Google Cloud 產品副總裁 Michael Gerstenhaber 主要負責 Vertex AI，這是公司統一的企業級 AI 部署平臺。他在訪談中提出，AI 模型正同時面臨三大前沿挑戰：原始智慧、回應速度以及與成本密切相關的第三個維度，即模型能否以低廉成本在巨大且不可預測的規模下執行。他強調，這是一種重新定義模型能力的新思維方式。Gerstenhaber 在 AI 領域工作約兩年，此前曾在 Anthropic 工作一年半，現於 Google 工作近半年。他負責的 Vertex AI 平臺主要服務工程師，提供代理模式、代理平臺以及全球最強大模型的推理能力，而具體應用則由 Shopify、Thomson Reuters 等客戶自行開發。他認為 Google 的獨特優勢在於垂直整合，從介面到基礎設施層（包括資料中心、電力、晶片、模型、推理層、代理層、API 及合規治理）均自掌控，這使其成為推動前沿模型的理想場所。
Gerstenhaber 指出，目前三大科技巨頭的能力差距不大，但競爭不僅僅是追求更高智慧，還涉及複雜的平衡。第一 frontier 是原始智慧，例如編寫程式碼時追求最佳結果，即使耗時 45 分鐘亦可接受；第二 frontier 是延遲，在客戶服務場景中，若回答過於遲緩導致客戶結束通話，再高的智慧也無意義，需在延遲預算內提供最智慧的產品；第三 frontier 是成本與規模，如 Reddit 或 Meta 需要處理海量內容審核，必須在預算限制下以可擴充套件的方式執行高智慧模型。他解釋代理系統普及緩慢的原因在於基礎設施缺失，缺乏審計代理行為和資料授權的模式，且生產環境總是滯後於技術能力。相比之下，Google 因具備軟體開發生命週期中的安全開發環境、雙重審計機制及人工介入流程，能極低風險地將技術落地，但也需其他領域複製這些模式。