新型基礎架構雲端
Google Cloud 可以透過新一代的雲端基礎架構，協助企業和政府快速安全地建構產品與服務，並兼顧成本效益。
一探究竟
在經過整合的 AI 技術最佳化基礎架構上推動創新
使用 TPU、GPU 和 CPU 等基礎架構，來建構、執行及部署 AI 工作負載。這些基礎架構專為小型模型和高可擴充性大型語言模型 (LLM) 所需的效能和成本效益而設計。
進一步瞭解 AI 超級電腦的內部運作方式，這是專為 AI 工作負載設計的超級運算架構。
領導品牌
2023 年的《容器管理 Gartner® Magic Quadrant™》報告中，Google 獲評為領導品牌
運用代管容器建構及執行安全的應用程式
Kubernetes 起源於 Google，我們透過 GKE 以深厚的專業知識，為客戶提供如每個叢集 15,000 個節點等業界頂尖功能，帶來無與倫比的擴充性。
以高可靠性和成本效益為目標，將企業工作負載最佳化
Etsy 使用承諾使用折扣和其他最佳化功能，省下 42% 的運算成本。
透過 Google Distributed Cloud，在您想要的位置執行 Google Cloud
輕鬆在 on-premises 和邊緣部署工作負載，以便維持主權、擴充性和控管能力
如果機構屬於受嚴格管制的產業，且需要相關支援來因應不斷變化的主權規定，就能運用 Google Cloud 主權解決方案和 Google Distributed Cloud，持續控管基礎架構和資料，同時遵循嚴格的資料主權、安全性和隱私權規則。
將近 90% 的生成式 AI 獨角獸企業，以及超過 60% 獲得投資的生成式 AI 新創公司是 Google Cloud 客戶。
資料來源：Google Cloud 內部資料，2023 年 7 月
資源
電子書：重建基礎架構，發揮生成式 AI 的潛在價值
這本電子書提供指南，旨在協助技術主管建構完善、可擴充且符合成本效益的生成式 AI 系統。以下提供內容重點：
+ 評估 AI 平台的實用策略
+ 使用符合成本效益的 AI 技術，將資源最佳化的最佳做法
+ 費用、擴充性、安全性和效能等面向的檢查方式
+ 使用 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 等先進技術開發和部署的路徑
更多指南和報告
掌握最佳做法，並瞭解 Google Cloud 與其他雲端服務供應商有何差異。
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