研究適用的 Google Cloud
全端 AI 最佳化協作平台，加速推動新一代研究。善用代理式 AI、企業級安全防護機制、多元資料集和強大的超級運算技術，協助知識導向的實驗室和研究機構超越傳統方法，大規模推動科學突破。
進一步瞭解 Google 為學術界和聯邦機構打造的 Gemini 生態系統。
Google Public Sector：Program for Accelerated Research (GPAR)*
GPAR 協助研究人員爭取更多補助經費。
- 獲得財務優勢，包括與 Google 共同投資的機會，以及 GPU 和 TPU 等 AI 加速器堪稱領先業界的定價。
- 搶先體驗獨家創新技術，包括最新一代的 AI 特製加速器 (TPU)、基礎模型和資料集，例如 AlphaFold 或 Earth AI，以及 Co-scientist 或 AlphaEvolve 等代理式 AI。
- 與補助申請週期同步，運用生成式 AI 功能，包括個人化搜尋、草擬提案和尋找合作對象。
- 符合法規遵循要求，包括 HIPAA、CMMC 2.0 和 FedRAMP 等。
- 接受訓練，瞭解 AI 基礎架構最佳化、高效能運算 (HPC) 和 JAX AI Stack。
- 與 Google 和我們合作夥伴的專家及研究人員，協力推動技術及專門學科的計畫。
*目前僅適用於美國
Google Cloud 採用全端 AI 做法，從資料中心、晶片、研究、模型、產品到平台的每個層面，加速推動科學發現。
Google 生成式 AI 科學出版品在全球的引用次數最多
運用 Google 的企業級 AI 技術，加速科學探索。Google 基礎深厚，足以勝任：擁有超過 25 年的研究經驗及專業知識，涵蓋生物科學與人類健康、地球與環境系統、物理科學與材料、基礎數學與推論、量子運算，以及 AI 科學探索等領域，為全球生成式 AI 科學進展做出貢獻，Google 研究人員過去五年內還榮獲三項諾貝爾獎。
“「我們需要更多各領域的研究人員，在還不能解答所有必要問題前，研究人員只能多不能少。這一點在場各位應該都同意，畢竟我們不瞭解的地方還很多。」”
Yossi Matias, Vice President, Google and Head of Google Research
全面運用 AI 技術
從資料中心到晶片，Google Cloud 都採用端對端 AI 基礎架構。這個基礎架構以 AI Hypercomputer 搭配 GPU 等效能最佳化的硬體，以及業界領先的基礎 LLM，可讓研究機構和實驗室訓練、調整及提供高需求 AI 工作負載，是提升工作效率的理想解決方案。
“Ironwood 是推動 AI 開發和基礎架構進程的重大轉變，AI 模型從此由提供即時資訊讓使用者解讀，轉變為主動生成洞察資訊和解釋。我們將這個時代稱為「推論時代」，AI 代理會主動擷取及生成資料，共同提供洞察資訊和答案，而不只是資料。”
Amin Vahdat, VP/GM, ML, Systems & Cloud AI
公開資料集規模超過 20 PB
Google 彙整全球科學內容，蒐羅 200 多個高價值的熱門開放資料集，涵蓋醫療照護、經濟等領域，協助您加速研究和資料分析。BigQuery 和 Google Cloud Storage 提供超過 20 PB 的資料，您可探索大數據，不必擔心成本和管理負擔。瀏覽我們的公開資料集、API 和開放原始碼專案資料庫，找出適合您下一個挑戰的工具。
“「我畢生投入 AI 研究，就是為了加速科學發現，並協助改善人類健康等問題。我認為這是 AI 最重要的用途。如果以正確的方式建構 AGI，我覺得這會成為發展科學的終極工具。」”
Demis Hassabis, CEO, Google DeepMind
運用超過 200 種生成式 AI 模型與工具，加快創新腳步
從各式一流的基礎模型中，挑選所需的第一方、第三方或開放式模型，輕鬆設計新一代教育工具的原型，微調工具後即可部署。藉由預測分析、多模態功能、自然語言處理和圖像辨識技術，解決複雜難題。
“AI 仍未真正成為人人可用的工具。現今 AI 持續從不同面向發展，但重點是如何讓大眾都能使用模型、基礎架構和生態系統。這是讓 AI 加速進步的最大關鍵。”
Allen Institute for AI 執行長 Ali Farhadi
整合式 AI 與資料平台
我們的全端解決方案有助研究人員快速製作原型、充分運用資源、加快研究速度。結合 Google Cloud 的 AI、數據分析和高效能運算 (HPC) 技術，以及 Google Workspace 的效率提升工具，將能推動機構或部門創新，創造最高效率。
“研究的時程緊迫，且需要與多方緊密合作才能完成。Google Cloud 已準備好迎接挑戰，並持續開發新的解決方案，讓我們有充足的彈性和安全性，以持續進行研究。”
亞利桑那州立大學 (ASU) 副校長 Sean Dudley
世界級研究
Google 生成式 AI 科學出版品在全球的引用次數最多
運用 Google 的企業級 AI 技術，加速科學探索。Google 基礎深厚，足以勝任：擁有超過 25 年的研究經驗及專業知識，涵蓋生物科學與人類健康、地球與環境系統、物理科學與材料、基礎數學與推論、量子運算，以及 AI 科學探索等領域，為全球生成式 AI 科學進展做出貢獻，Google 研究人員過去五年內還榮獲三項諾貝爾獎。
“「我們需要更多各領域的研究人員，在還不能解答所有必要問題前，研究人員只能多不能少。這一點在場各位應該都同意，畢竟我們不瞭解的地方還很多。」”
Yossi Matias, Vice President, Google and Head of Google Research
AI Hypercomputer
全面運用 AI 技術
從資料中心到晶片，Google Cloud 都採用端對端 AI 基礎架構。這個基礎架構以 AI Hypercomputer 搭配 GPU 等效能最佳化的硬體，以及業界領先的基礎 LLM，可讓研究機構和實驗室訓練、調整及提供高需求 AI 工作負載，是提升工作效率的理想解決方案。
“Ironwood 是推動 AI 開發和基礎架構進程的重大轉變，AI 模型從此由提供即時資訊讓使用者解讀，轉變為主動生成洞察資訊和解釋。我們將這個時代稱為「推論時代」，AI 代理會主動擷取及生成資料，共同提供洞察資訊和答案，而不只是資料。”
Amin Vahdat, VP/GM, ML, Systems & Cloud AI
公開資料集
公開資料集規模超過 20 PB
Google 彙整全球科學內容，蒐羅 200 多個高價值的熱門開放資料集，涵蓋醫療照護、經濟等領域，協助您加速研究和資料分析。BigQuery 和 Google Cloud Storage 提供超過 20 PB 的資料，您可探索大數據，不必擔心成本和管理負擔。瀏覽我們的公開資料集、API 和開放原始碼專案資料庫，找出適合您下一個挑戰的工具。
“「我畢生投入 AI 研究，就是為了加速科學發現，並協助改善人類健康等問題。我認為這是 AI 最重要的用途。如果以正確的方式建構 AGI，我覺得這會成為發展科學的終極工具。」”
Demis Hassabis, CEO, Google DeepMind
模型
運用超過 200 種生成式 AI 模型與工具，加快創新腳步
從各式一流的基礎模型中，挑選所需的第一方、第三方或開放式模型，輕鬆設計新一代教育工具的原型，微調工具後即可部署。藉由預測分析、多模態功能、自然語言處理和圖像辨識技術，解決複雜難題。
“AI 仍未真正成為人人可用的工具。現今 AI 持續從不同面向發展，但重點是如何讓大眾都能使用模型、基礎架構和生態系統。這是讓 AI 加速進步的最大關鍵。”
Allen Institute for AI 執行長 Ali Farhadi
平台
整合式 AI 與資料平台
我們的全端解決方案有助研究人員快速製作原型、充分運用資源、加快研究速度。結合 Google Cloud 的 AI、數據分析和高效能運算 (HPC) 技術，以及 Google Workspace 的效率提升工具，將能推動機構或部門創新，創造最高效率。
“研究的時程緊迫，且需要與多方緊密合作才能完成。Google Cloud 已準備好迎接挑戰，並持續開發新的解決方案，讓我們有充足的彈性和安全性，以持續進行研究。”
亞利桑那州立大學 (ASU) 副校長 Sean Dudley
研究人員：迎向 Gemini 時代
運用 Gemini 翻轉研究體驗。使用整合式平台建立原型、分析複雜資料，以及安全協作。存取多模態模型，自動執行文字和程式碼相關工作，將心力從繁瑣的工作流程轉移至影響力高的研究。
AI 跳脫傳統方法，大規模推動科學突破
瞭解 Google 研究團隊。我們發表的研究論文涵蓋許多領域，分享 AI 及科學研究的最新進展。
為整個研究生態系統提供強大助力
跳脫傳統方法，大規模推動科學突破
Google 和 Google Cloud 各項研究的客戶經驗談
瞭解研究機構、代理商和實驗室如何運用 Google 的全端 AI 最佳化平台，以前所未有的規模推動科學突破。這些工具提供可擴充的安全共用環境，讓全球團隊攜手合作，加速取得洞察資訊、發掘新知，並擴大科學研究規模。
供研究人員參考的白皮書和指南
歡迎閱讀這些白皮書，取得可做為行動依據的洞察資料，明智運用 AI 和資料，推動研究創新，提升探索工作流程的效率，加快出版速度，豐富研究成果，保護智慧財產。
登上新聞版面的重要研究
AI 融入後，各學科和校園的研究都出現轉變。
