Google Cloud AI最大優勢在哪？高層點出3大指標

2026-02-24

記者鄧天心／綜合報導

目前許多公司可能都在思考如何將AI代理(Agentic AI)真正發揮商業價值？負責Google Cloud企業級AI平台Vertex AI的產品副總裁Michael Gerstenhaber，在近期接受媒體的專訪中指出，目前AI模型落地的應用性取決三大層面，聰明程度、反應速度與部署成本。

看中Google「一條龍」垂直整合優勢

Gerstenhaber曾在AI新創Anthropic任職一年半，加入Google近半年，他認為Google在全球科技圈的優勢在於擁有從硬體到軟體的完整佈局，Google不僅能自建資料中心與發電廠，擁有自研晶片與AI模型，更掌握底層的推論與代理技術，甚至具備直接面向終端用戶的Gemini聊天介面。

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針對目前各家AI大廠的技術競爭，Gerstenhaber認為不能只看算力，必須考量企業導入時面臨的三個實際邊界，以軟體開發為例，工程師需要的是品質最完美的程式碼，就算AI花45分鐘才寫出來也無妨，重點是產出結果必須精準且易於維護。

如果在客服情境中，系統必須立刻判斷退換貨或升等規則，如果AI花45分鐘才給出答案，客戶早就掛斷電話，因此在服務業，符合時間限制的反應速度，往往比極致的聰明度更重要。

而像Meta或Reddit這類社群平台每天需要審核海量貼文，因為無法預測每天的資料量，企業必須在固定預算內，挑選能大規模運作且成本合理的模型，成本控管就成為最高原則。

雖然AI模型技術已到位，但能自動執行複雜任務的AI代理卻尚未在企業間普及，Gerstenhaber點破盲點，關鍵在於基礎設施不足，這項技術發展僅約兩年，業界目前仍缺乏審核AI行為的標準機制，也沒有完善的資料授權規範，這些底層建設需要時間開發，AI遲遲無法在企業生產環境中落地。

他進一步補充，目前AI代理在軟體工程領域發展最快，因為它完全符合工程師的工作流程，在Google內部，程式碼產出後都必須經過雙重人工審核，這種「人在迴圈(human-in-the-loop)」的作法能有效控制風險，未來各行各業若想大規模導入AI代理，建議先建立起這套人工把關的標準作業流程。