「在網路技術發明45年後，我們終於發明了真正的Internet作業系統。」Alphabet執行董事長Eric Schmidt在Next大會開場中，以此來形容這個以Container技術所打造出來的第三代Google雲端平臺，因為「現在終於可以讓開發者任意在雲端建立各種抽象層，雲端平臺成為開發者可以盡情展現的平臺。」
但是，這個Google所管理的全球最大規模Container平臺，「只是最開始的底層，上面還有很多層，這朵機器學習雲就是在Container層之上的一層。」
引發全球高度關注的AlphaGo大勝圍棋世界棋王就是一個最好的例子。圍棋是人類最困難的遊戲之一，在傳統電腦科學領域中，這也是一個幾乎不可計算的複雜難題，但是藉助雲端平臺所打造的神經網絡，在這次比賽中打敗了世界圍棋棋王。
為何AlphaGo可以勝出？Eric Schmidt認為，因為Google設計了一套演算法，來教電腦學會如何下棋，這正是下一階段的開發方法。過去是自己寫程式完成工作，「現在變成了你能教電腦學會你想要做的事，並由電腦幫你完成。」他強調：「這將根本地改變了開發方法，不論是特定領域的AI，或是通用性的AI都是新一代的變革，將帶來開發典範的轉移。」
若用汽車進化來比喻，現在的開發典範就像是時下由人所操控駕駛的汽車，好的開發框架、開發工具，都只是用來輔助汽車駕駛的工具，由人開車的模式仍舊和20年前一樣，只是輔助工具從手動的按鈕，變成了各式各樣的電動按鈕或螢幕。
但是，Eric Schmidt形容：「AI將會像是2020年的汽車自動駕駛技術，」人們不再需要駕駛，通勤習慣也將會發生截然不同的根本性變化。AI之於現在的開發，就像自動駕駛對汽車帶來的影響一樣，「這是開發典範的轉移。」
即使目前機器學習等AI技術才剛邁開了一小步，但要如何因應這樣的典範轉移呢？
Eric Schmidt建議，要開始運用Linux、Google雲端平臺、Kubernetes技術，開發上也要運用那些現代化的、高擴充性的、又具備移動性的開發語言（Modern、Scalable、Portable），例如像是Go、Python、Node.js、Java等，並且還要將開發出來的應用布建在Google App Engine上，資安則至少要做到雙因素認證。
機器學習上雲端之後，不只能用來訓練自己的資料，也更容易透過群眾外包的方式來獲得大量資料（Crowdsourcing Data），甚至是全球性規模的資料。「結合雲端運算力的機器學習，將能從全球規模的資料中找到新發現。」
「我敢保證，結合Google雲端平臺、機器學習技術和群眾外包資料，將成為任何大型上市公司未來五年勝出的關鍵。」Eric Schmidt這樣說。