歌云CEO托马斯·库利安说。

这话的潜台词，明显是在针对友商微软（Azure）和亚马逊（AWS），友商们都想把模型、数据和智能体绑定在自己的生态中，但谷歌提供了可让企业自主掌控AI架构与数据的一体化解决方案。

作为全球三大国际云厂商，谷歌云全球市占约14%，远低于亚马逊AWS的28%与微软Azure的21%，但AI在加速云业务的转型，谷歌云成为三大公有云厂商中增速最快的一员。

去年第四季度，谷歌云业务营收增速48%，不光是谷歌母公司Alphabet所有业务中增速最快的，更是比一众友商的增速高出至少10%。

谷歌云4月最新最新披露的数据是，客户直接使用API调用自研模型，现在每分钟处理超过160亿tokens，高于上季度的100亿。

阿里云没有披露相关数据，巧合的是，4月初，火山引擎披露豆包大模型日均tokens使用量已突破120万亿，三个月内实现翻倍。按API调用占比八成测算，测算得出豆包大模型每分钟处理约667亿tokens。

当然，谷歌云和火山引擎的tokens计算范围和计算价格不同，但无可否认的是，全球tokens消耗量最高的三家企业，是OpenAI、谷歌和字节跳动。

在最近的谷歌云年度Next 26大会上，「多云、多芯片和多模型」的策略，构成了谷歌云高速增长的核心底座，谷歌再次强化了自己与亚马逊AWS和微软云的差异化叙事：

芯片自由：可以用专为智能体时代设计的自研第八代TPU，也可以选谷歌云率先上线的英伟达Vera Rubin NVL72机架级系统；

模型自由：用户可选Gemini + Anthropic Claude +开源Gemma +任何第三方模型；

数据自由：支持数据留在AWS、Azure或本地等任意位置，无需搬迁即可运行Agent；

治理自由：Agent Identity等一系列产品让企业自己掌控Agent权限、审计和安全。

这意味着智能体时代，谷歌不只是强调自己的模型有多聪明，而是全栈集成系统，从核心的TPU芯片到保证安全防御的智能体管理系统，将技术能力沉淀为标准化基础设施，助力企业AI智能体体系规模化、系统化落地。

值得注意的是：谷歌云正在同时补齐企业Agent市场与高端算力芯片两大短板，正面对标Anthropic与英伟达。

Anthropic占领的企业市场令所有对手羡慕，最新数据显示，Anthropic在企业级Agent市场占有率约40%，而OpenAI占比约为27%，谷歌约为21%，Anthropic的年化收入已突破300亿美元，这助推了Anthropic在私募二级市场的估值突破1万亿美元。

因而，谷歌云拿出通用家电这样的案例推销自己的企业级智能体平台，正是瞄准了Anthropic的优势地位。

而在芯片层，谷歌第八代TPU完成架构拆分，分为训练、推理两大专用产品线，TPU 8t（Sunfish）更擅长处理大规模、计算密集型的训练任务，TPU 8i（Zebrafish）则针对推理场景，尤其是大规模智能体（Agent）交互场景，两款产品均计划于今年正式上线。

黄仁勋越是强调英伟达GPU的核心在于「通用性」，谷歌在芯片上越是追求专业化分工，训练和推理不再是兼顾，而是要在电力等制约因素下，追求不同分工中更高的能效，算力重要，但更重要的是如何有效地使用算力，这是谷歌明确的信号。

当然，谷歌没有直接对比第八代TPU与英伟达芯片的产品的性能，芯片供应链以及开发周期仍然存在着未知数。

阿里距离谷歌有多远？

过去一年，阿里是学习谷歌最深入的一个。

团队上引入海外顶尖AI人才，已是国内科技巨头的共同选择 ，2025年，字节跳动从谷歌DeepMind引入了吴永辉，成为大模型的一号位；腾讯从OpenAI挖来姚顺雨作为首席AI科学家，数月后，腾讯混元Hy3 Preview正式落地，成为核心AI成果之一；阿里也引入了谷歌DeepMind前资深研究员周浩，进入通义实验室直接向阿里云CTO周靖人汇报。

组织上变阵，也是让人才施展的必须。

谷歌把DeepMind与谷歌大脑合并一样，通过组织架构纵向打通，形成统一作战体系。反观国内，腾讯撤销AI Lab，成立AI Infra部、AI Data部、数据计算平台部，阿里则是成立ATH事业群，把所有AI相关业务垂直整合，肩负起MaaS（模型即服务）独立商业化的使命，吴泳铭出任一号位。

在模型上，今年以来原生多模态模型成为各家竞争的高地，字节跳动Seedance 2.0成功在影视行业卷起巨大的热度，而阿里通义千问Qwen3.5，产品路线明显对标谷歌全系大模型，4月份发布的可实时构建和交互的世界模型产品HappyOyster（快乐生蚝），与谷歌的Genie3同属于世界模拟器流派。

模型带动产品能力提升，进而深刻影响市场认知，这是AI进化的主流方向。难点在于，MaaS已是AI产业下半场竞争的核心赛道，如何打造企业级Agent构建和治理的产品？

字节承担这一使命的是火山引擎旗下的火山方舟，而阿里MaaS的核心是百炼平台，基于千问基座模型，平台负责针对各垂直应用场景的模型后训练、开发面向B端的Agent，以及企业交付。此外，钉钉还作为企业级AI原生工作平台下场，它是一款独立应用，更是阿里AI能力在企业工作场景的统一出口。

悟空+百炼，代表着阿里在Agent时代的组织级下注，也是与谷歌Vertex AI+Workspace的正面对标。

在这一方向上，近期阿里云还推出企业级智能体构建平台「JVS Crew」，集成了AI智能助手（Clawbot）与云端独立环境（CloudSpace），企业可以拥有生产级Agent构建能力。

只不过，随着谷歌MaaS战略持续迭代升级，核心从Vertex AI进化成了企业级智能体平台，谷歌更强调开放模型生态+全栈Agent治理，这就给国内同行更多的参考和借鉴意义。

以AI对抗AI安全风险，已成为谷歌MaaS体系下的高优先级战略。

今年以来，Claude 4.6模型发布，更强的AI代码分析能力，显著增强了安全防御的自动化水平，但同时也引发了关于其被用于加速网络攻击的担忧，AI产业的前沿安全命题，不再局限于防范有害内容生成，而是聚焦智能体运行安全，自动识别代码漏洞并输出修复方案。

「要迈向真正自主的企业，让员工能够像团队成员一样独立可靠地行事，企业需要一套可长期维持安全信任体系的底层底座」，皮查伊提到。

虽然人工智能可能会增加安全风险，但谷歌云客户现在可以借助人工智能的力量来保护他们的组织。所以，谷歌发布了一系列用于威胁检测的全新智能体解决方案，包括全新AI应用保护平台(AI-APP)。

AI既是生产力工具，也是安全防御武器，以AI抵御AI衍生风险 ，是未来考验一个云生态的重要能力指标。

亦敌亦友，将是主旋律

回到最初的问题，通用家电已在谷歌云落地部署800个企业级智能体，这意味着什么？

不光是看数量多少，而是这些智能体都完全实现权限可控、流程提效，它是因为谷歌此前多年的合作奠定了信任基础，又在谷歌的安全治理环境下生长出来的，每个智能体都要通过系统注册，所有关键操作均留存密码学级审计日志，而每一个跨智能体协作都有底层系统做流量和权限管控。

但相比这些智能体应用上的推广案例，谷歌这次更隐秘的一个叙事，是它正在把整个AI产业模型中的底座都纳入到客户范围内，无论行业竞争者还是生态合作伙伴。

英伟达芯片是谷歌TPU的竞争者吗？

是的，但谷歌是双轨供给，不光自研TPU，英伟达下一代机架系统NVIDIA Vera Rubin NVL72，将在今年下半年首发在谷歌云系统架构中，将为谷歌云提供顶级高性能算力支撑，而且谷歌云和英伟达联手升级Falcon网络协议，相当于把海量的数据高速公路拓宽，进一步降低企业的成本。

Anthropic、Meta、OpenAI是谷歌Gemini在模型层上的敌人吗？

是的！但Claude模型已深度集成到谷歌云中，它与谷歌的合作，合作算力规模扩容至3.5GW AI算力集群，社交媒体巨头Meta也跟谷歌达成了数十亿美元的协议，租用TPU进行模型训练。谷歌云在为所有英伟达满足不了的客户提供差异化算力选择，把整个基础模型产业的训练底座变成自己的客户。

这相当于谷歌一边卖铲子，一边挖金子，同时又让别人在挖金子的同时买它的铲子。

更不用说苹果的Siri，今年即将发布的苹果新一代Siri，就是基于谷歌Gemini技术构建的。虽然苹果限制谷歌拿到苹果手机的用户数据，数据处理都在苹果服务器上完成，但这意味着，安卓和苹果这对手机终端上多年的竞争者继搜索引擎之后，又在AI能力上成为伙伴。

亦敌亦友，可能是未来AI行业的主旋律。

对于中国云厂商而言，谷歌教会的重要一课就是，你死我活的零和博弈已经是过去式了。AI时代真正的护城河，可能不是模型本身或是技术能力高于对手，而是创立一种更复杂更多维的博弈，不断将行业竞争对手转化为自身生态客户。