Google Cloud Next '26: Vom Bau einzelner Agenten zur Steuerung tausender

Der Fokus verschiebt sich zum Management ganzer Agenten-Flotten

Pichais zentrale Beobachtung ist, dass sich die Kundenfrage geändert hat. Er beschreibt diesen Wandel explizit, und er definiert damit neu, was Google eigentlich verkauft.

Aus "Können wir einen Agenten bauen?" ist "Wie verwalten wir tausende davon?" geworden.Montana Labs

Die Antwort darauf ist die neue Gemini Enterprise Agent Platform, positioniert als "Leitstand" zum Erstellen, Skalieren, Steuern und Optimieren von Agenten. Sie baut auf Gemini Enterprise auf, das laut Google im ersten Quartal ein Wachstum der zahlenden monatlich aktiven Nutzer von 40 % gegenüber dem Vorquartal verzeichnete. Das Nachfragesignal, das Google für die zugrunde liegenden Modelle anführt, ist konkret: Google-eigene Modelle verarbeiten inzwischen über 16 Milliarden Tokens pro Minute über direkte API-Nutzung durch Kunden, gegenüber 10 Milliarden im Vorquartal.

Dieses Wachstum wird durch eine bemerkenswerte Kapitalzusage gestützt: Google erwartet, dass etwas mehr als die Hälfte seiner gesamten Machine-Learning-Compute-Investitionen für 2026 in das Cloud-Geschäft fließen. Das Unternehmen lenkt damit den Großteil seiner ML-Infrastrukturausgaben zu externen Kunden statt in internes Modelltraining.

Zwei TPUs für zwei unterschiedliche Aufgaben

Der Launch der TPU der achten Generation fällt dadurch auf, dass er in zwei Chips für unterschiedliche Workloads aufgeteilt ist, statt auf ein einzelnes Allzweckbauteil zu setzen. Die TPU 8t zielt auf Training ab und skaliert auf 9.600 TPUs sowie 2 Petabyte gemeinsam genutzten High-Bandwidth-Memory in einem Superpod, mit dreifacher Rechenleistung von Ironwood und bis zu doppelter Performance pro Watt.

Die TPU 8i zielt auf Inferenz ab und verbindet 1.152 TPUs pro Pod mit dreifach mehr On-Chip-SRAM, um niedrige Latenz zu priorisieren. Google verknüpft dies direkt mit der Agenten-These: Der Chip soll "gleichzeitig Millionen von Agenten kosteneffizient betreiben" können. Diese Design-Entscheidung passt zum Argument im restlichen Beitrag – wenn Unternehmen große Agenten-Flotten betreiben, werden Inferenz-Latenz und Durchsatz zum limitierenden Faktor, nicht nur die Trainingsskalierung. Google betont, dass dies neben einem Portfolio von NVIDIA-GPU-Instanzen steht – die geteilte TPU-Strategie ist also eine Ergänzung, kein Ersatz.

Google als eigener Beweis

Die konkretesten Aussagen stammen aus Googles Abschnitt "Customer Zero", in dem das Unternehmen über seine interne Nutzung berichtet. Demnach werden inzwischen 75 % des gesamten neuen Codes bei Google KI-generiert und von Entwicklern freigegeben – im letzten Herbst waren es noch 50 %. Beschrieben wird eine komplexe Code-Migration, die sechsmal schneller abgeschlossen wurde als noch ein Jahr zuvor möglich war, und die erste MacOS-Version der Gemini-App sei mit der Antigravity-Plattform entwickelt worden – vom ersten Konzept bis zum nativen Swift-Prototyp in wenigen Tagen.

Im Bereich Sicherheit berichtet Google, dass Agenten des Security Operations Center monatlich zehntausende unstrukturierte Bedrohungsmeldungen automatisch triagieren und dadurch die Zeit zur Bedrohungsabwehr um über 90 % senken, und dass Gemini-basierte Agenten wie CodeMender aktiv eingesetzt werden, um kritische Software-Schwachstellen zu finden und zu beheben. Im operativen Bereich erstellten Marketing-Teams für den Launch von Gemini in Chrome tausende kreative Asset-Varianten, was zu 70 % schnellerer Durchlaufzeit und 20 % mehr Conversions geführt haben soll.

Dabei handelt es sich um interne Kennzahlen, keine Kundenergebnisse, und sie sollten entsprechend eingeordnet werden. Doch sie sind für eine Keynote dieser Art ungewöhnlich konkret und fungieren zugleich als Marketingargument: Die Tools, die Google verkauft, sind dieselben, mit denen Google selbst arbeitet.

Was die Sicherheits-Partnerschaft signalisiert

Google positioniert KI sowohl als Bedrohung als auch als Verteidigung und kombiniert die eigenen Threat-Intelligence- und Security-Operations-Angebote mit Wiz' Cloud and AI Security Platform sowie Wiz' neuer AI Application Protection Platform, die Code über Cloud bis Runtime in Multicloud- und Hybrid-Umgebungen abdeckt. Die Einbindung von Wiz ist das deutlichste Zeichen dafür, dass Google Agenten-Governance und Agenten-Sicherheit als ein einziges Paket verkaufen will, statt den Laufzeitschutz Dritten zu überlassen.

Die konkrete Implikation der Cloud Next '26 ist, dass Google darauf setzt, dass die nächste Komplexitätsstufe für Unternehmen die Agenten-Flotte sein wird – und baut den gesamten Stack dafür auf: eine Management-Ebene, auf Inferenz optimierte Chips und integrierte Sicherheit, um diese Flotte im großen Maßstab zu betreiben. Für Teams, die die Plattform bewerten, sind nicht die Modellqualität die entscheidenden Fragen, sondern Governance, Latenz-Ökonomie und ob sich die internen Produktivitätszahlen auch außerhalb von Googles eigener Codebasis bestätigen lassen. Die I/O am 19. Mai wird als nächster Meilenstein genannt.