Google Cloud 助力科学研究

全栈式、AI 优化型协作平台，助力加速新时代的研究。利用智能体 AI、企业级安全性、多样化数据集和强大的超级计算技术，发展以知识为主导的实验室和研究机构，推动大规模科学突破，超越传统方法。

详细了解我们面向学术界和联邦机构的 Gemini 生态系统。

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Google Public Sector — 研究加速计划 (GPAR)*

GPAR 赋能研究人员赢得更多科研经费。

获得财务优势，例如共同投资机会，以及 GPU 和 TPU 等 AI 加速器的行业领先定价。
抢先体验独家创新成果，包括最新一代 AI 定制设计的加速器 (TPU)、基础模型、数据集（如 AlphaFold 或 Earth AI）以及智能体 AI（如 Co-scientist 或 AlphaEvolve）。
利用生成式 AI 优化补助金生命周期，涵盖个性化搜索、申请书草拟和合作者识别。
满足合规要求，包括 HIPAA、CMMC 2.0、FedRAMP 等。
接受培训，涉及 AI 基础设施优化、高性能计算 (HPC) 和 JAX AI Stack。
与 Google 和我们的合作伙伴的专家与研究人员合作，共同开展技术和学科特定计划。

^{*目前仅在美国提供}

为何选择 Google 助力研究

Google Cloud 采用全栈 AI 方法，从数据中心和芯片，到研究和模型，再到产品和平台，在各个层级加速科学探索。

Google 在生成式 AI 领域的科学出版物，在全球范围内被引用次数最多

利用 Google 的企业级 AI 加速科学发现步伐。这得益于 Google 在生物科学与人类健康、地球与环境系统、物理科学与材料、基础数学与推理、量子计算以及 AI 科学发现等各个学科领域超过 25 年的研究成果和专业知识，这些成果和知识推动了全球生成式 AI 的科学进步，并且在过去五年中为 Google 研究人员赢得了三项诺贝尔奖。

“我们需要更多各个学科的研究人员。只有当你觉得我们几乎已经解开了所有谜团，才可能需要更少的研究人员。我想在座的各位，没有人会这样想。我们对这浩瀚的未知，才刚刚触及冰山一角。”

Yossi Matias，Google 副总裁兼 Google 研究主管

世界级的研究能力

Google 在生成式 AI 领域的科学出版物，在全球范围内被引用次数最多

利用 Google 的企业级 AI 加速科学发现步伐。这得益于 Google 在生物科学与人类健康、地球与环境系统、物理科学与材料、基础数学与推理、量子计算以及 AI 科学发现等各个学科领域超过 25 年的研究成果和专业知识，这些成果和知识推动了全球生成式 AI 的科学进步，并且在过去五年中为 Google 研究人员赢得了三项诺贝尔奖。

“我们需要更多各个学科的研究人员。只有当你觉得我们几乎已经解开了所有谜团，才可能需要更少的研究人员。我想在座的各位，没有人会这样想。我们对这浩瀚的未知，才刚刚触及冰山一角。”

Yossi Matias，Google 副总裁兼 Google 研究主管

AI Hypercomputer

AI 融入每个层面

从数据中心到芯片，Google Cloud 提供端到端 AI 基础设施，其中 AI Hypercomputer 采用 GPU 等性能优化型硬件和业界领先的基础 LLM，使研究机构和实验室能够训练、调优和处理要求苛刻的 AI 工作负载。该基础设施带来的解决方案有助于提高生产力和效率。

“Ironwood 的面世，标志着 AI 发展及其底层基础架构的一次深刻变革。这意味着 AI 模型不再仅仅提供实时信息供人解读，而是能主动生成并解读深层洞见。我们称之为“推理时代”，在这个时代，AI 智能体将主动检索并生成数据，协同提供深刻的洞见和精准的答案，而不仅仅是原始数据。”

Amin Vahdat，机器学习、系统和云 AI 副总裁/总经理

公共数据集

超过 20 PB 的公共数据集

Google 汇集全球科学内容，提供了一个包含 200 多个高价值、热门开放数据集的存储库，涵盖医疗保健、经济学等领域，可帮助您加快研究和数据分析。利用 BigQuery 和 Google Cloud Storage 中超 20 PB 的海量数据，您可免去繁杂的成本与开销，轻松探索大数据。欢迎浏览我们的公共数据集、API 和开源项目库，找到应对下一个挑战的工具。

“AI 能够加速科学发现，造福人类健康，正因如此，我才将毕生精力都投入到 AI 事业中。我认为这是我们利用 AI 能做的最重要的事情。我相信，如果我们能以正确的方式创造 AGI，它将成为推动科学发展的终极利器。”

Demis Hassabis，Google DeepMind 首席执行官