กูเกิลเปิดตัวชุดบริการปัญญาประดิษฐ์สำหรับธุรกิจระดับองค์กรโดยเฉพาะ โดยเป็น API แยกกันหลายตัว ได้แก่

กูเกิลเปิดตัว AI Platform ชุดเครื่องมือที่ทำให้สามารถสร้างระบบงานปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง (end-to-end) นับแต่การดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ, การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์, deploy ระบบเพื่อใช้งานจริง

ตัว AI Platform สร้างบนฐานของ Kubeflow แพลตฟอร์มสำหรับฝึกและใช้งานโมเดลของ TensorFlow บน Kubernetes ทำให้ระบบงานที่สร้างขึ้นบน AI Platform สามารถนำมารันบนเซิร์ฟเวอร์ในองค์กรได้ ด้วยการดึง Kubeflow Pipeline ลงมา

กูเกิลอัพเดตบริการฝึกปัญญาประดิษฐ์อัตโนมัติ หรือ AutoML ให้มี ความสามารถเพิ่มเติมจากเดิมใช้จัดหมวดหมู่ภาพ, จัดหมวดหมู่ข้อความ, และแปลภาษา ให้มีความสามารถในการจัดหมวดหมู่วิดีโอ (AutoML Video) เพิ่มเข้ามาทำนายข้อมูลจากข้อมูลตาราง (AutoML Tables) ที่สำคัญคือกูเกิลเปิดให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดตัวโมเดลออกมาใช้งานภายนอกได้แล้วสำหรับงานจัดหมวดหมู่ภาพ (AutoML Vision Edge)

กูเกิลประกาศเป็นพันธมิตรกับผู้ใหบริการฐานข้อมูลโอเพนซอร์สสายหลักหลายราย นับแต่ Confluent, DataStax, Elastic, InfluxData, MongoDB, Neo4j, และ Redis Labs มาให้บริการบน Google Cloud

หลายบริษัทให้บริการผ่านคลาวด์เจ้าต่างๆ รวมถึง Google Cloud อยู่แล้ว แต่การเป็นพันธมิตร จะทำให้ลูกค้าสามารถใช้ Google Cloud Console ของกูเกิลจัดการบริการเหล่านี้ได้ทันที, การออกใบเสร็จก็ออกจากกูเกิลรายเดียว, และการขอซัพพอร์ตก็ใช้ระบบ ticket ของ Google Cloud เช่นกัน

กูเกิลเปิดตัวบริการ Cloud Run บริการแบบ serverless สำหรับสร้างบริการที่รันคำสั่งทาง HTTP โดยตัว Cloud Run เองสร้างจาก Knative ทำให้สามารถย้ายโหลดงานจากในองค์กรที่ทำ Kubernetes เองไปยังบริการ Kubernetes อื่น เช่น Google Kubenetes Engine (GKE) หรือย้ายกลับมายัง Cloud Run ได้อิสระ ไม่ติดกับแฟลตฟอร์ม

ตัว Cloud Run คิดค่าบริการที่ละ 0.1 วินาที คิดแยกทั้งซีพียู, แรม, ปริมาณรีเควส, และทราฟิก โดยทั่วไปสำหรับบริการที่ใช้งานไม่บ่อยนักน่าจะได้เปรียบอย่างมาก เพราะหากงานที่ใช้ต่อเนื่อง เฉพาะค่าซีพียูก็ประมาณ 62 ดอลลาร์ต่อเดือนแล้ว