Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）

Vertex AI là nền tảng AI thế hệ/ML tích hợp cho phép bạn phát triển, triển khai và vận hành tất cả các mô hình học máy cùng một lúc trên Google Cloud. Bạn có thể chọn hơn 200 mô hình từ Model Garden, chẳng hạn như Gemini 2.5 Pro/Flash, Claude và Llama, đồng thời hoàn thành việc xây dựng RAG bằng cách sử dụng dữ liệu, tinh chỉnh và phát triển AI agent của riêng bạn trên cùng một nền tảng. Tùy chọn này phù hợp với các nhóm phát triển muốn vận hành AI được tạo trong môi trường sản xuất, bộ phận DX của các công ty đã sử dụng Google Cloud và các tổ chức sản phẩm có kỹ sư ML.

Các tính năng chính

Vườn mô hình: Hơn 200 mô hình như Gemini 2.5 Pro/Flash, Claude, Llama, v.v. có thể được gọi bằng API hợp nhất. Việc xác minh so sánh của nhiều mô hình có thể được hoàn thành dưới sự quản lý của cơ quan có thẩm quyền IAM, giúp giảm số giờ công cần thiết để ký kết hợp đồng với nhà cung cấp mỗi khi thực hiện PoC.

Trình tạo agent + Công cụ agent: Bằng cách kết hợp tìm kiếm RAG, gọi công cụ và cơ sở hạ tầng thực thi agent, bạn có thể xây dựng một agent tìm kiếm kiến ​​thức nội bộ trong vài ngày. Việc xây dựng cơ sở hạ tầng mà trước đây phải mất 1-2 tháng với 2-3 kỹ sư ML sẽ được rút ngắn đáng kể.

Tinh chỉnh & MLOps: Đào tạo bổ sung cho Gemini bằng dữ liệu nội bộ và CI/CD để học tập, đánh giá và triển khai mô hình với Vertex AI Pipelines. AutoML cho phép bạn xây dựng các mô hình phân loại và hồi quy mà không cần mã.

Cơ sở hạ tầng doanh nghiệp: Kiểm soát dữ liệu xuyên biên giới với VPC Service Controls, CMEK và tuân thủ ISO/SOC. Hỗ trợ hoạt động sản xuất với SLA điểm cuối.

Biên bản xác minh của ban biên tập

Giá công khai hoàn toàn trả theo mức sử dụng, với Gemini 2.5 Flash bắt đầu từ hàng chục yên Nhật trên một triệu mã thông báo đầu vào và quá trình triển khai bắt đầu ở mức 0,75 USD/giờ cho thời gian nút Điểm cuối. Điểm khác biệt so với AWS Bedrock và Azure AI Foundry là khả năng tích hợp gốc của Gemini, nền tảng tìm kiếm của Google và hoạt động nền tảng duy nhất cho hơn 200 mô hình. Bằng cách di chuyển PoC sản xuất từ ​​Google AI Studio sang Vertex AI, SLA, nhật ký kiểm tra và tích hợp VPC có thể được bảo mật cùng một lúc và so với hoạt động nội bộ, dự kiến ​​sẽ tiết kiệm được 1-2 tháng nhân công do yêu cầu bảo mật. Mặt khác, đối với việc sử dụng ở quy mô nhỏ, chi phí Endpoint đóng vai trò là chi phí cố định, do đó cần lưu ý rằng nó có xu hướng đắt đối với các ứng dụng có số lượng cuộc gọi hàng tháng ít.

Người dùng dự định

Điều này lý tưởng cho các doanh nghiệp đã áp dụng Google Cloud và muốn vận hành AI được tạo trong môi trường sản xuất có SLA và cho các nhóm ML/sản phẩm muốn xác thực chéo nhiều mô hình. Mặt khác, đối với mục đích trò chuyện một lần, mục đích sử dụng cá nhân của những người không phải là kỹ sư và các tổ chức tập trung vào AWS/Azure, Google AI Studio và Bedrock/Foundry sẽ phù hợp hơn về chi phí học tập và tích hợp.

Nền tảng phát triển ML/AI tích hợp của Google Cloud. Triển khai mô hình Gemini + tinh chỉnh + phát triển agent RAG dữ liệu nội bộ + AI cùng một lúc, tương thích với cả hai mô hình AutoML + tùy chỉnh. Nó được tách biệt khỏi Vertex AI Agent Builder, một giải pháp được yêu thích khi các tổ chức tập trung vào Google Cloud bắt đầu vận hành AI quy mô đầy đủ, nhưng cả hai đều có thể hoạt động cùng nhau. Điểm đến đầu tư AI toàn diện cho các công ty lớn