Google Cloud Next 2026 เปิดตัวสแต็ก Agentic ครบวงจร TPU รุ่น 8, Gemini Enterprise พร้อมเปลี่ยนองค์กรสู่ยุคเอเจนต์

Google Cloud กลับมาที่ลาสเวกัสอีกครั้งกับงาน Google Cloud Next 2026 งานประจำปีที่คาดว่าจะมีผู้เข้าร่วมมากกว่า 35,000 คน โดยก่อนเริ่มงานจริง Thomas Kurian ซีอีโอของ Google Cloud พร้อมทีมงานได้จัดเซสชันแถลงข่าวให้กับนักวิเคราะห์และสื่อมวลชน เพื่ออธิบายว่าทำไมโลกของ AI ถึงกำลังเปลี่ยนผ่านจาก "โมเดลที่ตอบคำถาม" ไปสู่ "เอเจนต์ที่ทำงานแทนมนุษย์" และ Google Cloud ได้เตรียมสแต็กเทคโนโลยีอะไรไว้รองรับการเปลี่ยนผ่านครั้งนี้

Thomas Kurian ย้ำว่าภารกิจของ Google Cloud ยังคงเหมือนเดิม คือเร่งการเปลี่ยนผ่านขององค์กรด้วยเทคโนโลยีคลาวด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ชั้นนำของ Google แต่สิ่งที่เปลี่ยนคือรูปแบบการใช้งานโมเดล จากเดิมที่โมเดลถูกใช้เพื่อตอบคำถามจาก Prompt หรือสร้างคอนเทนต์อย่างภาพ เสียง และวิดีโอ ตอนนี้โมเดลถูกขอให้ทำงาน (Tasks) ใช้เครื่องมือ (Tools) มีทักษะ (Skills) และทำงานหลายขั้นตอนแทนผู้ใช้ได้ ซึ่งนี่คือการขยับไปสู่โลกของเอเจนต์ (Agents) อย่างเต็มรูปแบบ และธีมของงาน Next ปีนี้สะท้อนการทำงานที่ Google Cloud เตรียมตัวมานานกว่า 1 ปีเพื่อสร้างสแต็กที่พร้อมรองรับเอเจนต์โดยเฉพาะ

Sundar Pichai ซีอีโอของ Google และ Alphabet กล่าวเสริมว่า เมื่อฤดูใบไม้ร่วงที่ผ่านมา Google ได้เปิดตัว Gemini Enterprise ในฐานะระบบแบบ End-to-End สำหรับยุค Agentic และในไตรมาสแรกของปี 2026 มีการเติบโตของผู้ใช้งานรายเดือนแบบเสียเงิน (Paid Monthly Active Users) ถึง 40% เมื่อเทียบไตรมาสต่อไตรมาส ซึ่งการเติบโตอย่างรวดเร็วนี้แสดงให้เห็นว่าพนักงานทุกคนในทุกองค์กรสามารถกลายเป็น Builder ได้ แต่ก็มาพร้อมความซับซ้อน จากเดิมคำถามคือ "เราสร้างเอเจนต์ได้ไหม" ตอนนี้กลายเป็น "เราจะบริหารจัดการเอเจนต์หลายพันตัวอย่างไร" นั่นคือเหตุผลที่ Google เปิดตัว Gemini Enterprise Agent Platform ใหม่ ซึ่ง Sundar Pichai เรียกว่าเป็น "Mission Control สำหรับ Agentic Enterprise"

สแต็กที่ Thomas Kurian อธิบายเริ่มจากระดับโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ต่อยอดด้วยความสามารถใหม่ในโมเดลแนวหน้า (Frontier Models) ขยับขึ้นไปถึง Data Cloud ที่ป้อนบริบทจากระบบสารสนเทศขององค์กรให้โมเดล ถัดมาเป็นเลเยอร์ความปลอดภัยที่ปกป้องทั้งโมเดลและระบบคลาวด์องค์กร และปิดท้ายด้วยเครื่องมือ เอเจนต์ และแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise Agent ที่เป็นหน้าบ้านของทั้งหมด Thomas Kurian อธิบายว่า Gemini Enterprise ตอนนี้คือระบบแบบ End-to-End สำหรับยุค Agentic เปรียบเสมือนเนื้อเยื่อเชื่อมต่อ (Connective Tissue) ระหว่างข้อมูล พนักงาน แอปพลิเคชัน และเอเจนต์ AI ทั้งหมด ที่แปลงทุกกระบวนการให้กลายเป็นกระแสการทำงานอัจฉริยะเดียวกัน ไม่ใช่การให้บริการแยกชิ้นให้ลูกค้าเอาไปประกอบเอง แต่เป็นสแต็กที่ออกแบบให้เหมาะสมในแนวดิ่ง (Vertically Optimized) ทุกอย่างถูกพัฒนาร่วมกันเพื่อสร้างสเกลและประสิทธิภาพที่จำเป็นสำหรับยุค Production AI

โครงสร้างพื้นฐานใหม่ TPU รุ่น 8, Axion และสตอเรจที่เร็วที่สุดในอุตสาหกรรม

ในระดับรากฐาน Google Cloud เปิดตัวรูปแบบการประมวลผล (Compute) ใหม่หลายตัว หัวใจสำคัญคือ TPU รุ่นที่ 8 จำนวน 2 ตัว ได้แก่ 8T ที่โฟกัสงานเทรนโมเดล (Training) และ 8i ที่โฟกัสงานอินเฟอเรนซ์ (Inference) นอกจากนี้ยังเปิดตัวชิป ARM ใหม่ในตระกูล Axion พร้อม VM ประเภทใหม่รองรับงานที่เอเจนต์ต้องสั่งเครื่องคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทำแทน เสริมด้วยสตอเรจและเน็ตเวิร์กใหม่ ทั้งหมดนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Agent Runtime ที่ทำงานบน Compute Engine และ Kubernetes พร้อมรูปแบบการคิดเงินแบบยืดหยุ่นใหม่

TPU v5p (8T) เป็น TPU สำหรับเทรนขนาดใหญ่ รองรับ TPU ได้ถึง 9,600 ตัวในระบบเดียว เชื่อมต่อกันด้วยเครือข่ายความเร็วสูง ให้หน่วยความจำรวม 2 เพตะไบต์ (Petabytes) ภายใน TPU Pod เดียว ทั้งหมดเชื่อมต่อผ่านเครือข่ายระดับใหญ่ที่เรียกว่า Virgo โดย Google ระบุตัวเลขที่จะประกาศในงานว่าเร็วขึ้น 3 เท่าจากรุ่นก่อนหน้าในการเทรน และเร็วกว่าระบบอื่นในตลาดอย่างมากเมื่อเทียบในหน่วย Dollar-per-Watt

TPU 8i ออกแบบสำหรับอินเฟอเรนซ์โดยเฉพาะ ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า Butterfly เชื่อมชิป TPU จำนวนมากเข้าด้วยกัน มีหน่วยความจำ High-Bandwidth Memory (HBM) 288 กิกะไบต์ คู่กับ SRAM บนชิปอีก 384 เมกะไบต์ ซึ่งมากกว่ารุ่นก่อนหน้า 3 เท่า ช่วยให้ Active Working Set ของโมเดลอยู่บนชิปได้ทั้งหมด พร้อม Collective Acceleration Engine ตัวใหม่ Google Cloud ระบุว่าการออกแบบแบบนี้ช่วยสร้างประสบการณ์เอเจนต์ในอุดมคติ ที่ผู้ใช้ถามคำถามหรือมอบหมายงานให้เอเจนต์แล้วได้คำตอบทันที ไม่ใช่รอ 5 วินาที

ทั้ง TPU 8T และ 8i รวมกันให้ประสิทธิภาพต่อดอลลาร์ (Performance-per-Dollar) ดีขึ้น 80% เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ทำให้องค์กรสามารถรองรับปริมาณงานได้เกือบ 2 เท่าที่ต้นทุนเท่าเดิม โดยทั้ง 2 ชิปจะเปิดให้ใช้งานแบบ General Availability ภายในปีนี้ ลูกค้าที่ใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Google Cloud มีทั้งบริษัทตลาดทุนอย่าง Citadel Securities ที่สร้างสภาพแวดล้อมวิจัยเชิงปริมาณบนคลาวด์, องค์กรอย่าง Boston Dynamics ที่เทรน Vision-Language Model เพื่อดีพลอยหุ่นยนต์ในงานอุตสาหกรรม และห้องวิจัย AI ชั้นนำอย่าง Anthropic และ Thinking Machines Lab

ฝั่ง GPU Google Cloud อัปเกรดด้วยระบบ Nvidia BR200 เชื่อมต่อทั้งหมดผ่านเครือข่าย Virgo เพื่อรันคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ที่ประสิทธิภาพสูงมาก ส่วนฝั่งสตอเรจ มีการเปิดตัว Managed Lustre ที่ตอนนี้สเกลได้ถึง 10 เทราบิตต่อวินาที (Terabits per Second) ซึ่ง Google เคลมว่าเป็น Throughput ที่สูงที่สุดในอุตสาหกรรม และเพื่อรองรับงานอินเฟอเรนซ์ที่ต้องการความหน่วงต่ำ (Low Latency) ยังมี Rapid Storage ที่รองรับได้ถึง 15 เทราบิตต่อวินาที ซึ่งเมื่อเชื่อมต่อกับ TPU และ GPU จะให้ความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ

ในด้าน CPU Google Cloud เปิดตัว N4A ซึ่งเป็น Compute Instance ที่ปรับปรุงบนสถาปัตยกรรม ARM เพื่อรองรับกรณีที่เอเจนต์ต้องสั่งงานบนระบบคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม รวมถึงมีการปรับปรุง Networking และ Cross-Cloud Networking อีกหลายจุดเพื่อให้เอเจนต์ทำงานได้ลื่นไหล

โมเดลใหม่ ตั้งแต่ Gemini 3.1 Pro ไปจนถึง Claude Opus 4.7

ในฝั่งโมเดล Gemini Enterprise Agent Platform เปิดให้ผู้ใช้เข้าถึงโมเดลชั้นนำของโลกกว่า 200 ตัวในระดับ First-Class Access หัวแถวคือ Gemini 3.1 Pro ซึ่งเป็นโมเดลขั้นสูงที่สุดของ Google เวอร์ชันปัจจุบัน ปรับแต่งมาให้เหมาะกับการ Orchestrate เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ตามด้วย Gemini 3.1 Flash Image หรือที่รู้จักในชื่อ Nano Banana 2 ที่สร้างหน้าจอ User Interface และ Visual Asset คุณภาพสูง และ Lyria 3 โมเดลระดับ State-of-the-Art สำหรับสร้างเสียงและดนตรีระดับมืออาชีพ

ในฝั่งโมเดลบุคคลที่สาม Google Cloud เปิดให้เข้าถึงโมเดลในตระกูล Claude ของ Anthropic ทั้ง Claude Opus, Sonnet และ Haiku และในงาน Next ครั้งนี้ยังเพิ่มการรองรับ Claude Opus 4.7 อีกด้วย

Agentic Data Cloud ป้อนบริบทองค์กรให้โมเดลด้วย Cross-Cloud Lakehouse และ Knowledge Catalog

เพื่อให้โมเดลสามารถใช้เหตุผล (Reason) บนข้อมูลและทำงานแทนได้อย่างแม่นยำ Google Cloud เปิดตัวชุดความสามารถใหม่ในชื่อ Agentic Data Cloud ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมแบบ AI-Native ที่ปลดข้อมูลองค์กรออกจาก Silo แบบเดิม ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ที่ไหนก็ตาม Google Cloud มองว่าตลอด 10 ปีที่ผ่านมาระบบ System of Intelligence ทำหน้าที่เป็นเพียงคลังข้อมูลที่รอการเรียกใช้ในสเกลของมนุษย์ แต่ตอนนี้ต้องเปลี่ยนเป็น System of Action ที่เร่งการใช้ข้อมูลให้ทันความเร็วของเอเจนต์

ใจกลางของ Agentic Data Cloud คือ Cross-Cloud Lakehouse ที่มาตรฐานบน Apache Iceberg ซึ่งทำให้องค์กรสามารถปล่อยข้อมูลไว้บน Amazon Web Services หรือ Microsoft Azure แล้วคิวรี (Query) ได้ทันทีโดยไม่ต้องย้ายข้อมูลและไม่ถูกล็อกอินกับเวนเดอร์ Lakehouse ตัวนี้ให้บริการแบบ Zero Copy เชื่อมกับแอปพลิเคชัน ระบบปฏิบัติการ และแพลตฟอร์ม AI จำนวนมาก ทั้ง Databricks, Palantir, Salesforce Data 360, SAP, ServiceNow, Snowflake และ Workday

ของชิ้นที่สองคือ Knowledge Catalog ซึ่งทำหน้าที่สร้างกราฟบริบท (Context Graph) แบบ Unified และ Dynamic ของธุรกิจทั้งองค์กร ทำให้เอเจนต์ AI มี Grounding บนข้อมูลและความหมายของธุรกิจทั้งหมด โดย Google ใช้ Gemini สกัดข้อมูลจากแหล่งทั้งแบบมีโครงสร้าง (Structured) และไร้โครงสร้าง (Unstructured)

เพื่อให้การคำนวณทำได้เร็วขึ้น Google Cloud เปิดตัว Lightning Engine for Apache Spark เอนจินแบบ Real-Time และ Serverless ที่เร็วกว่าโอเพนซอร์สทั่วไปสูงสุด 4.5 เท่า และให้ราคาต่อประสิทธิภาพ (Price Performance) ดีกว่าคู่แข่งเจ้าตลาดสูงสุด 2 เท่าสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พร้อมกันนี้มีการเปิดตัว Data Agent Kit ที่ให้ประสบการณ์การเขียนงาน Data Science ด้วย Gemini ข้ามทั้งเครื่องมือ IDE (Integrated Development Environment) ขององค์กร, Notebook และ Agentic Terminal ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถพัฒนางานแบบ Intent-Driven ด้วย Python, Spark และ SQL เพียงระบุเป้าหมายทางธุรกิจแล้ว Data Agent Kit จะจัดการส่วนที่เหลือให้

ความปลอดภัยยุค AI ผนึก Wiz คลอด Red, Blue, Green Agent

เมื่อระบบ AI ทรงพลังขึ้นและโมเดลเข้าใจซอร์สโค้ด (Source Code) กับไบนารี (Binaries) ได้ละเอียดขึ้น Google Cloud จึงทำงานต่อเนื่องหลายเดือนเพื่อรับมือภัยคุกคามไซเบอร์ที่อาจถูกสร้างด้วย AI และปกป้องโมเดล AI ขององค์กรไม่ให้ถูกยึดไปใช้โดยผู้ไม่หวังดี กลยุทธ์แบ่งออกเป็น 3 ส่วนคือการตรวจจับ (Detection), การป้องกัน (Prevention) และการตอบสนอง (Response)

ในด้าน Threat Intelligence Google Cloud เปิดตัวความสามารถในการเก็บรวบรวมภัยคุกคามจากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงดาร์กเว็บ (Dark Web) จัดลำดับความสำคัญด้วยความเชี่ยวชาญจาก Mandiant แล้วสร้างเป็นชุด Threat Intelligence Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini ซึ่ง Google เคลมว่าความแม่นยำในการระบุภัยคุกคามต่อระบบองค์กรอยู่ที่ 98%

ชุดเครื่องมือที่สองมาจากการผนวก Wiz ผลิตภัณฑ์ที่ Google เข้าซื้อและรวมเข้ากับพอร์ตโฟลิโอความปลอดภัยของตัวเอง โดยเปิดตัว 3 เอเจนต์ใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini เริ่มจาก Red Agent ที่ทำหน้าที่ Red Team โครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง ใช้ Gemini ค้นหาช่องโหว่แบบไม่หยุดนิ่ง ต่อด้วย Blue Agent ที่รับปัญหาจาก Red Agent มาอธิบายว่าช่องโหว่เกิดขึ้นได้อย่างไร จัดลำดับผลกระทบ และชี้ให้เห็นว่าอะไรจะกระทบองค์กร และ Green Agent ที่ปิดจบด้วยการเข้าไปแก้ไขปัญหาให้จริง ทำให้ทั้งกระบวนการทดสอบและแก้ไขสภาพแวดล้อมเกิดขึ้นแบบต่อเนื่อง

สำหรับองค์กรที่มีศูนย์ปฏิบัติการความปลอดภัย (Security Operations Centers หรือ SOC) Google Cloud ยังเปิดตัว Gemini-powered Agents สำหรับงานคัดกรอง (Triage), การสืบสวน (Investigation), การล่าภัยคุกคาม (Threat Hunting) และวิศวกรรมการตรวจจับ (Detection Engineering) รวมถึงโมเดลใหม่ที่ช่วยไม่แค่ตรวจจับช่องโหว่ในโค้ด แต่ยังแก้โค้ดให้ด้วย ตัวเลขที่ Google Cloud เปิดเผยคือ Triage and Investigation Agent ได้ประมวลผล Alert ไปแล้วมากกว่า 5 ล้านรายการ ลดเวลาวิเคราะห์แบบแมนนวลที่ปกติใช้ 30 นาทีเหลือเพียง 60 วินาที

ขยายต่อไปถึงความปลอดภัยแบบ Multicloud Wiz ตอนนี้รองรับ Databricks รวมถึง Agent Studio ใหม่ ๆ อย่าง Amazon Bedrock AgentCore, Gemini Enterprise Agent Platform, Microsoft Azure Copilot Studio และ Salesforce Agentforce ทำให้ลูกค้ามองเห็นภาพความปลอดภัยได้ไม่ว่าทีมจะเลือกสร้างบนแพลตฟอร์มใด

และเพื่อปกป้อง Agentic Web โดยเฉพาะ reCAPTCHA ถูกยกระดับมาเป็น Google Cloud Fraud Defense ที่ตอนนี้เปิดให้ใช้แบบ General Availability แล้ว เป็นแพลตฟอร์มครอบคลุมที่ออกแบบมาเพื่อแยกแยะความชอบธรรมและการได้รับอนุญาตระหว่างบอท มนุษย์ และเอเจนต์ AI โดยใช้สเกลและสัญญาณเดียวกับที่ปกป้องระบบนิเวศของ Google เอง ในเร็ว ๆ นี้จะมีการเปิดพรีวิวความสามารถเฉพาะทางสำหรับผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์และเอเจนต์ AI เพื่อปกป้องเส้นทางอีคอมเมิร์ซตั้งแต่การสร้างบัญชี การล็อกอิน ไปจนถึงการจ่ายเงินและเช็กเอาต์

Google Workspace ยุคใหม่ Chat เป็นหน้าบ้านของเอเจนต์

ใน Google Workspace มีการเปิดตัวความสามารถใหม่จำนวนมากทั้งในฝั่งการสื่อสาร (Mail, Chat, Meetings) และฝั่งเครื่องมือแก้ไข (Docs, Slides, Sheets) โดยแบ่งเป็น 2 โหมดหลัก

ฝั่งเครื่องมือสื่อสาร Google Cloud วางวิสัยทัศน์ให้ Google Chat เป็นหน้าอินเทอร์เฟซที่มนุษย์ใช้คุยกับทั้งมนุษย์ด้วยกันและกับเอเจนต์ทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์ เอเจนต์ทุกตัวที่สร้างด้วยแพลตฟอร์ม Gemini Enterprise จะส่งการแจ้งเตือน (Notification) กลับมาที่ Chat ผู้ใช้สามารถสั่งงานและเรียกเอเจนต์ด้วยการ @ mention ได้ตรงจาก Google Chat ส่วน Gemini ใน Chat ยังช่วยสรุปเทรด (Thread) และทำงานแทนได้ด้วย

ฝั่ง Gmail มีฟีเจอร์ AI Overviews และ AI Inbox ที่ขยายจากการใช้งานทั่วไปมาสู่องค์กร พร้อมกับปฏิทิน (Calendar) ที่ให้ผู้ใช้ทุกคนมีผู้ช่วยส่วนตัว (Business Partner หรือ ABP) ช่วยจัดตารางนัดหมายโดยเฉพาะ

ส่วนเครื่องมือแก้ไข Workspace เปิดตัวการแก้ไขแบบ Full Fidelity โดยใช้ความสามารถ Multimodal ล่าสุดช่วยสร้างประสบการณ์ระดับเยี่ยมใน Slides และมี Professional Analyst ใน Sheets ที่ใช้สเปรดชีตเป็นผืนผ้าใบ (Canvas) สำหรับทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกด้วย AI สำคัญที่สุดคือการรวมข้อมูลทั้งหมดที่ผู้ใช้ทำงานผ่าน Gmail, Drive, Meet, Docs, Sheets เข้ามาไว้ในเลเยอร์เซแมนติกเดียวที่เรียกว่า Workspace Intelligence ซึ่งเชื่อมสิ่งที่เกิดขึ้นทั้งใน Workspace, Gemini และเอเจนต์เข้าด้วยกัน ทำให้การค้นหาและการทำงานแทนแม่นยำขึ้นมากเพราะมีบริบทรวมเดียว

ในชุดความสามารถใหม่ของ Workspace Intelligence ยังมี Google Workspace Agent ใน Gemini Enterprise ที่ทำงานหลายขั้นตอนข้ามแอป Workspace ได้โดยไม่ต้องออกจากหน้าต่าง Gemini Enterprise, ฟีเจอร์ Ask Gemini ใน Google Chat ที่ซินธิไซซ์ข้อมูล ค้นหา Insight และคิวรีโปรเจกต์จากทั่วทั้ง Workspace ได้ในที่เดียว, ความสามารถ Reimagined Content Creation ใน Docs, Sheets และ Slides ที่ดึงข้อมูลจาก Drive, Gmail และเว็บ เพื่อสร้างเอกสารในสไตล์การเขียนเฉพาะตัวของผู้ใช้ และ Google Drive Projects พื้นที่อัจฉริยะที่จัดระเบียบไฟล์และอีเมลของทีมโดยอัตโนมัติ เพื่อบริหารเวิร์กโฟลว์ สร้างคอนเทนต์ และตอบคำถามเจาะจงบนบริบทของโปรเจกต์ได้

Gemini Enterprise Agent Platform สแต็กกลางสำหรับสร้างและจัดการเอเจนต์

หัวใจของงาน Next ปีนี้อยู่ที่ Gemini Enterprise Agent Platform ซึ่งเป็นสแต็กกลางสำหรับสร้าง จัดการ และใช้งานเอเจนต์ โครงสร้างของแพลตฟอร์มเริ่มจากการเชื่อมต่อกับระบบภายนอกที่เป็น System of Records ทั้งฐานข้อมูล คลังเอกสาร หรือเครื่องมือภายนอกใด ๆ เครื่องมือเหล่านี้เปิดให้เอเจนต์เข้าถึงผ่านทักษะและอินเทอร์เฟซที่เรียกว่า MCP (Model Context Protocol) ซึ่งทำหน้าที่เป็นช่องทางให้เอเจนต์โต้ตอบกับระบบ

ภายในแพลตฟอร์ม Google Cloud มีเครื่องมือสร้างเอเจนต์ (Agent Building Environment), Agent Runtime ที่สเกลได้เพื่อจัดการเอเจนต์ทั้งหมด รองรับการ Orchestrate ทั้งเอเจนต์เดี่ยวและหลายเอเจนต์ทำงานร่วมกัน พร้อมระบบ Universal Intelligence ที่รวมข้อมูลจากระบบองค์กรทั้งหมดรวมถึง Workspace และ Knowledge Catalog เพื่อป้อนบริบทให้โมเดลทำงานได้แม่นยำ นอกจากนี้ยังมีระบบกำกับดูแลทั้งด้านความปลอดภัย, อัตลักษณ์ (Identity), การบันทึกประวัติ (Logging) และการสังเกตการณ์ (Observation) รวมถึงความสามารถในการประเมินและปรับแต่งเอเจนต์

ในแง่ของเอเจนต์พร้อมใช้ Gemini Enterprise จะให้บริการ 3 รูปแบบ แบบแรกคือเอเจนต์ที่ลูกค้าสร้างเอง แบบที่สองคือเอเจนต์ที่ Google สร้างให้ใช้ เช่น Deep Research และ Deep Analysis และแบบที่สามคือเอเจนต์จากบริษัทซอฟต์แวร์อิสระ (ISV) หลายรายที่จะเปิดตัวใน Agent Marketplace เพื่อให้ผู้ใช้ค้นหาและนำไปใช้ได้ ส่วนฝั่ง Client สามารถเข้าถึงได้ทั้งจาก Workspace, Command Line Interface หรือแอปของบุคคลที่สาม

เจาะลึกลงในรายละเอียด แพลตฟอร์มนี้เปิดคลังเอกสาร, แอป SaaS และฐานข้อมูลในระดับต่ำ และที่สำคัญคือบริการทั้งหมดของ Google Cloud Platform ไม่ว่าจะเป็น Kubernetes Engine, Compute, BigQuery หรือ AlloyDB ล้วนถูกเปิดให้ใช้งานในรูปของ MCP Tools รวมถึงทุกบริการใน Workspace ก็ถูกเปิดเป็น MCP เช่นกัน เพื่อให้เอเจนต์สามารถเชื่อมต่อได้ทั้งหมด และยังมี MCP Registry, Skill Registry, Tools Registry และ Agent Registry ที่รวมศูนย์ให้ผู้ใช้เข้าถึงทั้งบริการภายใน Google และบริการภายนอกในรูปแบบเดียวกัน

ในด้านการกำกับดูแล เอเจนต์แต่ละตัวมีอัตลักษณ์ (Identity) แยกจากผู้ใช้ ทำให้สามารถติดตามได้ว่าเอเจนต์ไหนทำอะไรในระบบใดเวลาใด ผู้ดูแลสามารถกำหนดนโยบาย จัดการเอเจนต์ทั้งหมด และตรวจสอบพฤติกรรมได้ พร้อมกรอบการเพิ่มประสิทธิภาพ (Optimization Framework) ที่ช่วยปรับทั้งต้นทุนของเอเจนต์และคุณภาพของงานที่เอเจนต์ทำ

Gemini Enterprise App เอเจนต์อยู่ทุกที่ ทำงานยาว ๆ ผ่าน Inbox

เอเจนต์ทั้งหมดจะถูกนำเสนอในแอป Gemini Enterprise ที่ต่อยอดจาก Agent Runtime มีการผนวก Gemini 3.1, Agent Builder ตัวใหม่, Advanced Memory Bank สำหรับจดจำบริบท, ระบบ Context Management ที่สเกลมหาศาลและเชื่อมกับ Workspace เพื่อให้ได้ทั้ง Personal Intelligence และ Project-Based Intelligence

เครื่องมือทั้งหมดที่กล่าวมาสามารถเชื่อมเข้ามาในแอป Gemini Enterprise ได้ผ่าน MCP Connectors รวมถึง Search Connectors ที่เชื่อมกับระบบอื่น ๆ มีการเปิดตัวแนวคิด Projects ที่เป็นขอบเขต (Scope) สำหรับการทำงานร่วมกันกับสมาชิกทีม โดยเอเจนต์จะทำกิจกรรมภายในขอบเขตของโปรเจกต์นั้น และมีโหมด Canvas สำหรับสร้างคอนเทนต์ภายใน Gemini Enterprise ได้เลย ทั้งไฟล์ Slides และ Docs ของ Google Workspace และยังแก้ไขไฟล์ Microsoft Office ได้ด้วย

เนื่องจากเอเจนต์มักทำงานยาว (Long-Running) Google Cloud จึงเพิ่มแนวคิด Inbox ที่คล้ายกับกล่องอีเมล ผู้ใช้สามารถเริ่มงานเอเจนต์ รับการแจ้งเตือน และทำงานแบบอะซิงโครนัส (Asynchronous) ได้ในที่เดียว โดยเอเจนต์ใน Gemini Enterprise ยังสามารถถูกเรียกจาก Workspace และกลับกันได้ รวมถึงเรียกจาก Command Line Interface ทั้งหมดนี้ถูกกำกับดูแลด้วยมาตรฐานเดียวกัน ใช้ข้อมูลบริบทร่วมกัน และใช้เครื่องมือกับทักษะชุดเดียวกันข้ามแพลตฟอร์ม ซึ่ง Thomas Kurian เรียกว่า "Ubiquitous Agents" หรือ "Agents Everywhere"

เอเจนต์พร้อมใช้งาน Customer Experience ชุดแรกที่ Google Cloud ลงมาเล่นเอง

Google Cloud ยังสร้างเอเจนต์แบบ Pre-Packaged สำหรับอุตสาหกรรมและโดเมนเฉพาะ โดยเริ่มจาก Customer Experience เป็นด่านแรก ประกอบด้วยเอเจนต์ที่ช่วยผู้บริโภคค้นหาสินค้าออนไลน์ (Discover Products), ช็อปปิ้ง, ช่วยร้านค้าในการ Upsell และ Cross-Sell และจัดการงานบริการลูกค้า (Customer Service) มีเครื่องมือ Agent Studio ให้ปรับแต่งเสียง แชท และรูปแบบการพูดของเอเจนต์ให้ตรงกับแบรนด์ พร้อมโมดูล Assistance และ Search ที่ช่วยทั้งลูกค้าและพนักงานที่เป็นมนุษย์ในการดูแลลูกค้า

ชุดนี้เป็นแพ็กเกจเอเจนต์เดียวที่ทำงานได้บนทุก Surface ข้ามช่องทาง และรองรับหลายโมดาลิตีทั้ง Text, Voice และ Video มาพร้อมเครื่องมือสำหรับร้านค้าที่ขาย รวมถึงเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับแต่ละอุตสาหกรรม เพราะวิธีที่การค้าทำงานในรีเทลต่างจากประกัน และต่างจากร้านอาหาร

Erica Chong โชว์สาธิต เอเจนต์คุยกับเอเจนต์ จัดแคมเปญรีแบรนด์สินค้าค้างสต็อก

Erica Chong จากทีม Google Cloud สาธิต Gemini Enterprise โดยสมมติว่าตัวเองทำงานอยู่ในบริษัทเฟอร์นิเจอร์ระดับโลก เริ่มจากหน้าแรก (Homepage) ที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน เชื่อมบริบทภายในและภายนอกไว้ในมุมมองเดียว มี Agent Gallery ที่รวมเอเจนต์ที่อนุมัติให้ใช้ ทั้งเอเจนต์ของ Google และเอเจนต์ของบริษัทเอง เช่น เอเจนต์สำหรับ Price and Margin Optimization ที่ Orchestrate เอเจนต์ เครื่องมือ และแหล่งข้อมูลอื่นได้แบบอัตโนมัติ

สถานการณ์ที่ใช้สาธิตคือการนำสินค้าบางไลน์ที่ไม่ค่อยได้รับความนิยมกลับมาทำให้ขายดีอีกครั้ง Erica สั่งให้เอเจนต์วิเคราะห์เทรนด์การตกแต่งภายในในปัจจุบัน ระบุ Dead Stock ในคลังสินค้า และวางแผนรีลอนช์แคมเปญ ด้วยคำสั่ง Prompt เดียว เอเจนต์หลายตัวทำงานเป็นชุดในเวลาไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นหลายชั่วโมง รู้เลยว่าต้องเรียกเอเจนต์ตัวไหนมาช่วยทำแผน

Market Research Agent ที่ขับเคลื่อนด้วย Deep Research เข้าไปวิเคราะห์ข้อมูลล่าสุดจาก Google Search ควบคู่กับข้อมูลยอดขายและความพึงพอใจของลูกค้า (CSAT) ของบริษัท Data Insights Agent เชื่อมต่ออย่างปลอดภัยกับ ERP และแคตตาล็อกสินค้าทั่วโลก ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ที่ใดหรืออยู่ในรูปแบบใด รู้ความหมายของคำว่า Dead Stock ว่าคือสินค้าค้างสต็อก และใช้ Agentic Data Cloud ในการระบุชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ส่วน Product Strategy Agent ประมวลผลทุกสิ่งและเสนอแผน

ผลลัพธ์คือสไตล์ "Organic Modern" เป็นเทรนด์ใหญ่และลูกค้ายอมจ่ายราคาสูง ขณะที่คอลเลกชัน "Tuscany" ของบริษัทมีสต็อกเหลือที่เข้ากับเทรนด์พอดี แต่ขายไม่ดี ข้อเสนอคือการรีแบรนด์และตั้งราคาใหม่ให้อยู่สูงกว่าราคาส่วนลดปัจจุบัน แต่ต่ำกว่าคู่แข่ง พร้อมเสนอแลนดิงเพจใหม่และสื่อโปรโมตใหม่ Erica ขอให้ Product Strategy Agent สร้างวิดีโอ ซึ่ง Vids จัดวางสินค้าจริงของบริษัทลงในพื้นที่ลิฟวิงสไตล์ Organic ใหม่ได้อย่างลงตัว

จากนั้น Erica สั่งให้ Dev Agent ประสานกับทีมวิศวกรรม เอเจนต์เชื่อมโดยตรงกับ Jira ส่งบริบททั้งหมดให้นักพัฒนา และในฝั่งนักพัฒนา Erica ได้รับการแจ้งเตือนใน Google Chat พร้อม Jira Ticket ทันที เมื่อเปิดงานผ่าน CLI เอเจนต์สรุปกลยุทธ์ ไฟล์ Asset และแผนการทำเว็บเพจ โดยใช้บริบทจากเซสชัน Gemini Enterprise ก่อนหน้า, ตั๋วงาน, และไกด์ไลน์ของแบรนด์รวมถึงโค้ดดิง ผลสุดท้ายหน้าเว็บถูกสร้างและดีพลอยเรียบร้อย

Erica กลับมาที่ Gemini Enterprise เพื่อเตรียมร้านค้าสำหรับการลอนช์ โดยเป็นเซสชันใหม่ทั้งหมดในบทบาททีม Store Operations ขอให้เอเจนต์สร้างเด็คนำเสนอเพื่ออัปเดตผู้จัดจำหน่ายในแต่ละภูมิภาค ระบบเชื่อมเข้ากับบริบทขององค์กร รู้รายละเอียดการลอนช์ วิธีที่ทีมเคยจัดการในอดีต และเป้าหมายยอดขาย จากนั้นทำงานร่วมกับเอเจนต์ Google Workspace สร้างเด็คในสไตล์ส่วนตัวของ Erica ผ่านโหมด Canvas ใหม่ที่ให้แก้ไขและทำงานร่วมกันบนสไลด์โดยไม่ต้องออกจาก Gemini Enterprise

แรงส่งทางธุรกิจและการขยาย Ecosystem

Thomas Kurian ย้ำในช่วงท้ายว่า 75% ของลูกค้า Google Cloud ได้ใช้เครื่องมือ AI ไปแล้ว บริษัทได้ลูกค้าใหม่ในอัตราเร็วกว่าเดิม 2 เท่า เซ็นดีลใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ ปี 2025 ที่ผ่านมามีดีลระดับพันล้านดอลลาร์มากกว่า 3 ปีก่อนหน้ารวมกัน และลูกค้าเดิมหันมาใช้พอร์ตโฟลิโอของ Google Cloud ในวงกว้างขึ้น จากที่เริ่มต้นด้วยเครื่องมือ AI ก็ขยายไปใช้บริการอื่น ๆ มากขึ้น

ตัวเลขอีกชุดที่สะท้อนสเกลของการใช้งานจริงคือ ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมามีลูกค้า Google Cloud 330 รายที่ประมวลผลโทเคน (Tokens) เกิน 1 ล้านล้านโทเคนต่อรายแล้ว และ 35 รายทะลุหลัก 10 ล้านล้านโทเคน ส่วนโมเดล AI แบบ First-Party ของ Google Cloud ตอนนี้ประมวลผลมากกว่า 16 พันล้านโทเคนต่อนาทีผ่านการใช้งาน API โดยตรงของลูกค้า เพิ่มจาก 10 พันล้านเมื่อไตรมาสก่อน

ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ (Southeast Asia) ลูกค้าที่กำลังเปลี่ยนผ่านไปสู่ Agentic Enterprise ด้วย Google Cloud มีทั้ง AEON360, CIMB Niaga, DBS, Emtek Group และ FairPrice Group ขณะที่ในระดับโลกมีแบรนด์ใหญ่อย่าง LA28 (การแข่งขันโอลิมปิกและพาราลิมปิก 2028 ที่ลอสแอนเจลิส), Capcom, Citi Wealth, Formula E, The Estée Lauder Companies และ Jo Malone London, Mars, McDonald’s, Merck, Minor Hotels, NASA, The Home Depot, Unilever และ Virgin Voyages

กรณีการใช้งานที่ Google Cloud ยกเป็นตัวอย่าง ได้แก่ CIMB Niaga ที่สร้างเอเจนต์ AI เฉพาะทางด้วย Gemini Enterprise Agent Platform ช่วยยกระดับประสบการณ์การธนาคารให้ลูกค้าอินโดนีเซียหลายล้านคน โดยเอเจนต์จะช่วยพนักงานให้คำแนะนำเชิงลึกและคำชี้แนะเชิงรุกที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางการเงินและช่วงชีวิตของลูกค้าแต่ละคน FairPrice Group ขยายโครงการ Store of Tomorrow ด้วย Gemini Enterprise Agent Platform ผนวกเอเจนต์ AI ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini เข้ากับ Smart Cart ยกระดับประสบการณ์การช็อปของชำทั้งหน้าร้านและช่องทางดิจิทัล

ในฝั่งแบรนด์ระดับโลก Mars ใช้ Gemini Enterprise เป็นระบบปฏิบัติการ AI หลัก (Primary AI Operating System) ให้พนักงานทั่วโลกสร้างเอเจนต์ซับซ้อนที่ช่วยทั้งงานการตลาด การวิจัยและพัฒนา และการค้นหาข้อมูลองค์กร รองรับการทำงานในธุรกิจ Petcare, Snacking และ Food and Nutrition Merck กำลังดีพลอย Agentic Engine ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini Enterprise เพื่อช่วยตัดสินใจทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่า ตั้งแต่งานค้นพบยาในระยะเริ่มต้น ไปจนถึงการพัฒนาทางคลินิกและการนำสินค้าสู่ตลาด NASA ใช้เอเจนต์ AI ใน Gemini Enterprise ขับเคลื่อนความพร้อมในการบิน (Flight Readiness) และความปลอดภัยของนักบินอวกาศในภารกิจ Artemis II ซึ่งทำสถิติระยะทางไกลที่สุดจากโลกสำหรับการบินอวกาศโดยมนุษย์ ส่วน Virgin Voyages ใช้ Gemini Enterprise สร้างและบริหารเอเจนต์ AI เฉพาะทางมากกว่า 1,000 ตัว ในจำนวนนั้นมีมากกว่า 50 ตัวที่ใช้ลดเวลาสร้างแคมเปญลง 40% และยังใช้เป็น Personal Concierge ช่วยพนักงานสร้างความประทับใจให้ลูกค้าทุกช่วงของการเดินทาง

พร้อมกันนี้ Google Cloud ประกาศขยายความสามารถด้าน Go-to-Market อย่างมีนัยสำคัญ เพิ่มทรัพยากรทางวิศวกรรมให้กับลูกค้า และเปิดตัว Partner Program ใหม่ที่ขยายการลงทุนในระบบนิเวศพาร์ทเนอร์ ช่วยทั้ง ISV, บริษัท SaaS ในการรับเอาแพลตฟอร์ม AI ไปใช้ รวมถึงช่วย System Integrator และบริษัทที่เน้น Forward-Deployed Engineer ในการสนับสนุนลูกค้า

Thomas Kurian สรุปว่า Google Cloud ได้สร้างสแต็กที่พร้อมสำหรับยุค Agentic Transformation ครบตั้งแต่ AI Hypercomputer ที่เป็นรากฐานที่ทรงพลังและคุ้มค่า, Agentic Data Cloud ที่ป้อนบริบทองค์กร, Agentic Defense ที่ผนึก Wiz และ Gemini มาปกป้อง, เอเจนต์ AI ที่สร้างการมีส่วนร่วมและผลผลิตในระดับใหม่ ไปจนถึง Gemini Enterprise Agent Platform สำหรับ Orchestrate เอเจนต์ทั้งหมด ทั้งหมดนี้อยู่บนแพลตฟอร์มเปิดที่รวมเป็นหนึ่งเดียว และจะต่อยอดไปสู่เอเจนต์เฉพาะทางอีกหลายโดเมน ทั้งโค้ดดิง, ความปลอดภัย และงาน SOC ในอนาคต

ที่มา: Google Cloud AR/PR Press Briefing