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GCP Vertex AI 是什麼？5 分鐘搞懂企業 AI 部署的起點！

GCP Vertex ai

隨著人工智慧（AI）與機器學習（ML）逐漸成為企業數位轉型的核心動能，Google Cloud 推出的 AI 開發平台——GCP Vertex AI，正迅速成為企業導入 AI 最值得關注的工具之一。但對多數非技術背景的決策者來說，這個名字聽起來仍然相當陌生，甚至令人困惑：「GCP Vertex AI 是什麼？我需要用到它嗎？和 AutoML 有什麼不同？」

這篇文章將用清楚好懂的方式，帶你快速了解 GCP Vertex AI 的核心概念、主要功能、應用優勢與實際案例，幫助企業主、IT 經理、產品負責人更有信心評估是否導入此一平台。


什麼是 GCP？什麼又是 Vertex AI？

Google Cloud Platform（簡稱 GCP） 是 Google 推出的雲端平台服務，提供包括儲存、運算、資料分析與 AI 工具在內的完整雲端基礎設施。而 Vertex AI 則是 GCP 上的一套整合式 AI/ML 平台，目的是讓開發者能用更少的程式碼、更快的速度開發出機器學習應用。

過去在 GCP 上，使用 AutoML 與建構自定義模型是兩套分離的流程。但自從 Google 推出 Vertex AI，兩者被整合進單一平台中，使用者無論是否有機器學習背景，都能在同一個介面中完成資料處理、模型訓練、部署與監控。

這代表，從資料科學家到商業分析師，都能用 Vertex AI 建立屬於自己的 AI 模型。


GCP Vertex AI 的核心功能一覽

以下是 GCP Vertex AI 的 8 大主要功能，簡單說明如下：


透過這些模組化設計，企業可依照需求選擇完整流程或單點導入，大幅降低 AI 開發與維運門檻。


為什麼企業要用 GCP Vertex AI？

導入 AI 並非只是追求新潮科技，而是為了強化業務效率、優化決策、降低成本。在這樣的背景下，GCP Vertex AI 提供以下關鍵優勢：


1.降低技術門檻

傳統的 AI 導入過程需仰賴高階機器學習工程師，對多數中小企業來說門檻偏高。Vertex AI 支援 AutoML，自動為使用者挑選最佳模型與參數，即便無寫程式能力，也能訓練出準確度極高的模型。


2.整合 GCP 原生工具與數據來源

GCP Vertex AI 可以無縫連接 BigQuery、Cloud Storage、Dataproc 等工具，幫助企業加快數據導入、處理與應用的流程，真正實現從資料到決策的自動化。


3.支援 MLOps，強化模型維運

Vertex AI 不僅幫你訓練模型，還能幫你「持續監控與優化模型」，這就是所謂的 MLOps（Machine Learning Operations）。這對需要長期運作 AI 系統的企業來說，是非常關鍵的功能。


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GCP Vertex AI 的實際應用場景與知名案例

Google Cloud 提供的 AI 能力已被全球許多知名企業所採用，這些案例不僅說明了 Vertex AI 的技術成熟度，也幫助我們想像企業導入後的實際價值。


L'Oréal：用 AI 分析全球用戶髮型喜好趨勢

全球知名美妝品牌 L'Oréal 利用 GCP Vertex AI 建構推薦系統與圖像辨識模型，來分析不同地區的消費者喜好與髮型趨勢，進一步優化產品設計與行銷策略。他們透過 Vertex AI 的 AutoML 功能，加速模型訓練，將開發週期從數週縮短至數天。


Wayfair：即時推薦系統強化轉換率

線上家居零售商 Wayfair 使用 GCP Vertex AI 建立大規模的商品推薦系統，能根據使用者的點擊行為與瀏覽紀錄，在數秒內回傳個人化商品建議，顯著提升購物轉換率。他們也使用 MLOps 管理數百個模型版本，確保系統穩定與更新同步。


X（原Twitter）：即時偵測異常與濫用行為

Twitter 將 GCP Vertex AI 應用於偵測帳戶濫用、假新聞傳播與惡意機器人活動。他們利用 Vertex Pipelines 建立高度自動化的資料流處理與模型訓練系統，快速因應高峰流量與事件爆發。


哪些產業最適合導入 GCP Vertex AI？

幾乎所有有資料基礎的企業都可以從 Vertex AI 中找到發揮空間。


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小結：企業為何要現在評估 GCP Vertex AI？

AI 的門檻已經不再高不可攀，GCP Vertex AI 的出現，讓資料與業務部門也能快速參與 AI 專案開發，讓「AI 商業化」不再只是科技巨頭的專利。

若你正面臨：

  • 想導入 AI 卻不知如何下手

  • 找不到 AI 工程師團隊

  • 資料很多但不知怎麼用

那麼 GCP Vertex AI 將會是一個值得投入研究與嘗試的起點。


GCP Vertex AI 與其他平台的比較：為什麼選擇 Google？

市面上提供企業級機器學習服務的平台主要有三大競爭者：Google Cloud 的 Vertex AI、Amazon 的 SageMaker，與 Microsoft 的 Azure ML。這些平台皆具備完整的 AI 開發流程支援，但在細節上仍有顯著差異：


3大平台核心差異整理：


總結：若你已經是 GCP 用戶，或希望從資料分析出發，導入 AI 應用的企業，GCP Vertex AI 在整合性、自動化與學習曲線上，是最友善的選擇。


GCP Vertex AI 教學：從資料到模型部署的實戰流程

很多企業主對 AI 導入充滿疑問，其實你可以將整個流程想成五個步驟，每一步都有 Vertex AI 中對應的模組協助你完成。


教學實作流程：

1️⃣ 資料準備與匯入

準備好的資料可直接從 BigQuery 或 Cloud Storage 載入，格式支援 CSV、TFRecord 等。也可進行資料標註（如圖片分類、文字情感）並建立 Dataset。


2️⃣ 選擇模型開發方式

  • 如果沒有資料科學背景，可以使用 AutoML：自動選擇最佳模型與參數。

  • 如果有內部 ML 工程師，可使用自訂訓練模式（Custom Training）。


3️⃣ 模型訓練與評估

訓練完成後，平台自動產出各項評估指標（如 Accuracy、Precision、Recall），幫助判斷模型好壞。


4️⃣ 部署與 API 化

可選擇部署為 REST API，立即讓應用程式串接；或進行大量離線預測，適合批次處理業務。


5️⃣ MLOps 維運自動化

可透過 Vertex Pipelines 建立工作流程自動訓練與部署；Feature Store 則用來重複使用重要欄位特徵。


導入 GCP Vertex AI 前，企業需注意的幾件事

雖然 Vertex AI 提供強大的功能，但 AI 導入從來不是一件 “開箱即用” 的簡單任務。以下是導入前應考慮的實務重點：


資料品質與來源整合

即使平台再強，若資料本身缺乏一致性或品質不穩定，AI 模型表現仍然有限。建議先進行資料整合與清洗。


內部是否具備技術支持

若內部缺乏資料科學或雲端維運能力，建議找像 WeWinCloud 這樣的顧問團隊協助初期建置與教育訓練。


AI 專案目標是否明確

不要一開始就建大型系統。應先定義「可驗證的商業價值目標」（例如降低客服成本10%、提升預測準確率），再逐步擴大。


成本評估與資源配置

雖然 Vertex AI 採按量計費，但 AutoML 訓練與預測仍可能產生明顯成本。建議使用 GCP 的定價試算工具進行初估。


GCP Vertex AI 適合哪類型的企業？

若你的企業具備以下條件之一，就非常適合從 Vertex AI 開始導入 AI 能力：

  • ✅ 已累積大量用戶行為資料、交易資料，卻尚未善用

  • ✅ 有自動化推薦、異常偵測、預測等商業需求

  • ✅ 目前使用 BigQuery、Cloud Storage、Looker 等 Google 工具

  • ✅ 想以低技術門檻快速測試 AI 效益，再逐步擴展


成功導入知名案例回顧：


結語：GCP Vertex AI，不只是平台，而是企業智慧轉型的跳板

在數據驅動已成主流的今日，AI 不再只是選擇，而是競爭力。GCP Vertex AI 讓企業用更低的門檻，擁抱高階機器學習能力，從內部流程優化到用戶體驗創新，開啟 AI 實作的第一步。

不論你是產品經理、行銷主管、還是企業主，現在就是時候開始了解與嘗試 Vertex AI ——而你不需要獨自面對技術門檻。








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