Google推出G Suite企業版，改善安全控制、讓數據掌握更清楚|數位時代 BusinessNext

Google推出G Suite企業版，改善安全控制、讓數據掌握更清楚

Google宣布推出了生產力辦公套件G Suite的企業版。企業版G Suite提供了更多的訪問控制功能，同時為Google Drive和Gmail提供了數據保護，以及改進了Gmail的分析功能。

Google剛剛宣布推出了生產力辦公套件G Suite的企業版。在商業版的基礎上，企業版G Suite提供了更多的訪問控制功能，同時為Google Drive和Gmail提供了數據保護，以及改進了Gmail的分析功能。所有這些增強，使得企業客戶對敏感數據有了更好的控制和可視性，降低其採用G Suite的心理門檻。

可伸縮、部署快、總擁有成本低是雲端服務的關鍵優勢。但對於企業客戶來說，由於數據和資料被存放在外部，他們最擔心的是安全問題。所以要想讓企業採用雲端服務，必須照顧好企業的關切。此次Google為管理員提供了改進的訪問控制功能，在原有的兩步驗證基礎上強制採用安全密鑰。這種安全手段不僅更容易使用，而且對於防禦常見的攻擊（比如釣魚攻擊）也更加安全。管理員可以強制設置用戶採用帶安全密鑰的登錄方式，從而強化企業的信息安全。

除了訪問控制以外，G Suite這次還提高了數據的安全。上年年底的時候，Google企業網路硬碟Team Drives面向商業客戶開放了私測。雖然GSuite的企業網路硬碟針對不同文檔和角色提供了細顆粒度的訪問控制，但是企業網路硬碟並沒有像Gmail那樣的DLP（數據丟失保護）功能，這讓企業對於將重要數據放到網路硬碟上面心存疑慮。這次企業版G Suite把DLP也部署到網路硬碟上了，管理員可以更好地保證敏感數據的安全，並對數據存儲和共享有了更強大的控制。下圖就是DLP的演示，它可以對網路硬碟所有文件進行掃描（包括文檔中的圖像也可以利用OCR技術掃描出來），並識別出哪些文件包含有敏感信息。此外，G Suite這次還提供了Gmail的S/MIME加密功能，這項功能可以保護與其他電子郵件服務進行交換時的數據安全。

這次升級中，可視性方面也得到了加強。G Suite企業版為Gmail日誌分析預配置BigQuery集成。有了它，管理員就可以執行複雜的定制化查詢，對Gmail數據進行分析並且制定儀錶盤。 GSuite提供了郵件歸檔的第三方集成服務，對於想把郵件歸檔到外部的企業，通過這項服務就可以與HP Autonomy 或Veritas進行集成，實現郵件的外部歸檔。

自下而上是消費者型公司進軍企業市場普遍採用的策略——先用特色功能和免費服務吸引個人和小團隊，使之成為員工協作事實上的工具標準，然後逐漸引入企業關心的功能，實現在企業內部的大面積推廣。從G Suite的一系列升級路徑可以看出，它們走的也是這條道路。

本文授權轉載自：36 氪

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。