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Gemini 3 並非橫空出世!創辦人曾預言:「AI 是 Google 的終極版本。」回顧 Google 的產品進化

2025-12-30 撰文 張玉琦
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Google 母公司 Alphabet 2025 年第三季財報公布,總營收 1023 億美元,年增 16%;淨利約 350 億美元、每股盈餘(EPS)2.87 美元,優於市場預期。Google 執行長桑達爾.皮蔡(Sundar Pichai)說,這是公司史上首次單季營收突破 1000 億美元(3 兆新台幣)。

然而,回顧 2 年前,Google 還一副垂頭喪氣的樣子,AI 發展牛步,新推出的 Bard 不盡如人意,當年度裁員超過 1 萬人,2024 年再度裁員數千人。當時,市場對於皮蔡慢了、Google 變了的聲音沒少過。當 2025 年發布第三季財報,加上 11 月 Gemini 3 問世驚艷四方,市場又擦亮了眼鏡,發現以 AI fist 策略重新調整過後的 Google,已將其骨子裡的 AI 血緣發揚光大。

5 產品,追溯 Google 的 AI 血緣

事實上,Google 這家公司在最初發展階段就已經大量運用了廣義的 AI 技術,包含機器學習、統計模型、機率模型與電腦視覺等,創辦人賴瑞.佩吉(Larry Page)早在 2000 年就曾表示:「人工智慧將是 Google 的終極版本。」

究其核心,Google 在生成式 AI 爆發之前,就已經是一家深度的 AI 公司。其策略一直是利用大數據結合統計與機率模型(廣義 AI),來解決資訊排序、內容理解與預測使用者意圖的問題,以下是 Google 幾項主要產品在早期發展中與 AI 相關的技術應用:

1. 搜尋引擎:

PageRank 本身就是一種數學與統計模型,透過分析網頁間的連結關係(引用)來判斷權威性,這是早期 AI 中排序演算法的應用。自動完成、修正和搜尋預測,則是早期自然語言處理(NLP)的應用。

2. 廣告業務:

利用語言模型理解第三方網站的內容,關鍵字廣告競價的功能,則適用機器學習模型來預測廣告的點擊率,確保使用者看到高相關性的廣告。

3. YouTube:

YouTube 早期面臨使用者上傳影片描述不精確的問題,2011 年,Google Brain 團隊利用深度神經網絡分析 YouTube 影片,讓 AI 在沒有標記數據的情況下「學會」了識別貓(也就是 2012 年著名的 The Cat Paper)。這項技術隨後被用於內容識別、版權偵測以及影片推薦演算法,是現代 AI 推薦系統的雛形。

4. Gmail:

早期 Google 曾透過掃描郵件內容的關鍵字來展示相關廣告,雖然當時引發隱私爭議後停止,但這是透過演算法自動理解文本內容的早期應用。另外則是應用機器學習技術,分析大量電子郵件,識別垃圾郵件和合法郵件的模式,來阻擋垃圾郵件。

5.Google 翻譯

在神經網絡(neural networks)普及之前,Google 使用基於大數據的「統計機器翻譯」模型,雖然這與現在的深度學習不同,但它利用大數據計算詞彙序列的機率來進行翻譯,是當時 AI 領域的重大突破。最近導入 Gemini 模型、提供即時翻譯,還增加語言學習功能。

乘著 AI 加值,核心與雲端營收皆成長

如今的 Google,強調全端式 AI 策略,從 TPU 晶片到 Gemini 模型,再到各式應用,正在全面推動業務成長。Gemini 應用程式擁有超過 6.5 億月活躍用戶;Gemini 模型透過 API 每天處理超過 70 億個 token,應用在搜尋、對話機器人和企業解決方案中。

分析第三季的財報,可以看到 Google 從 AI 的骨架上,開發出生成式 AI 的加值服務:服務(Google Services)、雲端(Google Cloud)以及其他(Other Bets)。

1. 核心 Google 服務年增 13%,一掃 AI 搜尋陰霾

Google Services 為核心營收來源,本季營收 871 億美元,年增 13%,包括搜尋、Gmail、Google Maps、Chrome、YouTube、YouTube 廣告,以及硬體 Pixel 智慧型手機與手錶和訂閱服務 Google One 與平台如 Android、Google Play等。

搜尋近期整合了 AI 摘要(AI Overviews)和 AI 模式(AI Mode)等功能,前者為搜尋頁面上的簡潔整合摘要,後者為對話式的搜尋環境。先前市場擔憂 AI 搜尋將取代 Google Search 的陰霾一掃而空。

從 Google One 近日推出的針對 Google AI Pro 的訂閱優惠活動,能讓已經高黏著度的 Google 用戶升級為 AI 用戶,將核心服務營收轉化為驅動 AI 營收的引擎。

2. Google 雲端成長最快,有超過 7 成客戶使用 AI 產品

Google 雲端(Google Cloud)是本季最大亮點,此部門服務企業客戶,提供基礎設施、平台與協作工具,是 Google 目前成長最快的業務。包括提供運算儲存、及網路服務基礎設施 Google Cloud Platform、AI 基礎設施 Vertex AI 平台,供開發者建構 AI 應用、TPU、Gemini Enterprise 提供資安、數據與分析服務。

企業版的協作工具 Google Workspace,包括 Gmail、文件、雲端硬碟、日曆和視訊會議,再加上 Gemini for Google Workspace,將 AI 助手的功能,整合在辦公室軟體中。

這個部分的營收年增 34%,達 152 億美元,Google 也揭露庫存訂單 (backlog)增長至 1550 億美元,季增 46%],顯示 AI 驅動的需求強勁,有超過 70% 的現有客戶正在使用 Google 的 AI 產品。

3. 持續耕耘其他賭注(Other Bets):探索前瞻技術與新創業務

包含 Google 探索的前瞻性技術與新創業務,包括自動駕駛技術與叫車服務 Waymo、生命科學與醫療健康相關業務 Verily,以及無人機服務 Wing。這個部分的營收是 3.44 億美元 (去年同期 3.88 億美元),營業虧損 14 億美元 (去年同期虧損 11 億美元)。

為了支撐 AI 需求,本季資本支出達 240 億美元,公司上調 2025 年全年資本支出預期至 910~930 億美元,並預告 2026 年還會顯著增加。Google 驚人的資本支出預期以及雲端業務的訂單暴增,奠定下一輪的科技領先地位。

核稿編輯:林庭安
資料來源:
Google CEO Sundar Pichai on the future of search, AI agents, and selling Chrome
Google: The Origin of Search
Google: The AI Company
Google財報

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經理人

迎戰 AI 世界盃!台灣大哥大低調佈局,化身王牌中場助攻企業 AI 轉型

2026-07-09 經理人 x 台灣大哥大
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全世界正緊盯著螢幕,看著各國頂尖好手在球場上大展拳腳、奔馳廝殺,渴望躋身 FIFA 世界盃的榮耀殿堂。當球迷都在為前鋒的臨門一腳熱血沸騰時,真正在幕後掌控全場生死、決定球隊勝負的,往往是那位默默盤球、傳球的「中場球員」。

優秀的中場是球隊大腦,不僅要能用精準傳球撕裂對手防線,還得具備強大的護球意識;防守時,更要衝在第一線阻擋進攻,甚至盯死對方的王牌球星。

拉回商業戰場上,當生成式 AI 與代理式 AI 崛起,企業正面臨一場前所未有的「AI 世界盃」。如今,誰能整合算力、模型與產業 know-how,誰才是真正能幫企業進攻、轉型的金牌中場。

瞄準這波企業 AI 需求,台灣大哥大(以下簡稱:台灣大)早已打破電信商的傳統定位,從基礎建設到 AI 應用解方默默佈局,成為企業 AI 最佳夥伴,更連續三屆舉辦 D.E.E.P. Tech Day,展現技術硬實力與產業號召力的完美傳球,成為台灣企業邁向 AI 時代的強大後盾。

台灣大打包算力與專線,化身 AI 戰場的王牌中場

中場不僅考驗個人技術,更肩負著自由球的操盤重任。這也體現賽場上的鐵律,能精準引導隊友攻勢的完美傳球,與單純的遞球完全是兩回事。映射到商業層面,如何消弭技術門檻,讓企業在轉型關鍵期能「最舒適地接球」並隨時起腳射門,正是台灣大建構 AI 生態系的戰略底蘊。

「算力就跟頻寬一樣,需求會不停提升,未來企業端 token 耗損佔比將持續攀升,算力需求將進入無限擴張期。」台灣大哥大企業服務事業商務長朱曉幸指出,這股需求浪潮,也重塑了整個基礎建設生態。

AI 運算所需的高密度 GPU 叢集,對電力供應與熱管理的要求遠超傳統伺服器,也改變了機房設計。對此,台灣大的企業服務從網路連結起家,從機房、維運到 IT 管理,逐步疊加至平台與應用層,二十年的縱深累積,讓台灣大得以在 AI 基礎建設爆發期快速就位。

為滿足 AI 時代的企業需求,台灣大以「Telco+Tech」為戰略核心,將業務從傳統電信擴展至 AI 雲端算力等領域,推出整合算力、雲服務、託管、資安與 ESG 的「6C 策略」,為企業提供一站式服務。朱曉幸指出:「算力中心的瓶頸就是電力和機器。大型企業可以自建資料中心,但多數企業無法負擔,只能買或租。而台灣大做的,就是把這個入口建好、把自由球開得精準。」

其中,台灣大首創「算力與專線」打包模式,讓企業透過專用私有連線直接串聯位於台灣本地的高規格算力機房,確保企業運算資料100%落地台灣境內機櫃,運算資料無需出境,回應金融、醫療與政府等高敏感產業的資安合規需求。隨著 2025 年第四季符合 Uptime Tier III 規格的 AIDC 正式啟用,台灣大將為企業提供更穩定、高效的算力後盾。

淬煉 1,500 席客服經驗,myVoca 語音模型精準度達 97%

算力之外,模型能否正確理解台灣語境,是 AI 落地的下一步關鍵。訪談中,朱曉幸自信地拿出手機,現場演示台灣大獨家開發的「AI 聽寫大哥」——這款專為企業打造的智慧語音記錄平台,不只錄音,還能自動將音檔轉為逐字稿,並內建會議、訪談、新聞稿等超過 15 種情境摘要範本,大幅節省整理人力。

系統支援聲紋辨識、自動辨別講者,並具備多重資安防護,滿足企業對知識管理與資料安全的雙重需求。目前,已有金融業者全面導入日常作業流程,如安泰銀行便將其應用於會議紀錄、客戶訪談等整理流程。

這款應用的底層核心技術正是台灣大攜手長問科技,以自有電信語料庫為基底開發的 ASR 模型「myVoca」,能支援中、台、英、客四語混合即時辨識。相較於市場上其他語音辨識模型,myVoca 的辨識精準度高達 97%,算力成本降低 88%,辨識速度提升 6 倍,可說是以更低的運算成本交出更高的辨識表現。

除了會議語音記錄,myVoca 的應用場景也能橫跨多種產業,例如:醫療端支援就診紀錄與醫囑辨識,金融端協助銀行客服與法務文件整理等,目前已有逾 2,500 家企業員工申請使用。

這套解方能獲產業廣泛採用,源於台灣大「先在自家球場練好球,才上場比賽」的開發原則。「台灣大本來就有 1,500 席客服,我們先讓自己的客服導入 AI 輔助系統,應用成熟後再打包成對外服務產品,讓更多企業客戶受惠。」朱曉幸表示,從自身運維場景淬煉的經驗,同樣延伸至生產力工具、行銷應用與維運場景,為每一個對外推出的解方奠定深厚底蘊。

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經理人

從在地深耕到跨境擴張,打一場跨國的 AI 團體戰

「百工百業都在導入 AI,但不同產業有不同的切入時序。」朱曉幸指出,企業啟動 AI 前,最關鍵的是選對起點:優先從資料量最豐富的場域著手,確保 AI 有足夠的學習基礎;選擇有明確 SOP 的流程,讓 AI 有規則可依循;再聚焦具備長尾效益的應用場景,如客服,能透過持續迭代累積改善成效。她強調:「You have to start from somewhere!」

從台灣大內部淬煉出 myVoca 語音模型,正是台灣大示範「Start from somewhere」的最佳案例。然而,企業在台灣完成應用的第一步落地後,隨著業務規模化、甚至邁向國際,後端所需支撐的算力與資源調度,才是決定勝負的下半場。

「算力本質上是全球調度的資源,企業的戰場絕對不只在台灣。」朱曉幸強調。順應這股趨勢,台灣大將電信基礎建設的優勢轉化為全球助攻的燃料,採取多路並進策略,與夥伴合組國際隊。在跨境服務上,台灣大與越南電信業者 Viettel 結盟,為台商提供當地一條龍解決方案;同時也攜手精誠資訊,在新加坡、日本等地輸出電信產品與應用服務。

而在最核心的算力資源調度上,台灣大更在 COMPUTEX 聯手 GMI Cloud 簽署合作備忘錄(MOU),整合機房運維與全球調度優勢,鎖定東南亞、歐美等市場,提供國際級 AIDC 服務,正式將台灣的 AI 實力推向全球舞台。

從在地深耕到跨國聯手,台灣大不僅延伸 AI 版圖,更持續分享心法。朱曉幸透露,台灣大哥大今年 9 月 8 日的 D.E.E.P. Tech Day 將聚焦最前瞻的「代理式 AI」,全面展示涵蓋產、銷、人、發、財五大企業場景的落地成果。

以「科技電信航母」為航向,台灣大兼具全面的技術與宏觀的大局觀,劍指 2030 年企業事業營收千億元目標。面對 AI 時代的激烈競逐,他們將繼續站在賽場中央,擔任企業最堅強的金牌中場,精準傳球,助攻百工百業踢出轉型致勝的一球。

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