Google Cloud 今（17日）舉辦 Taiwan Industry Exchange ，分享最新雲端產業觀察與企業面臨的潛在資安挑戰，並邀請合作夥伴分享導入雲端與 AI 於直播產業、遊戲業與教育機構等產業的變革經驗，討論如何以雲端與生成式 AI 帶動商業創新。
Google Cloud 大中華區董事總經理李孔源表示，因應當前通貨膨脹、供應鏈重組挑戰，全球企業更加看重雲端策略。Google 調查顯示， 41 % 的受訪企業計畫增加載運端服務及產品的投資；33.4 % 計畫將既有軟體搬移至雲端工具；32.8% 計畫將地端負載量遷移至雲端。
針對生成式 AI 帶來的商業創新潛能，李孔源指出，Google 的 DNA 就是 AI，而要持續實踐 AI ，成本效益非常重要，並且要以數據為事實基礎、讓用戶容易上手以實施規模化的管理，才能發揮生成式 AI 的潛力。
Google Cloud 目前在台灣協助的產業橫跨金融、製造、零售、媒體與娛樂等，並持續從四大面向以 AI 升級服務，包含「資料雲端」將 AI 融入機器學習平台提供數據洞察、「開放式基礎架構」將 AI 套入並開放更多合作夥伴使用核心技術、「雲端協作」如 Duet AI 協助企業高效協作，而「值得信賴的雲端」則瞄準自動化與更精準的安全防護。
導入生成式 AI ，自動化解決企業資安三大挑戰
Google Cloud 亞太區資安長 Mark Johnston 會中觀察指出，過去 10 年來，企業在網路安全上面臨三大挑戰，包含因應機器學習和生成式 AI 系統所造成的大量惡意攻擊、安全工作的手動操作曠日廢時，以及大規模資安防護人才的短缺。
針對上述三大挑戰，Google Cloud 以採用大型語言模型 （LLM）Sec-PaLM 的可擴充平台「Security AI Workbench」做出回應。這個模型專屬於網路安全且適用不同防護用途，還可整合安全情報，包括 Google 所收集到的安全威脅情況資料，以及 Mandiant 在安全漏洞、惡意軟體、威脅偵測和威脅發動者資訊等方面的第一手情報。
Mark Johnston 指出，安全威脅持續演進，Google Cloud 觀察在傳統資安技術中，系統往往要有事前的偵測經驗才能判斷威脅是否為惡意的，但如導入經過良好訓練的 LLM ，可以讓系統第一次看到威脅時就做出判斷與防護，而透過自動化偵測與大規模流程，才能真正確保安全。
生成式 AI 還能減少資安人員要做的苦工，自動防禦不同威脅，大大減少手動操作步驟，讓企業能更有效地管理多個環境、規劃安全設計和功能，以及開發安全性管理機制。
至於人才短缺問題，因為不少網路安全部門的負責人及剛入行的分析人員未必接受過專業的網路安全訓練。Google Cloud 指出，加入以 Sec-PaLM 為基礎的功能，能讓安全資訊更一目了然，幫助新入行的人員及網路安全專家更有效地完成工作。
生成式 AI 加速商業模式創新
雲端與 AI 如何為產業帶來創新？17LIVE 集團以自家服務為例，指出其直播影音串流平台需要能一次承載至少 20 幾萬的人流，也因此需要大量的資料儲存和處理能力，以及可靠的基礎架構來穩定品質。17LIVE 導入 Google Cloud 雲端技術，以加速產品創新週期與部署、取得精準用戶洞察，讓用戶更快體驗到新功能，滿足市場需求。
雷亞遊戲則指出，為了應對全球玩家不斷變動的流量負載，他們持續解決大規模開發、玩家流量負載，以及藉由數據分析掌握玩家喜好等。為了持續強化商業優勢，雷亞遊戲導入 Google Cloud 雲端與 AI ，藉此獲得更高的效率和彈性來加速產品迭代，為玩家帶來創新與更好的遊戲體驗。
東海大學則積極導入 Google Cloud 雲端與 AI 技術於校務與教學應用，以因應 ESG 浪潮下打造智慧永續校園的目標。其透過多項 Google Cloud 雲端服務，實現系統自動擴充、容器化、微服務化等佈局，並比原有地端機房多容納了 20~50 倍之人流量、減少維護成本。而 AI 技術則協助提供智慧化校園服務，如教學資源分析和最佳化、校園設備監測等。
