智体新境：Google 给中国出海开发者的一套新航海术

作者｜周雅

Google I/O Connect China每年都有一个中文意境的主题，今年主题直接包含了一个“境”字，叫“智体新境”，这就很有韵味了。智体，自然是指智能体；新境，我想应该是新的境界，一个智能体与人共同创造、共同协作的新境界。

从进化论的角度，环境有变化，应对必然也要有变化。三年前开发者还在写 prompt 跟AI对话，两年前开始让AI按步骤跑工作流，今年AI已经可以接一个完整目标自己干活了。开发者的工作方式在变，模型的组织方式在变，底层的算力也在变。

对于中国开发者与出海企业来说，接下来的问题就很具像化了：用什么工具开发，成本怎么控制，产品怎么落地到海外市场？Google在这场会上讲的，是一整套面向智能体时代的航海术。

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中国航海者在全球跑出特色成绩

Google大中华区及韩国总裁陈俊廷，首先谈到中国出海的真实图景。上午整场，我们一共听到约15家中国厂商的出海故事，它们的体量不同，出海路径也各不同。

第一层是大型或中型公司，它们或许已有成熟的海外业务，选择Google的模型和算力作为底座来升级已有产品。这一层最能看到的是“成本和效率”的直接变化。

降本方面。vivo在海外部署下一代 AI 模型时，把核心算力放在 Google Cloud TPU 上，海外算力运营成本降低了48%。安克创新（Anker）把Gemini、Nano Banana、VEO整合到Nebula投影仪，过去需要专业团队花两周做的投影光雕，现在10分钟搞定；它的当红产品“AI录音豆”，还将接入Gemini Enterprise APP做企业知识库。

升效方面。百度海外三条产品线全部基于Gemini：无代码应用搭建平台MeDo（百度秒哒）实现自然语言开发，应用交付效率提升10倍；百度网盘国际版实现98%的高精度语义检索；海外文库Oreate AI把多语言翻译和排版效率提升了4倍。小鹏被称为“亚太首家在海外新车型上市时原生搭载Google Maps Auto SDK的车企”，借助Map Data Services把高质量地图数据，引入它的辅助驾驶系统。

拓新方面。爱奇艺国际站作为Gemini Omni视频生成模型的早期合作伙伴，基于Enterprise Agent Platform打造了精品剧制作平台“纳逗Pro”，用“实拍+AI生成”这种过去不存在的模式，做精品长剧。

第二层是从Google初创生态里成长出来的中型或小型出海公司。它们往往开发的是AI原生产品，选择Google的模型和平台作为核心开发工具。这一层最能看到的是“从0到1”的速度。

美图Design Kit面向全球2.76亿月活用户，把Gemini 3.1 Pro和Nano Banana Pro组合起来，Gemini做大脑分析市场数据和买家评论，Nano Banana做手渲染产品图和虚拟试穿，最终用三天做完核心POC，全球上线用了2周，全球卖家10分钟就能生成一套合规产品图。奇点星宇旗下的人工智能设计应用Lovart，它的核心交互功能ChatCanvas（一种支持‌自然语言批注、视觉理解与批量执行‌的智能画布）整合Gemini，几分钟把创意变成工作室级素材。AR眼镜公司逸文科技(Even Realities)的G2智能眼镜搭载Gemini，提供低延迟AI翻译。AI视频创作平台MovieFlow成长于谷歌出海创业加速器（Google for Startups Accelerator），一个想法就能做出电影风格的短片，能生成最长10分钟的多场景连贯视频。

第三层是社区、学术和公益项目，它们采用Gemma等开源模型。这一层最能看到的是“用模型快速验证成果”。

中央美术学院的青年艺术家用Gemma 4，在毕业创作基础上做了二十四节气、非遗剪纸、体感俑舞的互动艺术。北京大学生态研究中心团队用Google开源的Perch模型（一种鸟类声学识别模型），把海量野外声学数据，转化为鸟类多样性保护的科学决策依据。NVDA社区的视障辅助工具visAware基于Gemma 4，把图表、公式、视觉画面，转成语音叙述，让视障群体“看见”立体世界。华南理工大学的师生利用Gemma，在本地服务器上做教学工具。Oasis起源于社区hackathon项目，用脑波传感器结合Gemma模型创造沉浸式放松环境，今天已经是一家全球化初创公司。

“AI 正在进化为拥有主动协作与行动力的工作伙伴。”陈俊廷强调，他随后用“全栈式AI基础设施提供者”来概括Google的角色：从定制芯片、到基础架构、到触达全球用户的产品和平台，最终服务于中国开发者和厂商在海外落地。

这些案例背后，Google还需要解决的是：当中国公司已经能把AI做成产品，怎样把产品送进全球市场？

陈俊廷此次官宣了两个重要进展。第一个是落地“谷歌初创出海计划”，整合Google资源和方案，助力初创企业的AI全栈式能力。第二个是今年第三季度在广州和杭州新开两家“谷歌跨境电商加速中心”，加上此前运营的厦门和深圳“中心”，形成四城联动的中国跨境电商核心产业带体系。

面向更广的开发者群体，Google 在中国还有多层次的培训项目。Google Serve 今年在13个省份25所学校为1300多名小学生做了基础编程教育。“谷歌数字人才培养计划”协同220多所高校900多名教师，助力超过8万名在校学生完成数字技能培训。gReach 4.0项目今年迎来50位学员，其项目实践案例被收录在《共生职场：2026中国包容职场典范案例白皮书》里。面向出海开发者的Google Cloud Docs中文本地化站点，也在当天正式上线。

陈俊廷在收尾时讲了一句和大会主题呼应的话：“在这片科技与人文交汇的新境里，我们相信每一个人都可以成为数字未来的构建者。”

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开发者如何把Agent变为生产力

Google Cloud开发者市场高级总监Ricky Robinett用一个完整的工作流，真实呈现开发者如何把Agent变成生产力。

这个演示，起因是“大家来找茬”，这个茬，不是找不同，而是issue。在演示之前，Ricky开玩笑说：“如果演示成功了，请大家鼓掌。”台下响起掌声。

他停了一下继续说：“但更重要的是，如果演示失败了，请大家鼓得更响一点。”台下掌声更响了。（下图有图有真相）

随后演示开始。Ricky首先打开Google AI Studio（Google的在线模型开发环境），启动了一个叫做Repo Maintainer的托管智能体（Managed Agent），它背后运行着一个安全的Linux沙箱，可以自己浏览网页、克隆代码仓库、安装依赖，甚至执行代码。只给它一句提示词：“找出Python 库里最重要的issue，存成JSON文件。”

Agent随后自动拉取GitHub上尚未关闭的issue，读取代码库、理解项目结构、再按照风险程度排列所有issue，最后它找出了13个问题。Ricky说，如果让他自己去做完这些，通常要花几个小时。

接下来，看到Agent生成JSON之后，Ricky继续说：“我真正想要的是一个可以装在手机里的App。”然后点击按钮：Make this an app。

几分钟里，刚刚还是GitHub里的issue，已经变成一个可以在手机上查看问题状态、严重程度、并继续向Gemini提问的原生App。

Ricky说，这是每位开发者都应该经历的一次思维转变：“遇到问题时，第一反应是，开发一个App来解决。”目前每周已经有超过120万个App通过Google AI Studio创建。

以上，第一个演示是「用Agent快速构建App」。

第二个演示是「用多个Agent开发」。Ricky把项目再导入Antigravity 2.0，这是谷歌的AI智能体开发与管理桌面应用，被Ricky形容为“daily driver”（日常主力工具）。这次，他同时启动两个Agent：一个负责给项目补测试，另一个负责给增加时间线和决策日志。两个Agent进入同一个代码库，各自推进不同任务，任务并行推进。这就完全还原了开发者把一个目标拆开，再交给不同的Agent并行工作。

第三个演示是「端侧开发」。Ricky随后展示了一段完全离线的开发过程：用本地模型Gemma 4 E4B读取HTML文件，找到需要更新的信息，直接完成代码修改。他放了一段录屏，甚至打开Chrome的断网小恐龙游戏，证明确实是离线环境。

以上流程实际上演示的是一个开发环境和方式的变化：开发者的角色正在从“写代码的执行者”变成“定义规范、构建评估框架、管理一组Agent的规划者”。

Ricky还介绍了Gemini 模型家族的最新成绩。Gemini 3.6 Flash作为“主力模型”，主攻日常高频任务，强调编码和多模态能力，输出token用量比上代降低17%。Gemini 3.5 Flashlight是“最快最经济”的模型，每秒350个输出token，专为Agent工作流优化。Gemini 3.5 Flash Cyber是“网络安全专用模型”，与CodeMender（Google DeepMind代码安全智能体）结合，提供强大的安全性。开源端，Gemma 4系列累计下载已超3亿次。

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Android和Web两条开发管线，开始说Agent能听懂的话

开发者角色变了，开发方式也变了，但要让Agent真正跑起来，需要开发管线也要跟着变，接下来，Google讲的就是Android和Web这两条核心开发管线的全面改造。

Android 开发技术推广部主管 Rebecca Gutteridge上台以后，首先给出一个关键的背景：“Android今天早已不只存在于手机。”全球超过30亿台消费设备连接着Android生态，同时还有超过5.8亿台活跃大屏设备，覆盖折叠屏、平板、穿戴设备、电视、车机、笔记本和 XR。Rebecca随后指出，“如果你在为 Android 做自适应开发，你就已经在为 Android XR 开发了。”

这个背景下，Google推出了几项直接和Agent相关的能力。

第一项是 Android CLI（命令行工具）。过去，Android的SDK、文档和开发工具主要是给程序员看的。但如果Agent也要开始写代码，那么开发工具本身也需要重新组织。

Android CLI就是此背景下出现的，它是一个把 Android SDK 常用操作打包给 agent 调用的命令行工具。据 Google 内部测试，Agent 用了 Android CLI 的 skills 和 knowledge base 之后，token 用量减少约 70%，任务完成时间缩短最多3倍。这70%不是靠更强的模型来的，是因为有了这些能直接调用的技能包，agent不需要每次都靠通用模型从零推理。Android CLI 现在被 Antigravity、Qwen Code、Coder CLI 等主流 agent 工具调用，周活跃用户每周翻倍。

第二项是Compose-First策略。Android UI从今年起已经正式转向了Compose-First，标志着‌Jetpack Compose 成为唯一优先迭代的核心 UI 框架‌，传统 View 体系转入‌维护模式‌（仅兼容修复，不再新增功能）；对于已有项目，Migration Compose Skill 可以让 Agent 帮助完成迁移。Rebecca现场用Kimi模型做了一次从XML到Jetpack Compose的迁移演示，Agent自动调用了Compose迁移技能包完成了转换，证明了可行性。

第三项是Android Bench，一个帮开发者比较不同模型在Android开发场景表现的评估榜单。

当模型几乎月月更新，开发者越来越难靠一个固定榜单回答“什么模型最好”。Android Bench 因此直接把模型放进真实 Android 开发任务里，并同时呈现成本和延迟。这个榜单还纳入了Qwen、Kimi等中国开源模型，并展示各模型的成本和延迟数据。

第四项是DDP（Developer Device Platform，开发者设备平台），可以理解为全球远程真机实验室。通过DDP，Agent可以调用远端的真实手机，安装并测试应用。Rebecca 现场从 CLI 调出了一台 Pixel 10，部署了一个刚生成的应用，然后把该应用投到了XREAL Aura头显上，应用无需改动就直接适配到了XR设备上。DDP 目前处于 public preview 阶段。

Rebecca随后强调：“我们的目标，是帮助新创作者和专业开发者，把App或游戏带到全球超过30亿台消费设备上。”

而如果Android 解决的是 Agent如何开发应用，随后登台的Chrome开发技术推广部主管Paul Kinlan，把问题推进了一步：Agent不只是软件的开发者，它也开始成为软件的使用者。

Paul用3D渲染技术在屏幕上还原了自己30年前在英国的童年卧室，房间里有旧电脑、旧书架、一个调制解调器，他就是在那里第一次接触到了Web。他还临时用AI把英国卧室改成上海风格，全场笑了。

这个演示本身用到了一项新的 Web 技术：HTML in Canvas API，可以在 3D Canvas 环境中嵌入传统 HTML/CSS/JavaScript 内容，页面内的文字仍然可以搜索、翻译、交互。CSS 方面也有一批新原语：element scope、view transitions、border shapes、scroll state 等，让做出感觉像原生应用的 UI。Chrome 148 已经可以开始实验这些能力。

另一项Web的更新叫做Declarative Partial Updates（声明式局部更新），允许 DOM 在不依赖重度 JavaScript 框架的情况下动态刷新。Paul 说，这两项能力合在一起，会催生全新的 Web 应用形态。

讲完 Web 自身的更新，Paul才切入 Agent 部分：“We want the web to be a first class citizen in this agent future。（我们希望 Web 成为智能体未来里的一等公民。）”于是 Web 开始针对 Agent 做更新。

第一项更新是Chrome 148稳定内置了Prompt API，让Web开发者可以直接在浏览器端调用Gemini Nano的多模态能力和结构化JSON输出，不需要调用云端API。Chrome 148同时内置了Gemma 197M，支持文本摘要等任务，这意味着某些AI功能可以完全在浏览器本地运行，不消耗云端 token。trip.com正在用这项能力做搜索结果高亮。

第二项更新是Web MCP（Model Context Protocol的Web版本），一个实验性的开放Web规范。过去，浏览器内的Agent只能靠截图和检查DOM结构来猜测如何操作网页，效率极低。有了Web MCP，网站开发者可以直接向浏览器内的Agent暴露JavaScript函数和HTML表单，让Agent从“猜着操作”变成“被邀请操作”。

Paul用童年卧室场景做了 Web MCP 演示。他让Agent连续执行关灯、离开椅子、转椅子、重启电脑，模拟自己小时候半夜偷偷上网听到妈妈脚步声时的紧急操作，全场大笑。Web MCP将会在Chrome 149开放开发者试用。

第三项更新是Chrome DevTools for Agents，一个内置在 Chrome 开发者工具里的 MCP 服务器，让 coding agent 自主实时访问 debug 数据、console 日志、网络请求、内存快照。腾讯 WeTV 已经把它集成到工作流里，用极少人工干预就改善了网站的页面稳定性。Paul 说这构成了一个“极其强大的反馈回路”：Agent 写代码、运行、审计、自主修复，人类几乎不需要介入。

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TPU正在改写中国公司的出海成本

上层的Agent工具和开发管线要跑起来，底层的算力基础设施也得跟上。Google Core ML 和 Google Cloud 工程副总裁 Bill Jia 给出了一个判断：“行业进入智能体时代后，模型训练和推理服务的算力需求已经完全分化。”

于是，Google首次把第八代TPU拆成两款专用平台。

TPU 8t专做训练。它在 MXU（矩阵乘法单元，TPU 核心计算模块）内部原生集成量化能力，消除额外计算开销。单个集群性能达上代 Ironwood TPU 近 3 倍，芯片互联带宽翻倍，基于三维环形拓扑网络最多可把 9600 颗 TPU 连接在一起。单个 pod 的 FP4 计算性能达到 121 XLA FLOPS，单个 SuperPod 提供 2 PB 的共享带宽内存，配合 TPU Direct Storage 技术实现托管存储的高速数据传输。通过 Pathways 和 JAX（Google 分布式计算框架），单集群可汇聚百万核以上算力，把过去大模型训练几个月的周期压缩到几周。Google 自家在用它训练下一代 Gemini 大模型。

TPU 8i专做推理。芯片层面首次创新了专有的集合加速引擎，延迟降低 5 倍以上。内存缓存搬到芯片内部，打破了长上下文解码的内存墙。基于Butterfly 拓扑网络，单个 pod 直接集成 1152 颗 TPU，FP8 算力达 11.6 XFLOPS，相比上代 256 芯的 Trillium TPU 性能实现 9.8 倍跃升。"设计目的是让数以百万的 agent 以接近 0 的延迟并发运算。

具体案例上，蚂蚁集团把百灵大模型的高强度训练负载迁到TPU 7X，训练性能提升200%，还准备把下一代 TPU 用到更大规模的 MoE 模型训练中。

Bill 接下来讲了 Enterprise Agent Platform（企业级智能体平台），覆盖 agent 的完整生命周期。Agent Studio 提供无代码可视化的 agent 设计，Agent Runtime 兼容 GKE 和 Cloud Run 部署，50 个开源 agent 技能包已在 GitHub 上线，60 多个托管 MCP 服务器让 Agent 无缝对接各类云服务。

这套算力和平台基础设施，正在为中国出海企业带来直接的成本和效率变化。Bill 用一句话强调：“智能体需要依托于强大的平台，离开平台的支持，智能体只是一个原型概念。除了 Agent 代码本身，我们需要有一个配套全系列配套能力，来为其提供上下文，实现 Agent 的可发现、可运行、可安全防护以及生产环境的管理。”

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开发者和创业者可以是Agent的管理者

“过去，开发者一次为一个任务写代码。今天，一个拿着笔记本的创始人身后有一支AI Agent团队，顶得上过去一大群工程师。”Google 全球开发者生态总监David McLaughlin指出当前开发者角色的变化。

他随后说道，“You are now a manager of agents。”（你已经成为Agent的管理者）。作为个人开发者和OPC，意味着你在定义 spec（规范），你在构建 evaluation harness（评估框架）。

David进一步强调，Google 的目标是和每一位开发者做伙伴，让没有开发者在这个未来里孤军奋战。

Google 通过四根支柱支持中国开发者。第一根支柱是本地社区，Google Developer Groups（GDG）在中国 20 个城市覆盖超过 40 万开发者。第二根支柱是专家力量，Google Developer Experts 帮开发者架构多 agent 系统，上线生产级 AI。第三根支柱是全球化体系，谷歌出海创业加速器目前有 45 家面向全球市场的中国成员。第四根支柱是无摩擦的构建体验，譬如陈俊廷开场宣布的 Google Cloud Docs 中文本地化。

David 在 keynote 最后对台下的三类人分别说了一句话。给拿着笔记本的创始人：“构建你的 agent。”给开发者：“掌握所有这些工具。”给学生和研究者：“把 Gemma 推到极限。”

他给全场的最后一句是：

"You aren't just riding a wave, you are steering where this agentic future goes next。"你不只是在乘浪，智能体时代的未来由你主宰。