Google AI生態系一圖看懂!從底層模型、寫Code到代理⋯6大領域20項產品全都包!
Google AI生態系一圖看懂!從底層模型、寫Code到代理⋯6大領域20項產品全都包!

在生成式 AI 的戰場上,大眾的目光往往聚焦在「誰的模型更聰明」。然而,當模型能力趨於飽和,真正的勝負關鍵將轉向「生態系」。

在生成式 AI、AI 代理等領域具備深厚專業知識的Rakesh Gohel ,製作了一張「Google 全方位 AI 生態系」(Full Stack AI Ecosystem)圖表,清楚揭示 Google 的戰略藍圖:這位科技巨頭不再只是提供一個會聊天的機器人,而是打造一個從底層模型、設計、研發到自動撰寫程式碼的閉環系統,試圖吃下整個 AI Agent 市場。

google生態系
圖/ Rakesh Gohel

下面將根據這張圖片,整理Google在各領域產品的技術定位與核心功能。

模型:地基打好打滿

模型層是整個生態系的驅動核心,Google 透過 Gemini 3 系列建立了分層的模型供應體系,以因應不同算力成本與應用場景的需求:

  • Gemini 3 Pro:這是 Google 目前最先進的推理模型,專為處理高複雜度的任務而設計。它具備強大的邏輯推理與多步驟決策能力,通常用於需要深度思考或大型專案架構設計的核心任務中。

  • Gemini 3 Flash:定位為追求「速度與效率」的前沿智慧模型。它在維持高水準智慧的同時,大幅優化了回應延遲與運算成本,非常適合需要即時反饋的應用場景。

  • Gemini 3 Flash Lite:相較於 Flash,Lite 版本進一步追求極致的反應速度。這款模型是為了高頻率、低延遲的自動化任務而生,讓開發者在建構輕量化應用時能有更彈性的選擇。

  • Gemini (Thinking):這是一款專為代理(Agent)開發而優化的深度思考模型。它具備更強的自我檢索與推理循環能力,能支撐複雜的「深度研究」(Deep Research)任務,讓 AI 代理能更獨立地解決問題。

  • Gemma:這是來自 Google DeepMind 研發的輕量化開源模型系列。透過開放模型,Google 試圖吸引開發者在本地端進行研究與二次開發,藉此擴大其技術標準在開源社群的影響力。

設計與影像:從腦中點子到實際產出畫面

此區塊產品專注於消除「想法」與「產出」之間的障礙,讓非專業設計人員也能利用 AI 快速產出高質量的視覺內容:

影像生成與敘事

  • Veo 3.1:這是 Google 目前最高質量的文字轉影片生成工具。它能理解複雜的視覺指令並生成細節豐富、動態自然的高畫質影片,。

  • Flow:這是一款強調電影感剪輯與場景敘事的工具。它不只是生成片段,更注重於敘事性,幫助使用者將多個 AI 生成的鏡頭組合成具備邏輯與故事感的連續短片。

  • Google Vids:這是一款專為辦公室與工作環境設計的 AI 影片創作工具。它能與 Google Workspace 整合,協助使用者將文件、投影片自動轉化為專業的工作溝通影片,簡化企業內部的資訊傳遞。

創意設計與介面轉化

  • Stitch:這款工具具備將簡單的提示詞直接轉換為「複雜 UI 設計」的能力,能協助產品經理或設計師快速產出介面雛形,縮短從概念到原型開發的時間。

  • Whisk:這款工具強調「以圖引圖」,允許使用者將現有的圖像作為提示詞(Images as prompts)來視覺化想法。透過這種方式,使用者可以快速迭代視覺風格,或將特定視覺元素轉化為新的創意方案。

  • Nanobanana:利用 Gemini 的推理知識進行圖像生成,其特點在於生成的內容更具備邏輯性與合理性。這意味著生成出來的圖像不只是美觀,還能精確符合使用者的推理邏輯與專業知識要求。

開發與AI代理人:自動化工作流

這是生態系中最具自動化潛力的部分,旨在建立一個能自主執行任務的環境,讓 AI 從「助手」變身為「代理」:

編碼與開發工具

  • Gemini CLI:這是一款開源工具,目的是將 Gemini 的模型能力直接帶入開發者的終端機環境(Terminal)。開發者無需切換視窗,即可在命令行介面直接與 AI 協作,提升開發流程的流暢度。

  • Antigravity:這是一款內建自動化代理(Autonomous Agents)的 AI 原生 IDE(整合開發環境)。它不僅能協助寫代碼,還能自主執行測試、除錯等連貫性開發任務。

  • Jules:這是一款專為處理大型代碼庫設計的編碼助理。Jules 能在背景處理繁雜且耗時的工程任務,讓開發者專注於更高層次的架構設計與問題解決。

AI 代理架構

  • Google ADK:這是一套專門為開發「可擴展 AI 代理」而設計的框架。它提供了一套標準化的組件,讓企業能更快速地建構出符合自身需求的客製化 AI 代理系統。

  • Google A2A:這是「Agent to Agent」通訊協定,讓不同架構下的 AI 代理能夠互通資訊與協作。透過這個協定,開發代理可以與設計代理對話,實現跨領域工作流的自動化連動。

研究與學習:知識的結構化轉化

Google 利用其在搜尋領域的長期累積,將 AI 引入資料檢索與知識組織,提升知識工作的效率:

  • NotebookLM:這是一款 AI 驅動的研究助手,核心功能是協助使用者組織並結構化零散的筆記與資料。它能從使用者上傳的文件中自動提取重點、生成摘要,並根據內容回答問題,是極佳的知識管理工具。

  • Pomelli:這款產品專門針對品牌端設計,具備生成社群媒體行銷活動方案與創意想法的能力。它能分析趨勢並結合品牌調性,快速產出具備市場洞察的行銷策略。

  • FileSearch API::這是一個可配置的預建 RAG(檢索增強生成)工作流 API。企業可以輕鬆地將其私有文件庫接入此 API,讓 AI 在回答問題時能根據內部資料進行精確檢索,而不再僅僅依賴於模型本身的公開資訊。

  • AI Mode:Google 搜尋下的一個產品,具備強大的推理能力與多模態搜尋功能。它能處理跨媒介(文字、圖片、影片)的複雜查詢,為使用者提供更具深度與上下文關聯的搜尋體驗。

科技巨頭的 AI 野心

透過 Rakesh Gohel 分享的這張生態圖,我們可以看見, Google 正試著透過這些互相串連的工具,讓用戶從最初的靈感發想、設計草圖到最後的程式開發,通通都在 Google 的工具上完成,而且這些工具彼此之間幾乎都是無縫串接。

對使用者或企業來說,這種「一站式服務」確實很有吸引力,因為使用者不再需要煩惱如何串接不同廠牌的工具,省去了大量跨平台的技術摩擦。不過,這也是一種戰略性的留人方式:當我們在享受這種無縫銜接的便利時,也意味著自身的整個工作流程將與 Google 的生態系深度綁定。

延伸閱讀:
Claude、Gemini、ChatGPT三大工具差在哪?華頓商學院教授教你「付費版」選用指南

Claude桌面版三大功能模式:Chat、Cowork、Code差在哪?一次搞懂最適合你的AI工作流

參考資料:Rakesh Gohel Linkedin

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 黃若彤

關鍵字: #Google #AI工具
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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