Atlassian 大幅扩展了与谷歌云（Google Cloud）的长期合作。核心在于将其 AI 智能代理平台“Rovo”深度接入谷歌工作空间（Google Workspace）和 Gemini Enterprise，并将主要的人工智能训练任务迁移至谷歌基础设施上运行。
此次发布是在美国拉斯维加斯举行的“谷歌云 Next 2026”大会上宣布的。Atlassian 表示，他们正在基于谷歌 Kubernetes Engine 和谷歌云的“AI 超级计算机”，构建一个涵盖训练与推理的完整堆栈。该编排层由 Atlassian 自行设计，旨在能够跨高性能 GPU 和谷歌定制的 TPU，灵活扩展工作负载。
据公司方面称，部分 Rovo 的训练任务已在该基础设施上运行。初步结果显示，从企业内部知识库中提取答案的速度更快、相关性更高。对于企业级 AI 而言，速度和准确性直接关系到实际生产力，因此，此次合作被解读为不仅仅是单纯的技术联盟，更是旨在提升整体工作工具竞争力的重要举措。
应用 Gemini 3 Flash……增强文档摘要与多模态功能
谷歌的 Gemini 3 Flash 模型将被集成到 Rovo 的部分功能中。Atlassian 表示，计划将该模型用于复杂推理、多模态任务以及大规模文档摘要等场景。同时，他们也表示会保持灵活性，可根据特定用途切换为其他模型。
实际应用案例也已出现。近期推出的 Confluence“Remix”功能可将基于文本的文档转换为图表和图示，该过程利用了 Gemini 3 Flash 的多模态能力。将企业积累的海量文档转化为可视化形式，其重点在于提升协作生产力。
将 Rovo 集成至 Gemini Enterprise 和 Workspace
双方还加强了跨产品集成。现在，用户可以直接在 Gemini Enterprise 内访问 Rovo。这意味着，无需进行单独的定制集成工作，即可将 Atlassian 的工作上下文带入基于 Gemini 的智能代理中。
反之，在谷歌工作空间中，用户现在也可以进行与 Atlassian 相关的查询。通过 Atlassian Rovo 模型上下文协议（MCP）服务器，用户无需切换标签页，即可在谷歌文档或 Gmail 中调用 Jira 数据。这被解读为旨在减少因在工作工具间切换而产生的效率损耗。
Atlassian 还作为谷歌工作空间 MCP 服务器的早期访问合作伙伴参与其中。通过此举，未来谷歌的功能将更直接地融入 Atlassian 环境。双方认为，共同客户可以自动化跨越两个平台的工作流程，从而构建从创意发现到实际运营阶段的 AI 支持管道。
企业级 AI 竞争，“工作连接性”比“模型”本身更关键
Atlassian AI 产品负责人贾米尔·巴利亚尼表示：“我们正在与谷歌云共同设计团队在执行核心任务时所依赖的基础设施和 AI 代理。我们将把 Atlassian 基于 AI 的工作系统、Rovo 以及谷歌云的 AI 堆栈结合起来，为客户提供更多选择和更强大的代理型工作流。”
谷歌云应用 AI 与平台生态系统副总裁萨蒂什·托马斯也表示：“通过此次扩大合作，我们将 Gemini Enterprise 和谷歌工作空间的能力直接植入到了团队协作堆栈中。”
此次发布表明，企业级 AI 市场的竞争焦点正从单纯的大型语言模型性能，转向“工作工具之间的连接性”。Atlassian 和谷歌云正致力于将 AI 作为实际协作流程的一部分进行深度融合，而非将其视为独立功能。对于企业客户而言，相比新模型本身，能否将现有文档、邮件和项目管理工具无缝地连接起来，正日益成为一个更重要的选择标准。
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