AI 領域正掀起一場暗潮洶湧的戰略較量，其核心在於支撐人工智慧與智慧代理的標準化、協定及生態系統。
科技巨頭們正深陷這場靜默卻激烈的戰爭。每個戰略舉措和技術揭示都可能重塑 AI 產業，反映出對於 AI 未來以及其龐大經濟利益分配的主導權和控制權的深刻爭奪。
巨擘的衝突
雖然公眾的注意力往往被模型參數和效能指標的無情競爭所吸引，但一場更具影響力的競賽正在幕後展開。
2024 年 11 月，Anthropic 大膽地推出了模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP)，這是一個針對智慧代理的開放標準。
這項舉措在業界引起了巨大的漣漪，旨在為大型語言模型 (LLM) 與外部資料來源和工具之間的互動建立一種通用語言。它試圖在複雜的 AI 互動世界中創建一個通用系統。
Anthropic 的舉動很快在整個產業中引起共鳴。OpenAI 隨即宣布在其 Agent SDK 中支援 MCP，這表明他們意識到 MCP 的價值並決心保持競爭力。
Google 是科技領域的主導力量，也加入了這場混戰。Google DeepMind CEO Demis Hassabis 確認將 MCP 整合到 Google 的 Gemini 模型和軟體開發套件中，稱讚它「正迅速成為 AI 代理時代的開放標準」。
這些來自業界領導者的認可迅速擴大了 MCP 的影響力，使其成為 AI 領域的焦點。
然而，競爭加劇。在 Google Cloud Next 2025 大會上，Google 推出了 Agent2Agent Protocol (A2A)，這是第一個用於智慧代理互動的開源標準。A2A 消除了現有框架和供應商之間的障礙，從而實現了不同生態系統中智慧代理之間的安全高效協作。Google 的舉動展示了其在 AI 領域的技術實力和創新能力，以及其在建立 AI 生態系統方面的雄心。
科技巨頭的這些行動已將 AI 和智慧代理的競爭推向了前沿，重點關注連接標準、介面協定和生態系統。在全球 AI 格局仍在不斷發展的情況下，「協定即權力」的原則已變得越來越明顯。
誰控制了 AI 時代基本協定標準的定義，誰就有機會重塑全球 AI 產業的權力結構並重新分配其經濟利益。
這不僅僅是技術競爭，而是升級為一場將定義未來市場結構和企業成長的戰略遊戲。
AI 應用「連接埠」
AI 技術的快速發展導致了大型語言模型 (LLM) 的出現，例如 GPT 和 Claude，它們在自然語言處理、文字生成和問題解決方面展現了卓越的能力。
這些模型的潛力在於它們與外部資料和工具互動的能力，以應對現實世界的挑戰。
然而，AI 模型與外部世界的互動受到碎片化和缺乏標準化的阻礙。
由於缺乏統一的標準和協定，開發人員在將 AI 模型與各種資料來源和工具整合時，被迫為每個 AI 模型和平台編寫特定的連接程式碼。
為了應對這些挑戰，MCP 應運而生。Anthropic 將 MCP 比作 AI 應用程式的 USB-C 連接埠，強調其多功能性和簡便性。
就像 USB-C 連接埠一樣，MCP 旨在建立一個通用標準，允許各種 AI 模型和外部系統使用相同的協定，從而簡化和精簡 AI 應用程式的開發和整合。
考慮一個軟體開發專案。在 MCP 之前，開發人員需要為每個程式碼儲存庫和 AI 模型編寫複雜的連接程式碼，才能使用 AI 工具分析專案程式碼儲存庫。
借助基於 MCP 的 AI 工具，開發人員可以直接深入研究專案程式碼儲存庫，自動分析程式碼結構，了解歷史提交記錄，並根據專案要求提供精確的程式碼建議。這提高了開發效率和程式碼品質。
MCP 由兩個主要組成部分組成：MCP 伺服器和 MCP 用戶端。MCP 伺服器充當資料「閘道」，允許開發人員公開他們的資料，無論是來自本地檔案系統、資料庫還是遠端服務 API。
MCP 用戶端充當「瀏覽器」，構建 AI 應用程式，這些應用程式連接到這些伺服器以進行資料存取和利用。MCP 伺服器公開資料，而 MCP 用戶端檢索並處理資料，從而在 AI 與外部世界之間建立橋樑。
當 AI 模型存取外部資料和工具時，安全性至關重要。MCP 標準化了資料存取介面，最大限度地減少了與敏感資料的直接接觸，並降低了資料外洩的風險。其內建的安全機制提供全面的資料保護。資料來源可以在嚴格的安全控制下有選擇地與 AI 共享資料，而 AI 可以安全地將結果中繼回資料來源。
例如，MCP 伺服器可以控制資源，而不會將 API 金鑰等敏感資訊暴露給大型模型技術供應商。如果大型模型受到攻擊，攻擊者無法獲得這些關鍵資訊，從而隔離風險並確保資料安全。
MCP 的優勢在其於實際應用中以及其在各個領域中的價值顯而易見。
在醫療保健領域，智慧代理可以透過 MCP 連接到患者的電子醫療記錄和醫療資料庫，根據醫生的專業知識提供初步的診斷建議。
在金融領域，智慧代理可以透過 MCP 協作來分析財務資料、監控市場變化並自動執行股票交易，從而使投資決策更加智慧和高效。
在中國，騰訊和阿里巴巴等科技公司也透過積極部署 MCP 相關業務做出回應。阿里巴巴雲的 Bailian 平台提供完整的生命週期 MCP 服務，簡化了智慧代理的開發流程，並將開發週期縮短至幾分鐘。騰訊雲已發布「AI 開發套件」，該套件支援 MCP 外掛程式託管服務，可幫助開發人員快速構建面向業務的智慧代理。
智慧代理協作：「自由貿易協定」
隨著 MCP 協定的發展，智慧代理正在從簡單的聊天機器人轉變為能夠解決現實世界問題的行動助理。科技巨頭正在積極構建自己的標準和生態「圍牆花園」。與 MCP 專注於將 AI 模型與外部工具和資料連接不同，A2A 協定旨在實現智慧代理之間更高層次的協作。
A2A 協定的目標是使來自不同來源和供應商的智慧代理能夠相互理解並協同工作，從而為多代理協作提供更大的自主性和靈活性。這個概念可以比作世界貿易組織 (WTO)，其旨在減少國家之間的關稅壁壘。
在智慧代理的世界中，不同的供應商和框架就像獨立的「國家」，而 A2A 協定就像「自由貿易協定」。一旦採用，這些智慧代理就可以加入「自由貿易區」，使用通用「語言」無縫地溝通和協作，從而完成單個智慧代理無法單獨處理的複雜工作流程。
任務管理是 A2A 協定的核心組成部分。用戶端和遠端智慧代理之間的通訊圍繞任務完成展開。該協定定義了一個「任務」物件，智慧代理可以快速完成簡單任務。對於複雜且長期的任務，智慧代理會通訊以即時同步任務完成狀態，從而確保進度順利。
A2A 還支援智慧代理之間的協作。多個智慧代理可以相互發送包含上下文資訊、回覆或使用者指示的訊息，從而使他們能夠協同工作以解決複雜的問題並完成具有挑戰性的任務。
目前，A2A 協定得到包括 Atlassian、Box、Cohere、Intuit、MongoDB、PayPal、Salesforce 和 SAP 在內的 50 多家領先科技公司的支援。這些公司中的許多公司都與 Google 生態系統有關聯。
例如，Cohere 是一家獨立的 AI 新創公司，由三位先前在 Google Brain 工作的研究人員於 2019 年創立。多年來，它與 Google Cloud 保持著密切的技術合作，Google Cloud 提供訓練模型所需的運算能力。Atlassian 是一家著名的團隊協作工具供應商，其 Jira 和 Confluence 工具被廣泛使用，並與 Google 合作，某些應用程式可在 Google 產品中使用。
雖然 Google 聲稱 A2A 是對 Anthropic 提出的 MCP 模型上下文協定的補充，但隨著越來越多的公司加入，A2A 的商業價值預計將繼續上升，在智慧代理生態系統的發展中發揮主導作用，並推動產業變革和進步。
開放協作還是生態劃分？
MCP 和 A2A 之間的競爭凸顯了科技巨頭對 AI 產業價值鏈的不同看法。Anthropic 正在透過 MCP 建立「資料存取即服務」的商業模式，根據 API 調用向企業級客戶收費，以將內部資料資產與 AI 功能深度整合。Google 依靠 A2A 協定來推動雲服務訂閱，將智慧代理協作網路的建設與 Google Cloud 運算能力、儲存和其他基礎架構聯繫起來，形成「協定-平台-服務」的閉環生態系統。
在資料策略層面，兩者都表現出明顯的壟斷意圖：MCP 透過深入滲透企業資料核心來累積垂直產業中的深度互動資料，從而為客製化模型訓練提供豐富的來源；A2A 擷取跨平台協作中的大量流程資料，並將其回饋到 Google 的核心廣告推薦和業務分析模型中。
雖然兩者都聲稱是開源的，但它們的技術分層策略包含隱藏的機制。MCP 保留了企業級功能的付費介面，而 A2A 引導合作夥伴優先存取 Google Cloud 生態系統。本質上，兩者都在透過「開源基礎架構 + 商業增值」的模型構建技術護城河。
站在產業轉型的十字路口，MCP 和 A2A 的演進路徑正在重塑 AI 世界的底層架構。一方面，標準化協定的出現正在加速技術民主化的進程，允許中小型開發人員透過統一的介面存取全球生態系統，將企業級應用程式的部署週期從幾個月壓縮到幾個小時。另一方面，如果巨頭領導的協定系統形成分離主義政權，將導致資料孤島效應加劇、技術相容性成本高昂，甚至可能引發「生態營地」中的零和遊戲。
更深層次的影響在於對物理世界的智慧滲透：隨著工業機器人、自動駕駛終端和醫療智慧裝置的爆炸性成長，MCP 和 A2A 正在成為連接虛擬智慧與物理世界的「神經突觸」。
在智慧製造場景中，機器手臂透過標準化介面即時同步運行狀況資料，AI 模型動態優化生產參數，並建立「感知-決策-執行」的閉環智慧。在醫療領域，手術機器人和診斷模型的即時協作使精準醫療從概念走向臨床實踐。這些變化的核心在於協定標準作為「數位基礎架構」的戰略價值正在超越技術本身，成為解鎖兆美元智慧經濟的關鍵。
然而，挑戰依然嚴峻：工業控制中協定即時效能的毫秒級要求以及醫療資料隱私保護的嚴格標準正在迫使協定系統不斷發展。
當技術競爭和商業利益深度交織時，平衡開放與封閉的藝術變得至關重要。也許只有建立跨產業標準共同治理機制，我們才能避免重蹈「鐵路軌距戰爭」的覆轍，真正實現「萬物互聯」的技術理想。
在這場靜默的權力遊戲中，MCP 和 A2A 之間的競爭遠未結束。它們既是技術創新的產物，也是商業策略的載體，共同書寫了 AI 產業從「單一智慧」向「生態協同」轉變的關鍵篇章。
最終，產業的方向不僅取決於技術優勢，還取決於關於開放、共享和生態共贏的價值選擇，這才是 AI 時代最核心的「協定標準」。