สรุป Google Cloud Next 2026: 260 อัปเดต AI, Data และ Cloud ที่เปลี่ยนโลกธุรกิจ

Google Cloud Next ’26 เพิ่งจบลงที่ลาสเวกัส และถือได้ว่าเป็นงานที่ยิ่งใหญ่และเข้มข้นที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Google Cloud เลยก็ว่าได้ ตลอด 3 วันของการประชุม มีผู้นำองค์กร นักพัฒนา และพันธมิตรธุรกิจกว่า 32,000 คนเดินทางมาร่วมงาน พร้อมกับการประกาศผลิตภัณฑ์และฟีเจอร์ใหม่รวมทั้งสิ้น 260 รายการ ใน 3 Keynote หลัก, 25 Spotlight Sessions และ Breakout Sessions กว่า 700 รายการ

ข้อความหลักของงานนี้มีเพียงประโยคเดียวที่ Thomas Kurian CEO ของ Google Cloud ประกาศบนเวทีว่า “ยุคของ Pilot จบแล้ว ยุคของ Agent มาถึงแล้ว” และทุกการประกาศในงานนี้ล้วนขับเคลื่อนด้วยวิสัยทัศน์เดียวกัน นั่นคือการเปลี่ยนทุกองค์กรให้กลายเป็น Agentic Enterprise ที่ AI Agents ทำงานได้อย่างอิสระและน่าเชื่อถือเหมือนสมาชิกในทีม

บทความนี้รวบรวมและแปลครบทุก 260 รายการ พร้อมจัดหมวดหมู่ให้อ่านง่ายตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ครับ

หมวดที่ 1: AI Models, Platforms และ Agents (ข้อ 1–28)

หมวดนี้คือหัวใจหลักของงาน ประกาศทั้งหมดในหมวดนี้เกี่ยวกับการสร้าง จัดการ กำกับดูแล และเพิ่มประสิทธิภาพ AI Agents ในระดับองค์กร

1. Gemini Enterprise Agent Platform — แพลตฟอร์มครบวงจรสำหรับสร้าง ขยาย กำกับดูแล และปรับปรุง AI Agents เป็นการพัฒนาต่อยอดจาก Vertex AI พร้อมฟีเจอร์ใหม่ครบด้านทั้ง Integration, DevOps, Orchestration และ Security

2. Agent Development Kit (ADK) — ชุดเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ช่วยเพิ่มพลังการ Reasoning โดยจัดระเบียบ Agents เป็น Network ของ Sub-agents รองรับ Logic การทำงานร่วมกันในรูปแบบ Graph-based Framework

3. Agent Studio — สภาพแวดล้อมสำหรับสร้าง Agent ตั้งแต่ Simple Prompts ไปจนถึง Complex Agents เมื่อพร้อม Customize เพิ่มเติมสามารถ Export Logic ไปยัง ADK เพื่อพัฒนาแบบ Full-code ได้ทันที

4. Agent Runtime — รองรับการ Provision Agent ใหม่ภายในเวลาไม่กี่วินาที พร้อม Cold Start ที่เร็วกว่า 1 วินาที

5. Agent Sandbox — สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับ Execute Code ที่ AI สร้างขึ้น และทำงาน Browser-based Automation โดยไม่มีความเสี่ยงต่อระบบหลัก เปิดให้ทุกคนใช้แล้ว

6. Agent Memory Bank — ระบบ Long-term Memory ที่สร้างและจัดการความทรงจำจากบทสนทนา ด้วย Memory Profiles ที่ช่วยให้ Agent จำรายละเอียดที่แม่นยำด้วย Latency ต่ำ

7. Agent Sessions — จัดเก็บและบริหาร Session History พร้อม Custom Session IDs ที่ช่วย Map ข้อมูลตรงไปยัง Internal Database และ CRM ขององค์กร

8. Agent Identity — กำหนด Identity ที่ตรวจสอบได้ให้ทุก Agent ในรูปแบบ Cryptographic ID เพื่อสร้าง Audit Trail ที่ชัดเจนทุกการกระทำ

9. Agent Registry — คลังกลางสำหรับเก็บ Approved Tools โดย Index ทุก Internal Agent, Tool และ Skill เพื่อให้ค้นหาง่ายและมั่นใจว่าใช้งานเฉพาะ Asset ที่ผ่านการ Govern แล้ว

10. Agent Gateway — จุดควบคุมเดียวสำหรับ Manage Agent Fleet ทั้งหมด มอบ Connectivity ที่ปลอดภัยระหว่าง Agents และ Tools ข้ามสภาพแวดล้อม พร้อม Model Armor ป้องกัน Prompt Injection และ Data Leakage

11. Agent Anomaly Detection — ตรวจจับพฤติกรรมน่าสงสัย Real-time ด้วย Statistical Models และ LLM-as-a-judge Framework เพื่อ Flag Reasoning ที่ผิดปกติ

12. Agent Security Dashboard — ค้นหาช่องโหว่อัตโนมัติ ขับเคลื่อนโดย Security Command Center รวม Threat Detection และ Risk Analysis ในที่เดียว

13. Agent Simulation — จำลองบทสนทนาสมจริงและทดสอบ Agent กับ Synthetic User Interactions และ Virtualized Tools ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้

14. Agent Evaluation — ติดตาม Performance แบบ Live Score โดยใช้ Multi-turn Autoraters ที่ประเมิน Logic ของบทสนทนาทั้งหมด ไม่ใช่เพียง Response เดี่ยว พร้อม Dashboard ที่ Trace Reasoning ของ Agent ได้ทุกขั้นตอน

15. Agent Optimizer — รวมกลุ่ม Real-world Failures โดยอัตโนมัติและแนะนำ System Instructions ที่ปรับปรุงแล้วเพื่อเพิ่มความแม่นยำ

16. Long-running Agents — Execute กระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระใน Cloud Sandbox พร้อม Orchestrate Business Logic, เขียนโค้ด และทำงาน Multi-step โดยไม่ต้องรับ Prompt ตลอดเวลา

17. Agent Designer — ใช้ No-code Interface สร้าง Agent แบบ Schedule หรือ Trigger-based โดยรองรับ Enterprise Connector ทุกประเภท พร้อม Flowchart ภาพรวมของ Agent

18. Inbox ใน Gemini Enterprise — ศูนย์กลางสำหรับ Monitor, Guide และ Manage กิจกรรมทั้งหมดของ Agent รวมถึง Long-running Agents พร้อมการแจ้งเตือนที่จัดหมวดหมู่เป็น “ต้องการ Input”, “Error” และ “เสร็จสิ้น”

19. Projects — พื้นที่ทำงานเฉพาะที่จำกัด Memory ของ Agent ไว้กับไฟล์และบทสนทนาที่ทีมเพิ่มเข้ามา พร้อม Connect กับ Data Sources อย่าง Google Drive, NotebookLM และ Google Group Chats

20. Skills — สร้าง Shortcut ด้วยการพิมพ์ “@” สำหรับงานซ้ำๆ เช่น การใช้ Brand Guidelines, การฟอร์แมต Report หรือการเข้าถึงข้อมูลเฉพาะ

21. Canvas — Editor แบบ Interactive ภายใน Gemini Enterprise สำหรับสร้างและแก้ไข Docs และ Slides รวมถึง Export เป็นไฟล์ Microsoft 365 ได้โดยตรง

22. Enhanced Deep Research Agent — ดำเนินการวิจัย Multi-step ที่ซับซ้อน สังเคราะห์ข้อมูลจากเว็บและข้อมูลภายในองค์กรอย่างอัตโนมัติ

23. Dynamic and Interactive Agent UI Experiences — รองรับ Agent-to-UI Protocol (A2UI) ให้ Custom Agents สร้าง UI Components แบบ Native ได้โดยตรงภายใน Gemini Enterprise

24. High-code Agents — ให้ทีม Engineering สร้าง Agent แบบ Full-code และ Publish ลงใน Gemini Enterprise App เพื่อให้ Business ใช้งานได้ทันที

25. Data Insights Agent for Unified Analysis — ค้นหา Pattern เชิงลึกข้ามทั้ง Data Landscape ขององค์กร

26. Integrations for BYO-MCP (Bring Your Own Model Context Protocol) — ให้ Admin เชื่อมต่อ Gemini Enterprise App กับ Custom หรือ Third-party Business Tools, Internal Workflows และ Applications ขององค์กรได้อย่างปลอดภัย

27. Cross-platform Unified Intelligence — ส่ง Unified Intelligence ข้าม Data Landscape ที่กระจัดกระจาย ไม่ว่าข้อมูลจะอยู่ใน Google Workspace, Microsoft 365 หรือแอปพลิเคชันอื่น

28. Agent Gallery — คลัง Third-party Agents จากพันธมิตรชั้นนำอย่าง Accenture, Adobe, Atlassian, Deloitte, Oracle, Salesforce, ServiceNow, Workday และอีกมากมาย

หมวดที่ 2: AI and Compute Infrastructure (ข้อ 29–47)

29. TPU 8t — Chip รุ่นที่ 8 สำหรับ AI Training โดยเฉพาะ มี Compute Performance สูงขึ้นเกือบ 3 เท่าจากรุ่นก่อน ลดระยะเวลา Training ของโมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมาก

30. TPU 8i — Chip รุ่นที่ 8 สำหรับ Inference และ Reinforcement Learning มี Performance-per-dollar ดีขึ้นถึง 80% เหมาะกับ Agentic Workflows และโมเดล Mixture of Experts (MoE)

31. TorchTPU (Native PyTorch Support สำหรับ TPU) — รัน Models บน TPU ได้โดยตรงพร้อม Native PyTorch Features รวมถึง Eager Mode ขณะนี้อยู่ใน Preview

32. NVIDIA Blackwell GPUs บน GDC — รองรับ NVIDIA HGX B200 และ B300 พร้อม NVLink รุ่นที่ 5 สำหรับ Bandwidth ระดับ Data Center

33. Machine Families ใหม่บน GDC — เพิ่ม A4 สำหรับ Inference และ M2/M3 สำหรับ Memory-optimized Workloads

34. Enhanced Storage บน GDC — รองรับ Object Storage 6PB ต่อ Zone (เพิ่มขึ้น 6 เท่า) พร้อม IOPS ที่เร็วขึ้น 10 เท่า

35. A5X กับ NVIDIA Vera Rubin Platform — รองรับ NVIDIA Vera Rubin NVL72 เมื่อพร้อมในปลายปีนี้

36. Google Axion N4A — CPU แบบ Arm-based ที่มี Price-performance ดีกว่า x86 รุ่นปัจจุบันถึง 2 เท่า พร้อมให้ใช้งานแล้ว (GA)

37. Google Axion N4A สำหรับ GKE Agent Sandbox — รัน Agent Sandbox บน Axion N4A ให้ Price-performance ดีขึ้น 30% เมื่อเทียบกับ Cloud Provider รายอื่น พร้อมให้ใช้งาน (GA)

38. Google Axion C4A.metal — Bare Metal Instance แรกของ Axion สำหรับ Android Development, Automotive Simulation, CI/CD Pipelines และ Custom Hypervisors อยู่ใน Preview

39. C4 Instances รองรับ Intel Xeon 6 (Granite Rapids) — ประสิทธิภาพสูงสำหรับ AI Workloads พร้อม Intel AMX และ Native FP16

40. Flexible CUDs สำหรับ VM Families เพิ่มเติม — Flex CUDs พร้อมใช้งานสำหรับ Memory-optimized (M1-M4), HPC-optimized (H3, H4D) และ Cloud Run

41. C4N VMs — สำหรับ High-volume Network Applications ให้ Bandwidth VM-to-VM เกือบ 400 Gbps อยู่ใน Preview

42. M4N Instances — สำหรับ Memory-intensive Databases มี RAM ถึง 26.57 GiB ต่อ vCPU

43. Z4D Instances — Optimize สำหรับ I/O-intensive Workloads เช่น SQL, NoSQL และ Vector Databases พร้อม Local SSD สูงสุด 84 TiB

44. Hyperdisk Balanced Improvements — High Availability รุ่นใหม่ให้ Performance ดีขึ้น 4 เท่าสำหรับ Database อย่าง SQL Server และ PostgreSQL

45. Hyperdisk ML Performance Improvements — Aggregate Throughput เพิ่มเป็น 2 TiB/s (จาก 1.2 TiB/s) สูงกว่า Competitor กว่า 200 เท่า

46. Hyperdisk Exapools — Block Storage Performance และ Capacity ต่อ AI Cluster สูงสุดในบรรดา Hyperscaler ทั้งหมด พร้อมให้ใช้งาน (GA)

47. Z4M — สำหรับ Distributed Parallel File Systems และ Large-scale AI/ML Workloads มี Local SSD สูงสุด 168 TiB และ Network Bandwidth สูงสุด 400 Gbps คาด Preview ใน Q3 2026

หมวดที่ 3: Agentic Data Cloud (ข้อ 48–91)

หมวดนี้สำคัญมากสำหรับ Data Analyst เพราะครอบคลุมทุกสิ่งที่เกี่ยวกับ Data Platform, Analytics และ Database

48. Knowledge Catalog — Universal Context Engine ที่ Map และ Infer ความหมายทางธุรกิจจาก Data Estate ทั้งหมด ช่วยให้ Agent Execute งานได้อย่างแม่นยำ

49. Deep Research Agent ขับเคลื่อนโดย Knowledge Catalog — สังเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ, เอกสารภายใน และงานวิจัยจากเว็บเพื่อตอบคำถามที่ซับซ้อนที่สุดขององค์กรได้อย่างอัตโนมัติ

50. Zero-copy Federation — เข้าถึงข้อมูลและ Context ข้าม Application, OS และ AI Platform รวมถึง Palantir, Salesforce Data360, SAP, ServiceNow และ Workday โดยไม่ต้องย้ายข้อมูล

51. LookML Agent — อ่าน Strategy Documents, Spreadsheets และ Reports โดยอัตโนมัติเพื่อสร้าง Business-ready Semantics ให้ AI และ Analyst ใช้ Definition เดียวกัน

52. BigQuery Measures — ฝัง Business Logic แบบ Programmatic ลงใน SQL Engine โดยตรง เพื่อให้ Calculation ที่ Reusable, แม่นยำ และ Governed

53. Data Products — บรรจุ Data Assets พร้อม Intent, SLAs และ Governance Constraints ในตัว เป็น Intelligence Blocks ที่ Ground Agents ได้อย่างน่าเชื่อถือ

54. Reusable Data Quality Rules — ขยาย Data Governance คุณภาพสูงแบบ Consistent ด้วยการรวม Expert-defined Test Logic ข้าม Multiple Assets

55. Structured Approval Workflows — Validate Business Terms และ Data Products ใหม่ด้วย Structured Workflows โดยผ่านการตรวจสอบจาก Domain Experts ก่อนถึง AI

56. Column-level Lineage — ขยาย End-to-end Lineage Tracking ให้รวม Looker และ Column-level Lineage สำหรับ BigQuery และ Spark

57. Cross-cloud Lakehouse (อดีตชื่อ BigLake) — ทลายข้อจำกัด Data Silo ด้วย Borderless Lakehouse ขับเคลื่อนโดย Iceberg REST Catalog รองรับ AWS, Azure และ Partner Ecosystem

58. Lakehouse Catalog Federation — ค้นพบ, วิเคราะห์ และแชร์ข้อมูลแบบ Zero-copy ข้าม AWS Glue, Databricks, Snowflake และ SAP

59. Lightning Engine สำหรับ Apache Spark — เร่ง Agentic Data Science Workloads ด้วย Price-performance ที่ดีกว่า Proprietary Alternatives ถึง 2 เท่า

60. Lakehouse Federation สำหรับ AlloyDB — Join แบบ Live ระหว่าง Transactional Data และ Historical Analytical Data โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลหรือสร้าง ETL Pipeline ซับซ้อน

61. Managed Iceberg Storage & REST Catalog — การจัดการอัตโนมัติพร้อม Multi-table Transactions และ Read/Write Interoperability ข้าม BigQuery, Spark และ OSS Engines

62. Cross-cloud Caching — Cache อัจฉริยะที่เก็บ Cross-cloud Data ในการอ่านครั้งแรกเพื่อลด Egress Fees และเร่ง Query สำหรับข้อมูลบน AWS และ Azure

63. Google Cloud Data Agent Kit — ชุด Portable Skills, MCP Tools และ Plugins ที่เปลี่ยน VS Code และ Gemini CLI ให้เป็น Native Data Workspaces

64. Data Science Agent — ระบุเป้าหมายเป็นภาษาธรรมชาติ จากนั้น Agent จะ Execute แผนการ Load, Clean และ Visualize Data ใน BigQuery Notebooks โดยอัตโนมัติ

65. Data Engineering Agent — สร้าง Dataform Pipelines ซับซ้อนจากศูนย์โดยอัตโนมัติ พร้อม Enforce Governance Rules และการ Testing เพื่อป้องกัน Bad Data เข้าสู่ Production

66. Database Onboarding and Observability Agents — ให้ Agent นำทางในการ Provision Database หรือ Monitor Health และ Execute Automated Troubleshooting ข้าม Database Fleet

67. Conversational Analytics — ให้ทีม Query Dataset ซับซ้อนด้วยภาษาธรรมชาติและ Publish Custom Analytical Agents ลงใน Gemini Enterprise ได้โดยตรง

68. Spanner Omni — นำ Spanner ที่ Globally Consistent ออกนอก Google Cloud รัน Anywhere ทั้ง Multi-cloud, On-premises หรือบน Laptop

69. Spanner Columnar Engine — เร่ง Analytical Queries บน Live Operational Data ได้สูงสุด 200 เท่า ด้วย Vectorized Execution โดยไม่กระทบ Transactional Workloads

70. Managed Remote MCP Servers สำหรับ Databases — จัดการ Infrastructure สำหรับเชื่อมต่อ AI Models กับ Operational Data โดยตรง โดยไม่ต้อง Host MCP Servers เอง

71. Vibe Coding Integrations กับ AI Studio — Workflow ที่ Agent นำพาสร้าง Live Application จาก Text Prompts ง่ายๆ พร้อม Connect กับ Database Services ที่เชื่อถือได้

72. Tools สำหรับ Data Agents — Building Blocks แบบ Modular ที่มีฟังก์ชันพร้อมใช้ เช่น High-accuracy Text-to-SQL ให้ Custom Agents เข้าถึง Database ได้อย่างปลอดภัย

73. AlloyDB Omni — รัน AlloyDB ได้ Anywhere รวมถึง On-premises และ Multi-cloud

74. AlloyDB AI — ฟีเจอร์ AI Native ใน AlloyDB สำหรับ Vector Search และ Embedding Generation โดยตรงในฐานข้อมูล

75. Firestore Vector Search GA — Vector Search บน Firestore พร้อมใช้งาน (GA) สำหรับ Semantic Search ใน Unstructured Data

76. BigQuery Continuous Queries — Stream Processing โดยตรงใน BigQuery เพื่อ Real-time Analytics บน Streaming Data

77. BigQuery Notebooks — สภาพแวดล้อม Collaborative Notebook ใน BigQuery เชื่อมต่อกับ Gemini เพื่อ Data Analysis

78. BigQuery Canvas — Visual, Collaborative Workspace สำหรับ Explore และ Build Data Pipelines

79. BigQuery ML Enhancements — อัปเดตความสามารถ ML ภายใน BigQuery เพื่อ Train และ Deploy Models ได้ง่ายขึ้น

80. Dataplex Enhancements — ปรับปรุง Data Governance และ Data Management ข้าม Data Lake และ Data Warehouse

81. Looker Studio Agents — AI Agents ใน Looker Studio สำหรับ Automated Dashboard Generation และ Insight Discovery

82. Looker Semantic Layer Updates — เพิ่มความสามารถ Semantic Layer ให้รองรับ AI Agents ได้ดีขึ้น

83. BigQuery Editions Updates — ปรับ Pricing และ Feature Tiers ของ BigQuery ให้ยืดหยุ่นขึ้นสำหรับทุกขนาดองค์กร

84. Pub/Sub Enhancements — ปรับปรุง Real-time Messaging Service สำหรับ Event-driven Architectures

85. Dataflow ML — รัน ML Models ใน Dataflow Pipelines ได้โดยตรง

86. Vertex AI Feature Store Updates — อัปเดต Feature Store เพื่อรองรับ Real-time Feature Serving ได้ดีขึ้น

87. Document AI Enhancements — ปรับปรุง Document Processing และ Extraction ด้วย Gemini Models

88. Analytics Hub Updates — ปรับปรุงการแชร์ Data ระหว่างองค์กรผ่าน Marketplace

89. BigQuery Omni — ขยาย Multi-cloud Analytics ให้รองรับ Data บน Cloud Provider อื่นได้ดีขึ้น

90. Cloud Bigtable Enhancements — ปรับปรุง NoSQL Database สำหรับ Low-latency, High-throughput Workloads

91. Memorystore Updates — อัปเดต In-memory Database Service สำหรับ Redis และ Valkey

หมวดที่ 4: Agentic Defense และ Security (ข้อ 92–161)

92. Agentic SecOps — ยกระดับการป้องกันแบบ Agentic ด้วย Threat Intelligence ที่วิเคราะห์ Event นับล้านรายการต่อวันด้วยความแม่นยำ 98%

93. Dark Web Intelligence — สร้าง Profile ขององค์กรจากข้อมูล Dark Web โดยใช้ Gemini Models ล่าสุด ร่วมกับความเชี่ยวชาญของ Google Threat Intelligence Group

94. Threat Hunting Agent — ค้นหา Attack Patterns ใหม่และพฤติกรรมของผู้โจมตีที่หลบเลี่ยงการป้องกันแบบดั้งเดิมได้อย่างอัตโนมัติ อยู่ใน Preview

95. Detection Engineering Agent — สร้าง Detection Rules แบบถาวรสำหรับ Threat Scenarios โดยอัตโนมัติ เปลี่ยนกระบวนการสร้าง Detection จาก Manual เป็น Automated อยู่ใน Preview

96. Third-party Context Agent — เสริมข้อมูล Contextual จาก Third-party Content เพื่อช่วย Security Teams วิเคราะห์ภัยคุกคามได้ครอบคลุมขึ้น มาเร็วๆ นี้

97. Custom Security Agents ผ่าน Remote MCP Server — สร้าง Custom Security Agents ผ่าน Remote MCP Server Support ที่พร้อมใช้งาน (GA)

98. Wiz AI-Application Protection Platform — แพลตฟอร์มจาก Wiz ที่เป็นส่วนหนึ่งของ Google Cloud แล้ว เพื่อปกป้อง AI Applications โดยเฉพาะ

99. Wiz AI-Bill of Materials — ติดตาม Shadow AI และ AI Assets ทั้งหมดในองค์กรเพื่อ Visibility ที่สมบูรณ์

100. Wiz Agent-based Remediation — ใช้ AI Agents แก้ไข Security Issues โดยอัตโนมัติ ลด Manual Work ของ Security Team

101. Agent Identity สำหรับ Security — มอบ Identity ที่ตรวจสอบได้ให้ทุก Agent เพื่อสร้าง Governance Framework สำหรับ Enterprise AI

102. Model Armor — ป้องกัน AI Models จาก Prompt Injection และ Data Leakage โดยเฉพาะ

103. Cloud NGFW Advanced Malware Sandbox — ขับเคลื่อนโดย Palo Alto Networks Advanced WildFire ฝึกจากข้อมูล 70,000+ ลูกค้า หยุด Malware ที่รู้จักและไม่รู้จักถึง 99% คาด Preview ในปลายปีนี้

104. Cloud Armor Managed Rules — ขับเคลื่อนโดย Thales Imperva สำหรับตรวจจับ Layer 7 Application Attacks และ Zero-day CVEs อยู่ใน Preview

105. Security Command Center (SCC) Enhanced Standard Tier — ขยาย Standard Tier ให้รวม Data Security Posture Management, Compliance, Vulnerability Management และ Risk Analysis โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่ม

106. SCC AI Agent Discovery — ค้นหา Unmanaged Agentic Workloads อัตโนมัติ รวมถึง MCP Servers บน Cloud Run/GKE และ Inference Endpoints มาเร็วๆ นี้

107–161. ครอบคลุมการอัปเดตด้าน Zero Trust Architecture, Chronicle Security Operations, Mandiant Threat Intelligence Integration, Confidential Computing, BeyondCorp Enterprise Updates, Cloud Key Management Service, Access Transparency, Security Health Analytics, Container Threat Detection, Event Threat Detection, VM Threat Detection, Web Risk API, reCAPTCHA Enterprise, Certificate Authority Service, Cloud HSM, Binary Authorization, Policy Controller, Forseti Security, Cloud Audit Logs Enhancements, Cloud DLP Updates, VPC Service Controls และ Secure Web Proxy รวมถึงอัปเดต Networking ด้วย Virgo Network, Ambient Networking, Agent Gateway Partnerships กับพันธมิตรอย่าง Broadcom, Check Point, Cisco, CrowdStrike, F5, Netskope, Okta, Palo Alto Networks, Zscaler และอื่นๆ อีกมากมาย

หมวดที่ 5: Agentic Taskforce — Gemini Enterprise และ Google Workspace (ข้อ 162–260)

หมวดนี้สำคัญที่สุดสำหรับ Marketing Manager เพราะเกี่ยวข้องกับเครื่องมือในชีวิตประจำวัน

162. Workspace Intelligence — ชั้น Intelligence แบบ Unified, Real-time ที่ทำลายกำแพงข้อมูลระหว่าง Docs, Drive, Meet และ Gmail เพื่อ Power Agentic Work

163. AI Inbox และ AI Overviews ใน Gmail — Gemini ทำหน้าที่เป็น Personal, Proactive Inbox Assistant ที่ช่วยสรุป จัดลำดับความสำคัญ และ Draft Email ตามสไตล์การเขียนของคุณ

164. Ask Gemini ใน Google Chat — สังเคราะห์ข้อมูลและ Surface Insights จากทั่ว Workspace โดยตรงจาก Chat Window พร้อมลงมือทำงานทันที เช่น นัดประชุมหรือสร้าง Doc โดยไม่ต้องเปลี่ยน Tab

165. Reimagined Content Creation ใน Docs — Gemini ทำหน้าที่เป็น Collaborative Partner สร้าง First Draft แบบ Fully-formatted โดยสังเคราะห์จาก Email, Chat, Files และเว็บของคุณ และจำลอง Voice และ Style การเขียนของคุณได้

166. Interactive Dashboards ใน Sheets — เปลี่ยน Raw Data เป็น Interactive Dashboards, Project Trackers และโครงสร้างองค์กรจาก Simple Prompt รวมถึงสร้าง Mini-apps เช่น Heat Maps และ Kanban Boards ใน Sheets Canvas

167. Skills ใน Workspace Studio — แปลง Standard Operating Procedures เป็น Skills เพื่อ Enable Agentic Automation สำหรับทุกทีม เช่น Automate Invoice Reviews หรืองาน Routine อื่นๆ

168. Canvas Mode ใน Gemini Enterprise — นัดประชุม Calendar และสร้าง, ดู, แก้ไข Docs และ Slides โดยตรงจาก Canvas Mode มาใน Private Preview เร็วๆ นี้

169. Auto Browse ใน Chrome Enterprise — ช่วยทำงาน Multi-step ข้ามเว็บและ Apps โดยมี Checkpoint ให้คุณควบคุมตลอดเวลา เปิดให้ Workspace Customers ในสหรัฐแล้ว

170. Workspace MCP Server — ให้นักพัฒนา Bring Advanced Workspace Capabilities เข้าสู่ AI Applications และ Agents อย่างปลอดภัย อยู่ใน Preview

171. Google Meet Updates — ผู้เข้าร่วมกว่า 110 ล้านคนใช้ Take Notes For Me ในเดือนที่ผ่านมา เพิ่มขึ้น 8.5 เท่าเมื่อเทียบปีก่อน พร้อมขยาย AI-generated Summaries และ Action Items ให้กว้างขึ้น

172. Google Vids Avatars — เพิ่ม Branding Elements ให้ Custom Avatars รวมถึง Logo บนเสื้อหรือ Branded Backdrop พร้อม Convert Slides เป็น Video ด้วย Avatars อัตโนมัติ รองรับ 24 ภาษาเร็วๆ นี้

173. Gemini 3.1 Pro — โมเดลที่ทรงพลังที่สุดสำหรับ Complex Workflows พร้อมให้ใช้ผ่าน Gemini Enterprise Agent Platform

174. Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana 2) — สำหรับสร้าง Visual Assets คุณภาพสูง

175. Lyria 3 Pro — สำหรับสร้าง Audio คุณภาพระดับ Professional

176. Claude Opus 4.7 บน Google Cloud — Google ขยาย Open Choice โดยเพิ่ม Anthropic’s Claude Opus 4.7 ให้เลือกใช้ผ่าน Gemini Enterprise Agent Platform

177–230. ครอบคลุมอัปเดตของ Google Workspace ทั้งหมด ทั้ง Gemini ใน Gmail สำหรับ Smart Reply และ Auto-compose, Gemini ใน Google Drive สำหรับ File Summarization และ Search, NotebookLM Updates พร้อม Collaboration Features, Workspace Admin Controls, Data Loss Prevention Updates, Google Forms AI Features, Google Sites Updates, AppSheet Enhancements, Looker Studio Pro Updates, Google Classroom AI Features, Google Meet Spatial Audio, Google Chat Improvements, Google Voice Updates, Google Keep AI Features, Workspace Marketplace Updates รวมถึง Customer Experience อย่าง Contact Center AI Updates, Conversational AI Platform Updates, Agent Assist Updates, CCAI Platform Enhancements, Dialogflow CX Updates, Google Business Messages และ Retail AI Solutions

231–250. อัปเดต Partner Ecosystem ครอบคลุม 490+ พันธมิตร รวมถึง SAP on Google Cloud Updates, Salesforce Integration, ServiceNow Integration, Workday Integration, SAP S/4HANA Updates, Oracle on Google Cloud, Microsoft Workload Migration Tools, Accenture AI Partnerships, Deloitte AI Solutions, PwC AI Practice และ Industry-specific Solutions สำหรับ Healthcare, Financial Services, Retail, Manufacturing, Public Sector และ Telecommunications

251. Customer Success — Walmart — ใช้ Gemini Enterprise และ Google Cloud Data เพื่อ Connect Store และ Supply Chain Data กับ Enterprise Data ทั้งหมด

252. Customer Success — Costco — ใช้ BigQuery เพิ่มความเร็วใน Member Insights และช่วย Associate Optimize Customer Experiences

253. Customer Success — The Home Depot — ใช้ Gemini ขับเคลื่อน Phone และ In-store Assistant ที่ให้คำแนะนำผู้ซื้อแบบ Expert และค้นหาคำตอบได้รวดเร็วขึ้น

254. Customer Success — Citadel — ใช้ Google Cloud และ TPUs สร้าง Scalable Research Environment Workloads เร็วขึ้น 2-4 เท่า ด้วยค่าใช้จ่ายน้อยลง 30%

255. Customer Success — Virgin Media — ใช้ Knowledge Catalog และ Gemini เปิดใช้งาน Data Assets กว่า 20,000 รายการที่เคย Dormant

256. Customer Success — Papa John’s — ใช้ Ordering Agent ที่จำ “สิ่งที่สั่งประจำ” เพื่อให้บริการลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น

257. Google Cloud $750 ล้านดอลลาร์สำหรับ Partner Ecosystem — ลงทุน $750 ล้านดอลลาร์เพื่อพัฒนา Partner Network สำหรับ Agentic AI รวมถึงพันธมิตรกับ Integrators และองค์กรขนาดใหญ่อย่าง Salesforce และ SAP

258. Simplified Agent Governance — Agent Governance Controls ใหม่รวมถึง AI Control Center, Agent Management และ Workspace Studio Controls เพื่อ Monitor, Control และ Audit การเข้าถึงข้อมูลของ Agent ใน Workspace

259. New Sovereign Controls และ Client-side Encryption — Lock Data Processing และ Storage ไว้ที่สหรัฐหรือ EU พร้อม Client-side Encryption ที่ให้ Deny การเข้าถึงแก่ทุก Entity รวมถึง Google

260. Improved Migration และ Interoperability Features — ย้ายองค์กรทั้งหมดจาก Microsoft 365 สู่ Workspace ได้เร็วขึ้นถึง 5 เท่า ด้วย Data Import Service ใหม่ พร้อม Interoperability Features อย่าง AI-powered Office Macro Converter และ Office File Editing ใน Gmail

บทสรุป: Google Cloud Next ’26 บอกอะไรกับเรา?

จาก 260 ประกาศที่ผ่านมา สิ่งที่ชัดเจนที่สุดคือ Google Cloud ไม่ได้มองว่า AI เป็น Add-on อีกต่อไป แต่ฝัง AI ลงเป็นส่วนหนึ่งของทุกชั้นของ Enterprise Stack ตั้งแต่ Chip ระดับ Hardware ไปจนถึงหน้าจอ Google Docs ที่คุณพิมพ์งานอยู่ทุกวัน

สำหรับ Data Analyst ยุคใหม่คือยุคที่คุณไม่ต้องเขียน SQL ทุกคำถาม AI Agent จะช่วยวิเคราะห์ สังเคราะห์ และสร้าง Pipeline ให้ แต่บทบาทของ Data Analyst ยิ่งสำคัญขึ้น เพราะต้องเป็นคนตั้งคำถามที่ถูกต้องและตีความ Insight ที่ AI สร้างให้กลายเป็นการตัดสินใจที่สร้างมูลค่า

สำหรับ Marketing Manager เครื่องมืออย่าง Workspace Intelligence, Gemini ใน Gmail และ Sheets ที่สร้าง Dashboard จาก Prompt เดียว คือการยกระดับ Productivity ที่ไม่ต้องรอให้ทีม Data มาช่วยทุกครั้ง คุณสามารถเข้าถึง Insight และสร้าง Content ได้เร็วและแม่นยำกว่าที่เคย

ยุคของ Agent มาถึงแล้วจริงๆ คำถามสำหรับองค์กรของคุณจึงไม่ใช่ “จะนำ AI มาใช้ไหม” แต่คือ “พร้อมแค่ไหนที่จะปล่อยให้ Agent ทำงานแทนคุณ”

แหล่งอ้างอิง:

• Google Cloud Blog: 260 things we announced at Google Cloud Next ’26
• Google Cloud CEO Keynote: Welcome to Google Cloud Next ’26
• Google Workspace Blog: 10 more announcements for Workspace at Next 2026
• Google Blog: 7 highlights from Google Cloud Next ’26

สามารถปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญจาก Predictive ได้ทั้งด้านของ Data, Google Analytics, Agentic-AI, และอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้องค์กรของคุณเติบโตอย่างมีคุณภาพ!