发布日期：2025年3月18日 / 更新日期：2025年3月18日 – 作者：Konrad Wolfenstein
Vertex AI：谷歌的综合人工智能平台正在发生变化——图片来源：Xpert.Digital
谷歌的未来战略：顶点人工智能日益重要的作用
整合与进步：Vertex AI 背后的战略
Vertex AI 已成为谷歌人工智能战略的核心支柱，并不断发展演进。该平台于 2021 年推出，融合了先进技术，为开发者和企业提供强大的 AI 开发工具。目前，谷歌并行运营着多种 AI 产品，但一项战略发展趋势正在显现，预示着这些平台将进一步整合或融合。.
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Vertex AI 的基本原理和功能
Vertex AI 是 Google 的综合性云端 AI 平台，可通过 Google Cloud Platform 访问。它将 Google Cloud ML Engine 和 AutoML 的先进技术整合到一个统一的环境中。这种集成使开发者和数据科学家，无论经验水平如何，都能构建和部署高质量的机器学习模型。.
该平台通过其“模型花园”提供超过 40 个专有模型以及 80 多个开源和第三方模型。尤其值得一提的是，它还提供对 Google Gemini 模型的访问，这些模型具备多模态能力，可以处理文本、视频、代码、音频和图像等多种输入类型。这种多功能性使 Vertex AI 成为处理复杂 AI 任务的强大解决方案。.
Vertex AI 的核心是一个创新的开发环境，它从根本上简化了 AI 项目的协作流程。该平台提供完全托管的笔记本，使团队能够协同开发机器学习模型并实时分享见解。将这些交互式笔记本无缝连接到 AI 流水线，可以实现高效的工作流程设计。.
MLOps 功能和技术架构
Vertex AI 的 MLOps 功能为工业机器学习开发树立了新的标杆。该平台提供端到端的持续集成和部署流程、自动化工作流编排以及全面的模型监控。这些功能使企业能够高效地管理、监控和优化其机器学习模型。.
Vertex AI 的技术架构既支持用于快速开发周期的 AutoML 方法，也支持满足特定需求的定制训练。AutoML 可自动执行模型选择、超参数优化和模型验证等关键流程，而定制训练则可在开发专用机器学习解决方案时提供最大的灵活性。.
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Google AI 和 Vertex AI 的区别
谷歌目前并行运营多个人工智能平台，包括 Google AI Studio 和 Vertex AI。这种分离并非偶然之举，而是出于针对不同目标群体和应用场景的战略考量。.
这两个平台之间的差异在多个方面显而易见：Google AI Studio 提供的 Gemini 模型选择较为有限，而 Vertex AI 则包含更广泛的模型，例如 Gemini 1.0 Ultra 和 Ultra Vision。Google AI Studio 用户只需一个简单的 Google 帐户即可注册，并使用 API 密钥访问该平台。相比之下，Vertex AI 需要一个 Google Cloud 帐户，该帐户受特定服务条款和计费模式的约束，并且需要 Google Cloud 服务帐户进行身份验证。Google AI Studio 的用户界面更像是一个测试平台，而 Vertex AI Studio 则是一款面向企业应用的专业工具。它们支持的功能也存在显著差异：Google AI Studio 不提供任何企业级功能或 MLOps 集成，而 Vertex AI 则提供全面的企业级功能，例如客户加密密钥、虚拟私有云、数据位置控制和访问透明度，以及完整的 MLOps 功能。这种明显的区别表明，Google AI Studio 主要面向希望尝试 Google AI 模型并开发应用程序的开发者和技术娴熟的用户。相比之下，Vertex AI 专门针对希望大规模开发和实施 AI 解决方案的企业和专业开发人员的需求量身定制。.
总之：
- 这些差异表明，Google AI Studio 更面向开发者和技术娴熟的用户，他们希望尝试使用 Google 的 AI 模型并开发自己的应用程序。该平台如同一个 AI 开发者的工作坊，为与 Gemini 模型交互提供了丰富的可能性。.
- 另一方面，Vertex AI 的目标用户是希望开发和部署企业级 AI 解决方案的公司和专业开发人员。该平台提供全面的企业级功能，例如客户加密密钥、虚拟私有云、数据位置控制和访问可见性。.
平台间的迁移和集成
谷歌提供了从 Google AI 到 Vertex AI 的清晰迁移路径，这暗示着未来平台可能进行整合。迁移过程包括以下几个步骤：
- 设置 Google Cloud 帐户（如果您还没有帐户）
- 启用 Vertex AI 所需的 API
- 将提示从 Google AI Studio 迁移到 Vertex AI Studio
- 将训练数据上传到云存储桶，供 Vertex AI 使用。
- 将代码修改为使用 Vertex AI Gemini API 而不是 Google AI Gemini API
对于已经在使用 Google AI 的开发者，Google 提供了详细的迁移指南和代码示例。这有助于他们顺利完成平台间的过渡，并让他们无需从头开始即可利用 Vertex AI 的高级功能。.
有趣的是，也有一些解决方案允许同时使用这两个平台。一段 YouTube 视频讲解了如何使用全新的 Google Gen AI Python SDK 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 之间无缝切换。这表明 Google 意识到其 AI 技术存在不同的入口点，并希望为开发者提供更大的灵活性。.
融合与未来发展
Vertex AI 的开发是一个持续的过程，受益于谷歌在人工智能领域的不断创新。该平台不断扩展，添加新功能并进行改进，以满足人工智能开发不断变化的需求。.
尽管目前 Google AI Studio 和 Vertex AI 仍是分开运营的，但种种迹象表明，未来这两个平台可能会融合，或者至少会更加紧密地整合。经常被提及的“从 Google AI 的 Gemini 迁移到 Vertex AI”表明，谷歌正在积极致力于进一步发展其人工智能基础设施。.
从长远来看，我们可能会看到这些平台更加紧密地整合或融合，尤其是在Vertex AI不断发展，以及人工智能功能日益融入谷歌生态系统的情况下。这一发展将使谷歌能够更有效地利用其资源，并在其各种人工智能产品中提供更加一致的用户体验。.
Vertex AI未来的发展计划将带来更强大的AutoML功能、更强大的MLOps能力以及对边缘计算的更完善支持。这些创新将使企业能够更深入地将AI集成到业务流程中，并从数据中挖掘更大的价值。.
谷歌人工智能平台对比：面向开发者和企业的解决方案
Vertex AI 已成为谷歌人工智能战略的核心支柱，并且不断发展演进。该平台融合了先进技术，为开发者和企业提供强大的人工智能开发工具。.
目前并行的平台 Google AI Studio 和 Vertex AI 满足不同的需求，面向不同的用户群体。Google AI Studio 降低了 AI 开发的入门门槛，而 Vertex AI 则提供全面的企业级功能和 MLOps 能力，适用于专业用途。.
然而，清晰的迁移路径和平台间日益增强的整合预示着未来可能出现融合。这一发展将使谷歌能够提供更一致、更强大的AI基础设施，既适用于初学者，也适用于专业开发者和企业用户。.
在瞬息万变的人工智能技术领域，这些平台将如何发展仍有待观察。但有一点可以肯定：谷歌正大力依赖其人工智能技术，为开发者提供支持，并构建企业解决方案，以期在竞争激烈的AI解决方案市场中占据领先地位。.
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