在人工智能和应用程序开发领域，你很可能听说过“全栈”这一概念。Google独特的全栈AI方法使其能够为专业开发者和普通用户提供强大且经济高效的产品。但“全栈”技术系统究竟意味着什么？Google Cloud开发者体验负责人Richard Seroter为我们解释了这一点，以及它为何能让Google将有用的AI带给数十亿人。
Seroter首先介绍了自己的职责，他领导开发者关系和文档团队，帮助开发者成功使用Google Cloud产品。他表示，他的团队致力于从编程语言到框架再到文档的全方位支持，目的是让开发者对Google产品充满信心。
关于“全栈”的起源，Seroter解释说，这个词最初出现在软件开发中，指能够同时处理前端、后端和数据库的全栈工程师。如今，Google将这一端到端原则应用于AI。一个完整的AI栈包括计算基础设施、AI模型、编排平台和用户界面。Google在每一层都有投入：TPU硬件、DeepMind的Gemini模型、Gemini企业代理平台和Maps、Gmail等界面。这种集成系统避免了从不同供应商拼凑组件的麻烦。
Seroter强调，这种全栈策略是Google数十年来深思熟虑的战略。例如，对定制TPU的投入已有十多年历史。拥有整个供应链和基础设施使Google能够提供其他公司难以达到的服务水平、性能和可靠性。
有人担心全栈平台会限制开发者的选择，但Seroter表示，Google秉持开放态度，平台是“有主见但可扩展”的，开发者可以选择其他模型或软件。Google希望凭借平台的完整性赢取用户，而非强迫。
全栈AI的另一个优势是系统可靠性。由于Google管理整个栈，出现故障时可以在内部快速解决，无需依赖外部供应商。经济上，因为没有第三方费用，Google能提供极具竞争力的价格。
对于想使用Google全栈AI技术的人，Seroter推荐了三个起点：Google AI Studio适合快速搭建创意原型；Gemini企业平台适合低代码自动化日常工作；Antigravity平台则适合构建更复杂的应用程序或代理。无论你的技能水平如何，总有一款工具适合你。