Google 在上海发布全栈 AI 出海方案，每周百万 App 由智能体生成
上海雨中的开发者大会
8 月 12 日早上七点多，上海世博中心外下着雨，但注册处已经排起长队。近 2000 名开发者赶来参加 2026 Google I/O Connect China。这不是一场普通的产品发布会，而是一次关于“智能体时代”的集体宣告——Google 要为中国出海开发者提供一套完整的 AI 基础设施。
六位 Google 高管在 66 分钟内依次登台，从芯片、模型、操作系统到浏览器和云平台，铺开了一张覆盖全栈的技术路线图。核心信息很明确：开发者不再需要亲手写每一行代码，而是指挥智能体完成从想法到全球分发的全过程。
中国创新正在全球落地
Google 大中华区及韩国总裁陈俊廷第一个上台。他没有谈技术参数，而是用四个实际案例说明 Google 如何支撑中国产品出海：
- vivo 在海外部署 AI 模型时采用 Google Cloud TPU，将算力成本降低 48%；
- 百度海外产品矩阵借助 Gemini 3.5，实现自然语言开发，交付效率提升十倍；
- 小鹏汽车成为亚太首家在新车中预装 Google Maps Auto SDK 的车企；
- 初创公司 ROBERT 的 Chat Canvas 设计助理，几分钟内就能把创意转为专业级素材。
他还宣布两项新动作：正式启动“谷歌初创出海计划”，并在第三季度于广州和杭州新增两家跨境电商加速中心，与深圳、厦门形成四城联动。
值得注意的是，陈俊廷特意提到几个科技向善项目：中央美术学院用开源模型 Gemma 4 做非遗互动艺术，北大生态研究中心用 Perch 模型监测鸟类多样性，NVDA 社区的 VisAware 工具则帮视障用户理解图表。这些不是点缀，而是 Google 在中国市场叙事中刻意保留的人文温度。
每周 120 万个 App 诞生
Google Cloud 开发者市场高级总监 Ricky Robinett 带着一股工程师式的兴奋登台。他先介绍了三款新模型：
- Gemini 3.6 Flash：主力中间模型，代码生成和智能体任务表现更好，输出 token 消耗减少 17%；
- Gemini 3.5 Flash-Lite：每秒输出 350 个 token，速度最快、成本最低；
- Gemini 3.5 Flash Cyber：专为网络安全设计，与 Code Commander 智能体结合，提供高安全性。
但重点不在模型本身，而在工作流的变革。Ricky 在 Google AI Studio 中演示了一个叫 Repo Maintainer 的托管智能体。它运行在安全的 Linux 沙盒里，能自主克隆代码库、安装依赖、分析 GitHub 问题，并按严重程度排序，最终输出结构化 JSON。
“这原本要花我几小时，现在只要几分钟。”他说。接着，他把这个 JSON 直接变成一款 Android 应用——输入提示词，一分钟内模拟器就能跑；插上 USB 线，几分钟后真机也运行起来了。
“遇到问题的时候，写个 App 来解决。”这句话他说得理所当然。数据显示，开发者每周在 AI Studio 创建的应用已超 120 万。
他还展示了 Antigravity 2.0 平台：多个智能体可在同一代码库中协同工作——一个写代码，一个检查，一个部署。最后，他演示了离线场景：在飞机上用 Gemma 4 本地运行智能体，完成网站升级。Gemma 系列模型下载量已破 10 亿。
Android 不再只是手机
Android 开发技术推广部主管 Rebecca Gutteridge 强调，Android 的疆域早已超出智能手机。目前活跃的大屏设备（折叠屏、平板、车机、电视、XR）已超 5.8 亿台。
她推荐了三项关键更新：
- Android CLI 与智能体结合：通过整合 Android Skills 和知识库，智能体处理任务时 token 使用减少约 70%，速度最高快三倍；
- Android Studio 智能体模式：支持自选远程或本地模型。她现场用国产模型 Kimi 2.7 将 XML 代码转为 Jetpack Compose，智能体自动调用正确 skill 完成迁移；
- Android Bench：专门评估大模型在真实 Android 开发任务中的表现，榜单包含通义千问、Kimi 等中国模型，并提供成本和延迟数据。
另一个重磅消息是 DDP（Developer Device Platform）开启公测——开发者可通过 Google Cloud 或 Android Studio 远程访问真实物理设备测试应用，甚至能在 CLI 工作流中直接调用。
当她展示 XREAL 眼镜上的 Android XR 应用时，说了一句关键话：“只要你现在还在做 Android 自适应开发，你就已经可以做 XR 开发了。”
最后，她明确建议：Compose 优先。所有新功能应直接用 Compose 编写，老旧 XML 代码也应逐步迁移，因为 Views 即将进入维护模式。
Web 迎来新用户：智能体
Chrome 开发技术推广部主管 Paul Kinlan 把大家拉回 30 年前——他在英国卧室用 Perl 和 Apache 写网页的年代。“那是一段闪闪发光的童年，”他说，“但现在，Web 有了全新的用户：智能体。”
他展示了三个方向的革新：
为真人优化体验：新原语“声明式部分更新”让 DOM 动态刷新无需 JavaScript。他演示了一个纯 HTML/CSS 实现的动态时钟。此外，HTML-in-Canvas API 允许将传统 HTML 嵌入 WebGL/WebGPU 3D 场景，所有元素仍可搜索、可被屏幕阅读器朗读、可翻译。该功能已在 Chrome 148 提供。
适配智能体工具：WebMCP 是一项实验性开放规范，允许 Web 应用将 JavaScript 函数或表单作为结构化工具暴露给浏览器智能体。Paul 用他的 3D 卧室演示：发出指令“关灯、转椅子、重启电脑”，智能体通过 WebMCP 调用对应功能。该规范将在 Chrome 149 原生支持。
革新开发工作流：Modern Web Guidance 预览版提供 137 份经专家审核的技能指南，确保 AI 生成的代码符合最新标准。Chrome DevTools MCP 则让编程工具能自主获取运行时调试数据并执行修复，形成几乎无需人工干预的反馈环。
Paul 提醒：AI 工具依赖的训练数据往往滞后一年，但 Chrome 更新周期正从四周缩短到两周。“如果你的 AI 还停留在去年的 Web 上，你写的代码就已经过时了。”
第八代 TPU：训练与推理双专用
Google Core ML 和 Cloud 工程副总裁 Bill Jia 带来了最硬核的内容——TPU v8。
这是 Google 首次为训练和推理分别设计两款专用芯片：
TPU v8-t（训练）：将块级乘法移入 MXU，利用原生量化消除 VPU 开销。单 Pod 性能达到上一代近三倍，FP8 算力达 120 ExaFLOPS。通过三维环形拓扑，最多可无缝连接 9600 颗 TPU。配合 Pathways 和 JAX，百万颗 TPU 可汇聚于单一集群，将大模型训练从数月压缩到几周。
TPU v8-i（推理）：首创集合加速引擎，延迟降低五倍以上。内存和缓存集成到芯片内部，突破长上下文解码瓶颈。采用 Butterfly 拓扑，单 Pod 集成 1152 颗 TPU，支持数百万智能体近乎零延迟并发运算，FP8 算力达 11.6 ExaFLOPS，性能比上一代 256 颗 TPU 的 Pod 提升 9.8 倍。
Bill 还介绍了 Google Agent Platform 的完整架构：Agent Studio 提供无代码可视化设计；GitHub 开源近 50 个智能体技能；60 多个托管 MCP 服务器对接云服务；专属 Agent Runtime 支持大规模部署与治理。
他引用两个中国企业案例：蚂蚁集团将高强度计算负载迁至 TPU v7，训练性能提升 200%；安克创新将 Gemini 整合进投影仪，过去需专业团队两周完成的光雕制作，现在 10 分钟搞定。
“离开平台支持，智能体只是一个原型概念。”这句话精准总结了云基础设施的价值。
开发者变成指挥官
最后登台的 Google 全球开发者生态总监 David McLaughlin 感叹：“全球没有一个地方能像中国这样以猛烈势头勇立潮头。”
他画出一条清晰的进化线：2023 年是聊天机器人回答简单问题；2024 年 AI 工具按指令执行任务；2025 年起，自主智能体只需目标就能自行推理、规划并完成复杂任务。
这意味着开发者角色的根本转变——从写代码变为定义规范和评估结果。“每位开发者都成了运筹帷幄的指挥官，”他说，“过去需团队数月完成的项目，现在一个人短时间内就能搞定。这就是真正的杠杆效应。”
Google 支撑中国开发者的四大支柱包括：20 个本地开发者社区（覆盖 40 万开发者）、Google 开发者专家提供多智能体架构指导、45 家加速器校友网络，以及全面本地化的中文技术文档。
他举了一个例子：加速器校友 Movie Flow 是一款 AI 视频智能体，能生成长达 10 分钟的多场景视频，画面流畅、角色一致，突破了常见时长限制。
全栈闭环，服务出海
整场 Keynote 的底层逻辑其实只有一条：全栈式 AI，服务中国出海。
从底层 TPU v8 双芯片、中间层 Gemini/Gemma 模型、上层开发工具（AI Studio、Antigravity、Android CLI、Chrome DevTools MCP），到顶层平台生态（Agent Platform、WebMCP、DDP），Google 构建了一个完整闭环。中国开发者在这个闭环里，从想法到产品再到全球分发，每一步都有工具可用。
贯穿始终的关键词是“智能体”——它不只是产品形态，更是一种新计算范式：智能体写代码、测试应用、维护仓库、浏览 Web、管理云资源。开发者不再是执行者，而是指挥者。
陈俊廷开场提到的 vivo、百度、小鹏等案例，不是孤立合作，而是 Google 全栈能力在不同层级的具体体现。而新增的广州、杭州加速中心，以及科技向善项目，则进一步强化了 Google 在中国市场的长期承诺。
66 分钟后，问题已经变了：不再是“AI 能做什么”，而是“你打算让你的智能体团队，替你做什么”。