随着代理型人工智能的扩散，企业基础设施的设计原则正在发生根本性改变。在判断仅靠云计算已不再足够的情况下，监管行业、政府机构以及对数据主权要求较高的企业，正在加快构建“AI就绪型基础设施”，以便在自己的数据中心内直接运行最尖端的AI模型。
硅角（SiliconAngle）于当地时间23日引用谷歌（GOOGL）云网络与安全部门副总裁穆宁德·沙姆比以及Kubernetes与谷歌计算引擎首席产品总监德鲁·布拉德斯托克在谷歌云Next 2026现场的发言表示，企业现在正摆脱过去只能在性能和数据控制权之间二选一的时代。
沙姆比诊断称，企业客户一直被迫在“主权”和“云能力”之间做出抉择。他同时说明，通过谷歌分布式云，将Gemini模型和谷歌的AI功能引入本地环境，能够在维持数据控制权的同时运行生成式AI和代理型AI。
此次战略的核心在于本地AI基础设施的升级。谷歌与英伟达（NVDA）、戴尔科技（DELL）合作，提出了不仅在物理隔离的离线环境，也能在联网的企业内部数据中心运行基于Gemini的模型的方案。此外，谷歌还宣布Gemini Flash模型现已支持在英伟达Blackwell B200·B300图形处理器（GPU）上进行本地部署。这被视为满足敏感数据不外流的“主权AI”需求的一步棋。
对此，沙姆比形容这并非单纯的“AI工厂”，而是能让企业根据各自目的构建AI生产体系的“AI引擎”。其构想是，从硬件加速器到模型运行环境一并提供，使企业能够在内部组装独立的AI系统。
Kubernetes正崛起为基础设施运营的核心支柱。布拉德斯托克表示，在大规模语言模型快速扩散的初期，Kubernetes能否成为AI基础设施的标准控制面尚不确定，但随着开源生态系统不断强化其AI友好型功能，如今它已作为事实上覆盖训练、推理乃至强化学习的操作系统在发挥作用。
特别是对于需要在混合环境中同时运营多个AI代理的企业而言，Kubernetes的作用愈发重要。在公有云、本地环境及边缘环境混杂的情况下，一个能够一致地部署和控制工作负载的平台必不可少，而Kubernetes被认为最广泛地满足了这一需求。业界也有分析认为，未来AI基础设施的竞争力不仅取决于模型性能，更取决于能否稳定地部署、管理和治理这些模型。
谷歌的目光也要求开发者体验本身发生改变。布拉德斯托克强调，如今用户体验的“北极星”已不再仅仅指向人类。随着AI代理开始代行大部分开发和运营工作，文档、用户界面以及各种工具的设计也正被重新编排为不仅便于人类开发者、也便于代理消费和执行的形式。
这预示着DevOps概念将被重新定义。实际上，在现场，利用Claude或Gemini等生成式AI来自动化代码编写、测试和部署的案例正在迅速增加。最终，下一代企业基础设施的竞争已不再是单纯比拼获取更多GPU，而是转向如何精密地构建一个能让AI代理自然运行的运算、存储、安全及治理体系。
此番发言表明，企业基础设施市场的重心正在部分回归本地。在云能解决所有问题的既有假设被动摇之际，“AI就绪型基础设施”和“主权AI”未来很可能成为主要IT投资判断的关键标准。谷歌以Kubernetes为轴心，提出了连接云和数据中心的混合蓝图，预计这将进一步加速代理型人工智能时代新的基础设施标准竞争。
