Google Cloud 在 2026 年 5 月至 7 月间密集发布了一系列 AI 基础设施更新，涵盖计算、存储、网络、安全及编排工具。在计算方面，C4N 虚拟机正式上线，这是首个网络和块存储优化实例，基于第五代 Intel Xeon 处理器和 Titanium 卸载硬件，提供 400 Gbps 网络带宽、95 MPPS 报文转发速率以及搭配 Hyperdisk Extreme 时高达 25 GiB/s 的块存储吞吐量。针对 TPU 用户，Google 推出了 TPU Developer Hub 和基于 OpenTelemetry 的遥测采集代理，可将高保真 TPU 硬件指标路由到 Cloud Monitoring 或自建 Grafana。存储方面，Managed Lustre 正式提供四个性能层级（每 TiB 容量 125/250/500/1000 MB/s），可扩展至 8 PB；同时发布了 Cloud Storage Rapid 系列（Rapid Bucket 和 Rapid Cache），旨在加速 AI 工作负载的存储访问。

在编排与性能优化上，GKE Dataplane V2 已支持 15,000 节点集群并同时启用网络策略。针对强化学习负载，llm-d 中的协作时间分片功能可将加速器占空比从约 40% 基线提升至 70% 而不影响模型收敛。GKE Agent Sandbox 正式 GA，帮助在固定计算资源上安全打包更多 Agent。基准测试显示，GKE Inference Gateway 相比下一领先管理 K8s 服务吞吐量高 15.7%，等待时间短 92.8%，令牌间延迟低 62.6%，优势来自前缀缓存（KV cache 复用）。

安全方面开源了 k8s-aibom，一个轻量级无特权 Kubernetes 控制器，可持续检测集群中的 AI 运行时（如 vLLM、Triton）并生成标准 CycloneDX ML-BOM。机密计算扩展到 G4 机器系列（搭载 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU），可在 TEE 中保护使用中的数据。

指南与深度内容涵盖：Moonshot AI 的 Kimi K3（2.8 万亿参数）开放权重发布当天（Day 0）即提供 Google Cloud 部署支持；在 Ironwood (TPU v7x) 上优化 Mistral 3 大 MoE 模型推理，通过混合分片、树规约、GMM/MLA 内核优化和异步调度取得 1.5 倍性能提升，吞吐量提高 48% 且保持基准准确率不变；还有 Ray 在 TPU 上运行的系列教程、TPU 微基准测试套件，以及利用 Model Context Protocol (MCP) 将 Agent 连接到 Cloud Storage 非结构化数据的实践。

报告与客户案例方面：Gartner 首份 AI 基础设施魔力象限将 Google 评为领导者，在“执行能力”和“愿景完整性”上均获最高分。Google 对 1400 多名 IT 高管的调查显示 83% 的组织需要升级基础设施以支持生产级 Agentic AI，基础设施与 AI 抱负的差距正在扩大。客户案例包括 Pager Health 利用 GKE 和 Gemini 平台消除运营碎片化、Trustpilot 在 A2 VM 上使用 Gemma 模型和 vLLM 构建高吞吐流管道、Imgix 在 G4 VMs 上为超过 80 亿张图片和视频提供服务。