除了Gemini，Google還有哪些免費工具？資料整理、程式開發...盤點8個提升效率的AI應用|數位時代 BusinessNext

許多人可能因為不熟悉操作，或不知道如何應用，而錯過了 AI 帶來的便利。其實，Google 提供了多種免費的 AI 工具與平台，它們不僅功能實用、應用範圍廣泛，更因為深度整合了 Google 生態系，能極大程度地提升使用者的工作效率。

本文將介紹 8 個極具實用性的免費 Google 工具，涵蓋日常應用、內容研究與程式開發等，趕快收藏起來，在下一次工作時試試看！

Gemini AI

Gemini 是 Google 推出的 AI 聊天機器人，具備一般問答、聯網搜尋、生成圖片以及深度研究等功能。Gemini 以「進階語言理解」與「推理」為核心，使用者在互動過程中，可享受更自然的對話與精準的答案。

由於 Google 已將 Gemini 模型深度整合至 Gmail、Google Docs、Google Sheets 等產品中，在處理文書工作時，使用者不必切換分頁就能直接呼叫 Gemini 協助閱讀郵件、撰寫草稿或整理表格，大幅提升跨應用協作的便利性。（目前此功能僅開放付費用戶使用。）

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NotebookLM

NotebookLM是由Google推出的線上筆記軟體，內建Gemini人工智慧，透過使用者上傳的內容，可以生成摘要、註解，並根據內容整理相關問題，或是讓使用者在對話框內進行提問，大幅提升工作效率。

整理文本、回答問題，這些事情其他AI如ChatGPT也能做到，NotebookLM究竟特別在哪？

NotebookLM的關鍵優勢，在於它是依據使用者上傳的資料來進行統整和回答，並且會附上來源，因此相較於其他的AI對話引擎，比較不容易出現AI幻覺的問題。不僅如此，NotebookLM還提供不同的資訊理解方式，包括：資訊圖表、簡報、音訊摘要、影片摘要、心智圖、報告、學習卡以及測驗，使用者可以根據自身消化資訊的方式，選擇適合的功能來研讀輸入的內容。

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Opal

Opal 是 Google Labs 推出的No-code（免寫程式）的 AI 應用開發平台。它以自然語言對話生成與調整流程圖與介面，讓非工程背景的人也能快速做出客製化自動化應用，是一款適合企業流程優化、內容產製與提高個人工作效率的工具。

Opal 的亮點在於，即使不懂程式也能用自然語言提示來開發 App。系統會理解需求，主動產出完整的自動化流程圖，大幅壓縮建置時間。使用者可邊做邊測，依結果即時微調指令，實現快速優化。

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Google AI Studio

Google AI Studio 是 Google 推出的生成式 AI 開發平台，適合用來建立原型、測試、部署各種 AI 應用。Google AI Studio的最大特色在於深度整合了 Gemini 系列多模態生成模型，用戶只需 Google 帳號，不用寫程式就能直接體驗並操作 AI 工具。

不過，既然Google AI Studio 內建的是Gemini模型，那麼這個平台跟Gemini的差別又是什麼？

從使用場景上來看，Gemini 是類似 ChatGPT 這種面向一般大眾的對話型 AI 應用，模型選擇較少，但強調日常聊天、文本生成和推理能力，且介面穩定，聊天記錄保存良好，適合需要長篇回答和有安全穩定性要求的用戶。

相較之下，Google AI Studio 是一款AI 模型實驗與部署平台，支援更多版本的 Gemini 模型，用戶可以在此編寫提示詞、調整模型參數，並測試模型輸出的效果。

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Google AI Mode

Google 的 AI Mode 是在搜尋介面中嵌入 Gemini 模型，讓使用者可以用更自然的語言提出複雜或長篇的問題，如「規劃一趟適合帶小孩、到台南三天兩夜的家庭旅遊，希望要有歷史景點，同時推薦一些不會太辣的在地美食」然後即時得到全面的回答以及相關網頁來源。

透過將傳統的搜尋結果頁面替換成一個沉浸式的對話分頁，用戶可以不斷追問，AI 會記住上下文並持續深化回答。AI Mode 不僅能處理文字查詢，還能透過語音、拍照或上傳圖片來使用，是一種結合了即時資訊抓取、多模態輸入和高級推理能力的全新互動搜尋體驗。

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Firebase Studio

Firebase Studio是由 Gemini 驅動的雲端工具，標榜讓專業開發者乃至非技術背景的一般使用者，都能直接透過瀏覽器，在短短數分鐘內完成客製化的網頁或行動應用程式、API 及前後端的建立、發布與監控。

Firebase Studio 的核心理念是簡化並加速開發流程。它整合了 Google 的編碼工具 Genkit （Genkit）與 Project IDX （IDX專案），並基於廣受歡迎的 Code OSS （Code 開源專案）進行建構，提供開發者熟悉的視覺與操作體驗。

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Code Wiki

軟體開發中，「維護文件」往往比寫程式更讓人頭痛。Code Wiki 旨在解決這個問題，它能將靜態的程式碼轉化為持續更新的結構化維基（Wiki）。

透過 AI 技術，它會自動掃描完整的程式碼儲存庫（Repository）。每當程式碼有變更，文件就會自動重新生成並同步，確保說明文件永遠與程式碼一致，大幅降低閱讀既有程式碼的時間成本。

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Little Language Lessons

Little Language Lessons 是 Google Labs 的實驗性語言學習工具。透過生成式AI Gemini，將單字、片語與當地俚語塞進「咖啡店點餐」、「機場掛失護照」等真實情境，還能用手機鏡頭即時查詢周遭物體名稱，讓「邊走邊學」變成外語練習的新型態。

不過，由於 Little Language Lessons 目前仍為實驗性產品，無法保證完全避免生成失真、冒犯或不準確的內容，使用者在學習時仍須自行注意。

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當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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