使用 TPU 8t 搭配 Google DeepMind 共同設計的軟體，並整合開放原始碼架構，從 Pathways 到 Pallas (訓練)，Ray 到 Agent Sandbox (調整)，可將 LLM 開發速度提升 36%，並將每個加速器的生產力 (Goodput) 提升至 97%。我們也瞭解，單一解決方案無法滿足所有需求，因此與 NVIDIA 密切合作，提供最新的 GPU。今年稍晚，新一代 NVIDIA Vera Rubin NVL72 上市後，Google Cloud 也會搶先提供相關的執行個體。

結合資料資產、機器學習開發和加速器，在 BigQuery 中使用 Gemini Enterprise Agent Platform，以專屬資料訓練模型，速度可提升 16 倍。無論使用 G4 VM 或 Ironwood TPU，兩者皆由 AI Hypercomputer 提供支援。

在 DeepMind 的 MuJoCo-Warp 上執行 GPU 模擬，速度比標準 MuJoCo 快 100 倍。接著，使用 Veo、Genie 和 Nano Banana 的合成媒體，模擬不可能、有風險或成本高昂的極端情況，或在 BigQuery 中擷取數 PB 的實際感應器資料。如要進一步瞭解如何在 Google Cloud 建構實體代理，請按這裡。

運用整合式推論技術，為客戶提供實用且反應迅速的服務。使用 GKE Inference Gateway 將首個詞元的生成時間縮短 71%，使用 llm-d 進行分散式服務，每秒可提供多達 12 萬個詞元，並使用 Anywhere Cache 和 TPU 8i 將模型載入速度提高 5 倍，確保工作記憶體能隨時派上用場。

Gemini Enterprise Agent Platform 提供超過 200 個模型，可讓您選擇 TPU 或 GPU (包括今年稍晚推出的 A5X VM (NVIDIA Vera Rubin) 和 TPU 8i)，以快 70% 的速度部署傳統機器學習模型。

在 GKE Agent Sandbox 中安全地提供大量代理，每秒可佈建多達 300 個沙箱，並視需要立即暫停和恢復，因此您不必為閒置的代理付費。

TorchTPU 提供原生 PyTorch 支援，讓開發人員不必學習 TPU 的相關知識，即可使用最優質的加速器，不必重寫複雜的程式碼。

GKE 以開放原始碼 Kubernetes 為基礎，可讓您在多雲端環境中具備企業規模的可攜性，最多可容納 130,000 個節點。此外，GKE 還能與 Agent Platform 和 Google Distributed Cloud 原生整合，方便您進行混合部署。

AI Hypercomputer 上的每個加速器都支援 Cluster Director 功能，包括部署前健康狀態檢查、360 度觀測資訊主頁，和全天候健康狀態檢查。

您可以使用 Cross-Cloud Network 跨雲端連結各項服務，不必擔心連線延遲。這款骨幹網路受到超過 65% 的《財富》雜誌百大企業信賴，每月處理的資料量超過 27 EB。

我們提供彈性的計費模式，讓您能以多種方式排定加速器使用時間，藉此降低成本。使用 Spot VM 處理批次或容錯工作，最多可省下 91% 的費用；使用 Dynamic Workload Scheduler 處理開始日期有彈性的工作，最多可省下 50% 的費用；註冊承諾使用折扣，最多可省下 50% 的費用。

全球頂尖的 AI 研究室中，有 9 成選擇 Google Cloud，此外，有 70% 已獲融資的 AI 新創公司也是我們的合作夥伴。只要在 AI Hypercomputer 上進行部署，就能使用極其可靠的資料中心，光是 2025 年 12 月，這些中心就已為近 350 位客戶處理超過 1,000 億個詞元。

Google Cloud 的資料中心 (包括 AI Hypercomputer) 擁有業界領先的能源效率，現在每單位電力可提供的運算能力比五年前多六倍。與前一代相比，第 8 代 TPU 的成本效益提升 80%，能源效率也提高 20%。

Google 承諾負擔資料中心 100% 的用電費用，以及因 Google 業務成長而產生的新基礎設施成本。歡迎與我們合作，確保您在擴大 AI 應用規模的同時，不會讓當地家庭和企業承擔額外費用。未來幾年，我們將出資建設新的電力和基礎設施，藉此支援我們的模型，並持續投資替代能源，例如先進核能、地熱和長時間儲能。

我們的 Titanium 架構採用特製的 Titan 晶片，提供可驗證的硬體信任根和零信任安全機制。cloudvulndb.org 的獨立分析顯示，我們的系統發生重大安全漏洞的頻率，比其他一流雲端服務低 70%。