作者：Sunny Shih
Google Cloud Next 2026 對 GKE 與 Cloud Run 的更新，核心是讓 Cloud Runtime 更適合 Agentic AI。GKE 強化安全隔離、大規模 AI Infrastructure 與推論效能；Cloud Run 則延伸 GPU 與長時間任務支援，讓企業可以依 workload 在 Kubernetes 與 Serverless 之間選擇更合適的 Runtime。
為什麼 AI Agent 需要不同的 Runtime？
因為 Agent 不只執行固定程式邏輯，還可能動態產生 Code、呼叫 Tools、保存狀態並持續執行。
典型 Agentic Workflow 可能經過：
Reason → Generate Code → Execute → Call Tool → Observe → Reason Again
這帶來幾個新的 Infrastructure 問題：
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- AI-generated code 能不能安全執行？
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- Agent 是否能彼此隔離？
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- AI Inference 能不能快速 Scale？
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- Long-running Agent 是否能持續執行？
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- 大量 Agent 同時工作時，如何控制 Latency 與 Cost？
因此，Agent Platform 之外，企業還需要能真正承載 Agent workload 的 Cloud Runtime。
GKE 與 Cloud Run 有什麼不同？
GKE 適合需要高度控制與大規模 AI Infrastructure 的 workload；Cloud Run 則偏向快速部署、Serverless Scaling 與低維運。
| GKE | Cloud Run | |
| 核心模式 | Managed Kubernetes | Serverless Containers |
| 適合情境 | 大規模、複雜 AI workload | 彈性、事件驅動 AI workload |
| Infrastructure Control | 高 | 較低 |
| AI Runtime 重點 | Sandbox、Hypercluster、Inference | GPU、Long-running Tasks |
| 主要價值 | Control + Scale | Simplicity + Elasticity |
真正的選擇標準不是「哪個產品比較好」，而是：
企業需要多少 Infrastructure Control？
GKE Agent Sandbox：AI 產生的 Code 要在哪裡安全執行？
GKE Agent Sandbox 提供隔離執行環境，降低 AI-generated code 對 Host Infrastructure 的安全風險。
當 Coding Agent 可以自行生成並執行程式碼，企業面對的不只是 Prompt Security，而是 Runtime Security。
GKE Agent Sandbox 透過額外隔離邊界，讓 Agent-generated code 在受控環境中執行，同時支援多個 Sandbox 共用底層資源與 Prewarming，以降低啟動延遲與成本。
這代表 Agent Security 正從：
控制 Agent 可以呼叫什麼 Tool
進一步延伸到：
控制 Agent 產生的 Code 可以在哪裡執行。
GKE 如何支援更大規模的 AI workload？
GKE Hypercluster、Pod Snapshots 與 Predictive Latency Boost，分別處理 Scale、State Recovery 與 Inference Latency。
| GKE 更新 | 核心用途 |
| GKE Hypercluster | 管理大規模 TPU／GPU 與 AI Cluster |
| Pod Snapshots | 保存 RAM、GPU 等執行狀態，加速 AI workload 恢復 |
| Predictive Latency Boost | 預測負載並提前準備 Capacity，降低 Inference Latency |
其中 Pod Snapshots 特別適合已經載入大型 Model、KV Cache 或長時間 Agent Task 的 workload，避免每次 Restart 都從頭建立 State。
Predictive Latency Boost 則反映另一個趨勢：
AI Scaling 正從 Reactive Scaling，走向 Predictive Scaling。
Cloud Run 為什麼開始承載更重的 AI workload？
因為不是所有 AI Agent 都需要 Kubernetes；很多情境更適合快速部署、Serverless Scaling 與低維運架構。
Cloud Run 在 Next 2026 強化三個方向：
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- GPU workload
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- Long-running execution
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- 從開發到 Production 的部署效率
其中 Cloud Run GPU 讓開發者可以執行 AI Inference，而不必自行管理 GPU Cluster；Long-running Tasks 則讓 Agent 不再被限制在短時間 Request。
這類架構特別適合：
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- AI Agent Tools
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- Inference API
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- Event-driven Agents
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- Bursty AI workload
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- Prototype-to-Production Service
GKE 還是 Cloud Run？企業怎麼選？
GKE 與 Cloud Run 並不是互斥選項，而是對應不同 Agent workload。
如果需要：
大規模 GPU／TPU、Kubernetes-native Architecture、高度 Infrastructure Control
→ 適合考慮 GKE
如果更重視：
快速 Deployment、Serverless Scaling、低維運與彈性 Inference
→ 適合考慮 Cloud Run
實際企業架構也可能同時使用：
Gemini Enterprise Agent Platform → GKE 執行核心 Agent Service → Cloud Run 執行獨立 Tools / APIs
這種 Hybrid Runtime Architecture 更符合不同 Agent workload 的需求。
✦延伸閱讀：Gemini Enterprise Agent Platform 是什麼？一次看懂 Google 企業 AI Agent 平台
GKE、Cloud Run 對企業 Agentic AI 代表什麼？
Google Cloud Next 2026 的更新可以整理成三個訊號。
1. Agent Security 開始延伸到 Runtime
當 Agent 可以產生並執行 Code，Security Boundary 就不能只停留在 Prompt、Identity 與 Tool Access。
2. AI workload 正變得更 Stateful、Long-running
Pod Snapshots 與 Long-running Tasks 都反映同一件事：
AI workload 不再假設每一次 Request 都短暫且 Stateless。
3. Kubernetes 與 Serverless 都在向 AI 靠攏
Google 並沒有用一種 Runtime 取代另一種，而是讓 GKE 與 Cloud Run 都更適合 AI，再由 workload 決定抽象層級。
FAQ
GKE Agent Sandbox 是什麼？
GKE Agent Sandbox 是針對 Agentic workload 設計的隔離執行環境，用來安全執行 AI-generated code。
AI Agent 應該用 GKE 還是 Cloud Run？
需要大規模 AI Infrastructure 與高度控制時較適合 GKE；需要快速部署、Serverless Scaling 與低維運時則較適合 Cloud Run。
Cloud Run 可以執行 AI Inference 嗎？
可以。Cloud Run 支援 GPU workload，可用於部分 AI Inference、Agent Tools 與其他 Serverless AI workload。
為什麼 Agent 需要 Long-running Runtime？
因為 Agent 可能需要多步驟 Reasoning、等待外部事件、呼叫 API 再繼續執行，不一定能在單次短 Request 中完成。
從 Cloud-native，走向 Agent-native Runtime
Google Cloud Next 2026 的 GKE 與 Cloud Run 更新，真正值得注意的不是又增加多少功能，而是：
Cloud Runtime 的設計對象，正在從 Application 延伸到 AI Agent。
GKE 處理高控制、高規模與安全隔離；Cloud Run 則處理彈性、Serverless 與快速部署。
當 Agent 開始真正進入 Production，企業需要考慮的也不只是模型，而是：
什麼樣的 Runtime，最適合承載這個 Agent workload？
✦延伸閱讀：AI Agent 如何提升工作效率？不再只是聊天機器人：自主執行任務，打造高效 Agentic Workplace
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