解读AI全栈：从硬件到应用的完整理解

一位 Google 专家解释了，采用全栈方式构建 AI 意味着什么，以及为什么长期以来，它一直是我们开展 AI 工作的基础。

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Google 专家 Richard Seroter 解释说，“全栈”AI 方法会将从硬件、模型到用户界面的每一层技术整合为一个协调统一的系统。这种策略无需再将来自多家供应商的不同组件拼接在一起，从而提高可靠性、降低成本，并简化开发。你现在就可以开始构建：使用 Google AI Studio 制作原型，使用 Gemini Enterprise Platform 实现自动化，或者使用 Antigravity platform 构建复杂的 Agent。

如果你最近花时间阅读过 AI 相关内容或使用过 AI 工具，很可能已经听说过“全栈”AI 和全栈应用开发。我们独特的全栈 AI 方法，让我们既能为专业开发者，也能为普通用户提供功能强大且经济高效的产品。但当我们说一个技术系统是“全栈”时，究竟意味着什么？我们请教了负责 Google Cloud 开发者体验的 Google 专家 Richard Seroter，请他解释这一概念，以及它为什么能帮助 Google 将实用的 AI 带给数十亿人。

先从最基本的问题说起：你在 Google 的具体工作是什么？

我最初以产品经理的身份加入 Google，过去大约三年里，我一直负责开发者关系和技术写作团队。如今，我的团队还包括语言与框架的产品工程团队，以及 Open Source Programs Office。我和团队共同帮助软件开发者成功使用 Google Cloud 产品进行构建。我们的工作覆盖很多方面：构建开发者使用的编程语言和框架；直接与社区交流并分享最佳实践；以及管理负责撰写文档的技术写作团队。归根结底，我们所有工作的重点，都是让开发者相信自己能够使用 Google 产品把事情做成。

结合今天的话题，我想这也意味着你在帮助开发者使用我们的全栈技术。

我们先来定义一下这个术语。“全栈”一词源自哪里？在谈论技术时，它又意味着什么？

大约十年前，“全栈”这个术语最初出现在软件开发领域时，人们通常是在讨论应用程序。从历史上看，构建一个应用需要多个专业团队：由前端开发者构建美观的用户界面，由后端开发者处理服务端逻辑，还要有专门的数据库团队。

“全栈工程师”这一概念由此诞生，用来描述能够独立承担上述所有职能的开发者。全栈工程师不需要不断地把组件从一个人交接给另一个人，而是可以将一个想法从粗略的概念一路实现为一套完整运行的软件。

所以，它最初用于应用开发，现在又延伸到了 AI？

没错。我们把完全相同的端到端原则应用到了 AI 上。如果你希望通过 AI 创造价值，可以从不同供应商那里购买一大堆彼此独立的组件，再尝试自行把它们拼接起来；也可以选择一个集成式系统，让所需的一切都已经连接妥当。

要构建完整的 AI 技术栈，人们可以把哪些彼此独立的组件拼接起来？

一套经过周密设计的 AI 技术栈，需要将多个层次紧密结合起来才能完成任务：计算基础设施、AI 模型、编排平台以及用户界面。在 Google，我们有意识地对其中的每一层都进行了投入。我们提供 Tensor Processing Units（TPU）等硬件、由 Google DeepMind 开发的 Gemini 模型家族等前沿模型、Gemini Enterprise Agent Platform，以及 Maps 和 Gmail 等人们每天都在使用的界面。可以说，我们已经替你完成了搜寻工作，把所有必要组件都装进了一个箱子里。

早在 Google 最初开始研究 AI 时，我们就已经确定要采用全栈方式了吗？

这绝对是一项有意识制定并持续了数十年的战略。例如，我们对定制 TPU 的投入，至今已经超过十年。在为全球最重要的互联网服务提供支持时，我们很早就意识到，掌握自己的供应链和底层基础设施能够创造巨大的价值。贯穿整个技术栈地掌握这条链路，让我们能够提供非常高水平的服务、性能和可靠性；如果受制于多个外部参与方，就很难达到这样的水平。

反过来说，采用全栈平台会不会在某种程度上限制构建者？

这是一个非常合理的担忧，但把人们锁定在我们的平台上并不符合我们的理念。在开源方面，没有哪家公司能像 Google 这样投入；我们经常免费开放整个行业赖以运行的基础技术和源代码。

我们喜欢用“有主张但可扩展”和“内置电池”来形容自己的 AI 平台——也就是说，构建和运行应用所需的一切都已经准备就绪，开箱即可使用。不过，如果你想使用其他公司的 AI 模型来代替 Gemini，或者接入不同的软件来代替 Google Workspace，也可以直接把它们插接进来。我们希望你每天使用我们的产品，是因为我们的平台足够完整，而不是因为我们强迫你接受一个封闭的选择。

除了简单易用，使用全栈 AI 还有哪些好处？

由于 Google 管理着整个技术栈——真正涵盖了从运行底层基础设施，一直到交付 Gmail 的全过程——因此整个系统具备极高的可靠性。如果某一层发生技术故障，我们对平台的掌控使我们能够轻松地在另一层发现并处理问题，而不必等待外部供应商修复。此外，它还具有经济上的优势。由于我们不需要为任何环节向第三方供应商付费，客户也不必承担这些费用，因此我们能够提供极具竞争力的价格。

如果我只想使用 Google 的全栈 AI 技术构建产品，最好的入门方式是什么？

我们希望让数十亿没有工程学学位的人也能使用技术，因此会根据你想要实现的目标，尽量提供清晰的入口。我通常推荐从以下三个方向入手：

如果你想把一个创意迅速做成 Web 应用原型，Google AI Studio 是一个非常棒的起点。只需几分钟就能构建出原型，并且只要点击一个按钮，就可以将它直接部署到 Cloud Run——这是我们用于运行应用的云端平台。

如果你想通过低代码方式实现日常工作的自动化，可以试试 Gemini Enterprise Platform。你可以构建工作流来整理收件箱或解析复杂的电子表格，全程无需编写、甚至无需查看任何一行代码。

如果你想编排更加复杂的应用或 Agent 构建流程，Antigravity platform 的能力非常强大。它提供了丰富的操作界面，让你无需具备高级编程知识，也能构建复杂的系统。

所以，无论你想构建什么，也无论你的开发技能处于什么水平，都有一款 Google 全栈工具可以帮助你，对吗？