在谷歌云 Next 大会上，谷歌云高管 Andi Gutmans 指出，在企业AI Agent的价值竞争中，谷歌云对其主要竞争对手拥有结构性优势。他认为，目前没有其他竞争对手能将云计算基础设施、前沿AI模型和数据平台整合在一个屋檐下。
Gutmans 进一步解释，例如 AWS 和 Azure 拥有基础设施，但缺乏核心AI模型；数据提供商有数据平台，却需要从其他渠道获取基础设施和模型；而AI模型提供商则只专注于AI模型本身。他强调，谷歌云的这种一体化技术栈对于实现AI价值至关重要。
Gutmans 表示，随着企业从响应人类查询的AI工具转向代表员工自主行动的AI Agent，这些独立组件之间的差距变得日益显著。这种转变对底层数据平台带来了前所未有的压力，而早期的架构并未设计来应对此。同时，AI Agent规模化运行的经济性将奖励那些控制更多技术栈层的提供商。
Gutmans 透露，谷歌在过去一年半的时间里，对数据平台进行了重新思考，以适应AI Agent的规模化需求。他指出，大约90%的企业数据仍是非结构化的，并且历史上一直未被充分利用。此次大会上宣布的“知识目录”（Knowledge Catalog）旨在使这些数据能被AI Agent直接利用，而无需耗费大量数据工程师进行手动准备。
促成这一转变的关键并非产品决策，而是模型层面的突破。他提到，当 Gemini 2.5 模型发布时，其推理能力达到了一个转折点，这迫使谷歌彻底重新设计了其数据产品组合中的每一个AI Agent。
他进一步阐述：“在过去一年中，我们已经完全重新设计了每一个Agent，包括会话分析Agent、数据科学Agent和数据工程Agent。我们不得不降低对模型的预设依赖。这就是知识目录和 MCPs 发挥作用的地方，因为它们在推理方面表现得更出色。这是一个重要的转折点。”他举例说明：“如果你问客户去年的会话分析与现在有何不同，他们会告诉你去年无法有效使用。”