Google 年度開發者大會 I/O 2026 登場，Google 執行長 Sundar Pichai、Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 等多位主管輪番展示模型、世界模擬器、開發平台、個人 AI 代理、改版後的搜尋，以及代理式商務架構。其中最值得關注的訊號，不是 Gemini 模型又打破了哪些基準測試紀錄，而是 Google 正在把 AI 競爭，從模型能力競賽推向「Agent 經濟學」。
今年大會上，Google 在發表最新模型 Gemini 3.5 時，沒有先端出最強模型 Gemini 3.5 Pro，而是讓更快、更便宜的 Gemini 3.5 Flash 正式上線。這樣的排序耐人尋味，因為當 AI Agent 時代來臨，Agent 開始長時間運作、呼叫工具、執行多步驟任務，企業將更關心每一次推理要消耗多少 token、速度夠不夠快，以及能否支撐大規模自動化工作流。
Google 主推 Flash，AI 競爭開始轉向成本效率
根據《TechCrunch》報導，Gemini 3.5 Flash 是 Google 目前針對 coding 與代理式任務進行深度最佳化的模型。Google DeepMind 技術長 Koray Kavukcuoglu 表示，3.5 Flash 是具備低延遲與高品質的組合，在寫程式、代理任務與多模態推理等多項測試基準，甚至優於先前的 Gemini 3.1 Pro。
不過《VentureBeat》也指出，Sundar Pichai 在說明 Gemini 3.5 Flash 時，並未主張它是最強模型，而是強調它接近前沿模型約 90% 的效能，速度更快，價格約為三分之一到二分之一。根據其說法，Flash 比其他前沿模型快 4 倍，而在 Google 的代理式開發平台 Antigravity 中，經最佳化版本甚至可快到 12 倍。
Pichai 更強調，每天在 Google 雲端處理約 1 兆 tokens 的企業，若將 80% 工作負載轉向 Flash 與前沿模型混合架構，每年可能節省超過 10 億美元。「你大概已經聽過不少 CIO 的案例，有些企業才到 5 月，就已經把整年的 token 預算燒光了。」他強調，這款模型不只是技術突破，更像是一條「財務生命線」，目的是幫助那些在大規模部署 AI 過程中，正面臨成本失控壓力的企業。
Antigravity 2.0：AI coding 變成代理指揮中心
Gemini 3.5 Flash 的另一個重點，是與 Antigravity 2.0 深度整合。Google 在 I/O 上推出新版 Antigravity，將它定位為以 Agent 代理為核心的開發平台，意思是超越程式碼編輯器，可以同時管理多個 AI Agents。
在展示中，Google 讓多個 Agents 分工完成不同元件，再組合成一個可運作的作業系統。Google 表示，Flash 是與 Antigravity 共同開發，因此特別適合長時間 coding pipeline、工具使用與多代理執行。這代表 AI coding 正從幫工程師補程式碼，走向讓 AI Agents 自己規劃與執行軟體專案。
Google 產品主管 Tulsee Doshi 向《TechCrunch》表示，未來 Gemini 3.5 Pro 與 Flash 將會搭配運作。Pro 更像是編排者與規劃者，負責高階推理與任務規劃；Flash 則可作為大量子代理，負責更高頻率、更低成本的執行任務。這其實就是 Agent 經濟學的核心：不是每個任務都需要最強模型，而是要把不同層級的模型，放在最符合成本與效能的位置。
Spark 與 Search：Google 想把代理放進日常入口
Google 這次不只推出模型，也把 Agent 推進消費者產品。根據《The Next Web》報導，Google 發表 Gemini Spark，一款可 24 小時運作的個人 AI Agent。它運行在 Google Cloud 專屬虛擬機器上，即使使用者關掉筆電，該代理仍能在背景執行任務。
Spark 可透過專屬 Gmail 信箱接收任務，並整合 Gmail、Docs、Sheets、Workspace 與 Chrome。使用者可以像寄信給同事一樣，把任務交給 Spark 處理。Google 也計畫透過 Android Halo 顯示 Agent 即時狀態，讓手機成為持續監控 AI Agent 工作進度的儀表板。
Google 搜尋也開始走向 AI 代理化。《Tech Times》指出，Google 將 AI Mode 的預設模型升級到 Gemini 3.5，使搜尋框可接受多模態輸入，並加入資訊代理（Information Agents），讓 AI 在背景監控資訊或其他網路變化，再推送整理後的結果。這代表 Google 搜尋不再只是回應查詢，也開始變成持續運作的資訊代理。
從 Universal Cart 到 Agent Payments，Google 還想掌握代理商務
Google 同時也將 Agent 推進電商與支付層。《The Next Web》報導，Google 在 I/O 發表 Universal Cart，讓使用者可從 Search、Gemini、YouTube、Gmail 等不同入口加入商品，集中在同一個持續存在的購物車中。這個購物車不只是暫存商品，還能監控價格、提醒缺貨補貨、比較歷史價格，甚至檢查商品相容性。例如在 3C 購物場景中，使用者組裝電腦時，Universal Cart 可提醒 CPU 與主機板不相容，並建議替代品。
背後支撐的是 Universal Commerce Protocol（UCP）與 Agent Payments Protocol（AP2）。AP2 允許 AI Agent 在使用者設定限制後代表使用者付款，透過加密簽署的數位合約建立可稽核紀錄。Google 也將 AP2 捐給 FIDO Alliance，試圖把它推向產業標準。這代表 Google 不只是想做 AI 助理，還想成為代理商務的基礎設施供應商。
從 Gemini 3.5 Flash、Antigravity、Gemini Spark，到 Universal Cart、UCP 與 AP2，Google I/O 2026 訴說的是：Google 想把 AI 從聊天機器人，變成一套可運作在搜尋、開發、商務、Workspace、Android 與雲端上的 AI 代理基礎設施。
這或許是為什麼 Gemini 3.5 Pro 尚未推出，Google 卻先主打 Flash。在 AI Agent 時代，最強模型仍然重要，但它不一定是最常被使用的模型。真正支撐 AI 商業化的，可能是便宜、快速、可靠、可長時間執行的模型，再加上能管理 Agents、支付、工具、記憶與工作流的基礎設施。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Tech Times》、《TechCrunch》、The Keyword、《VentureBeat》1、《VentureBeat》2、《TNW》1、《TNW》2，首圖來源：Google
