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  • Google Cloud 生成影片模型 Veo 在 Vertex AI 限量測試　搶飲 OpenAI Sora 頭啖湯

    Google Cloud 生成影片模型 Veo 在 Vertex AI 限量測試　搶飲 OpenAI Sora 頭啖湯

    生成式 AI 新戰場轉向影片，Google 早前發表的模型 Veo 今月在 Google Cloud Vertex AI 平台上供私人預覽試用。有指 OpenAI 更強勁功能的影片生成模型 Sora 快將公開可用，令 Google 在今月給外界有限度測試。實際上，亞馬遜在上星期的 AWS re:Invent 大會發表 Nova 模型，包括生成影片的 Reel。

    Google 在今年的 I/O 大會已展示過 Veo，由 DeepMind 研發，用文字或圖片生成短片。當時根據 Google 的公布，Veo 可以生成超過 1 分鐘的 1080p 影片，支援不同電影和視覺風格。

    Google Cloud 在網誌示範 Veo 的能力：

    Veo 可以使用圖片生成短片。
    Veo 可以使用圖片生成短片。
    Veo 亦支援文字生成短片。
    Veo 亦支援文字生成短片。

    Google Cloud 稱，企業能透過 Vertex AI 上的 Veo 從文字或圖像提示生成影片，技術配合人類創意，讓創作者專注創作，AI 則協助處理影片製作中事務，行銷人員、銷售團隊或製作團隊都適用 Veo 簡化工作流程和改變視覺敘事。

    Google Cloud 今星期亦開放圖片生成模型 Imagen 3 予 Vertex AI 所有用戶，不過要先加入申請名單等候開放。Imagen 3 提供編輯圖片功能，透過輸入文字可以作修改，如更新產品背景或提升圖像解像度。企業可以將個人品牌、風格、標誌等，融入生成的圖像，製作廣告及行銷素材。

    雖然 Google Cloud 搶在 OpenAI Sora 公開試用前提供私人預覽，不過亞馬遜的 Nova Reel 已正式可用（General Available），透過 Amazon Bedrock 便可存取。亞馬遜行政總裁 Andy Jassy 親自重回 AWS re:Invent 主題演講發表模型，目前可生成 6 秒短片，稍後加長至 2 分鐘，支援運鏡控制，亦有負責任 AI、水印等安全功能。

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  • 企業引入 AI 成功關鍵　Google Cloud 建議考慮 3 項：增長、效率和未來

    企業引入 AI 成功關鍵　Google Cloud 建議考慮 3 項：增長、效率和未來

    企業採用生成式 AI，已證明能有效提升工作效率和生產力。企業紛紛引入技術，卻未必得到預期成效。Google Cloud 全球人工智能業務董事總經理 Caroline Yap 指出，這次企業的 AI 熱潮源自由上而下推動，成功的關鍵在於改變內部文化。

    Caroline Yap 表示，Google 在過去多年來一直推動 AI 技術，由過去的機械學習（ML）技術提供預測式 AI，以至近年興起的生成式 AI，現在的需求達至前所未有般殷切。生成式 AI 徹底改變商業環境和消費者行為，過去 18 個月亦忙於跟全球各企業管理層會面，起碼超過 1,500 人，大多都在問：「如何開始在業務內引入 AI？」

    Caroline Yap 認為，企業引入 AI 實際上是另一次轉型，應考慮 3 個 AI 的目標：增長、效率和未來。通常企業先為效率而引入，不過卻只為解決當前問題，往往忽略增長的機會，以至缺乏創新，去為企業進一步加強競爭優勢。引入 AI 時應該以增長和未來為首選目標，自然帶來提升效率的效果。

    她以零售為例，生成式 AI 已大幅提升效率，不過若論到增長，同一技術可以有更多用途，例如對話機械人（chatbot）給用戶搜尋產品的過程，可以協助發現更多感興趣的產品，提供個人化服務。背後實際上分析用戶的行為，數據也供商戶作業務決策。

    以人為本引入 AI

    引入 AI 技術時還要考慮企業文化因素，Caroline Yap 指出，以人為本地採用 AI，更有效將 AI 融入企業之內。有效方法如讓員工試用不同的 AI 工具，而且由他們提出使用 AI 的方法，實際地解決業務問題，尋求進一步增長。她強調，轉型時先慮員工的接受程度、使用方式等，而技術的重要程度相對較低。

    這次 AI 熱潮在消費者層面廣為採納，企業應順勢而為。她形容，情況有如 10 年前興起智能電話由員工提出 BYOD，同一道理地為員工提供慣用的工具去啟發更多 AI 在業務內的用途。

    Google Cloud 為企業辦工作坊，讓管理層和員工了解生成式 AI 的技術，從中發掘在業務中使用的可能。工作坊甚至為不同崗位規劃未來採納 AI 的路線圖。目前已有多間企業與 Google Cloud 合作引入 AI 技術，如法國名牌 LVMH。近日保險公司保誠公布在新加坡開設 AI 實驗室，Google Cloud 亦是合作夥伴之一。

    Vertex AI 管理企業模型

    Caroline Yap 指出，目前的 LLM 和生成式 AI 技術已有一定成熟，企業引入時毋須顧慮。企業在 Google Cloud 上用 Vertex AI 托管機械學習模型，內裡有模型花園（Model Garden）提供逾 150 個基礎模型，如 Google Gemini、Meta Llama、Mistral AI、Anthropic Claude 等，甚至有小型語言模型可用。配合 BigQuery 等服務存取企業數據用作微調模型，可直接應用在企業的程式。

    為加強模型生成內容的真實性，Vertex AI 今年新增可信的第三方數據集，目前的數據供應商有穆迪、MSCI、湯森路透、ZoomInfo 等，提供可靠的數據來源，而且日後將加入更多數據集擴闊事實基礎。

    至於企業最關注的 AI 安全和信任，她指出，Vertex AI 基於企業級保安開發，而且 Google 有廣泛的消費者網絡服務，熟知各地的網絡和數據法規，應用在 AI 托管方案之內。

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  • Google Cloud 內部用 GenAI 生成 Proposal　撰寫時間減半倍增中標機會

    Google Cloud 內部用 GenAI 生成 Proposal　撰寫時間減半倍增中標機會

    Google Cloud 團隊近期內部用 Gemini 開發 RFP Accelerator 和 PitchGen 程式，協助快速生成計畫書和演示簡報，去競投客戶項目。既可以減少撰寫計畫書時間近一半，也因為可按對象生成相關的內容，令中標機會增加 50%。正好示範由員工推動創新，給團隊加強生產力。

    銷售人員處理大量文件工作，尤其回應客戶的邀請計畫書（Request for Proposal，RFP）更花耗時間。Google Cloud 亞太區行銷及計畫書部門主管 Agnes Loek 表示，實際上每次撰寫計畫書都用上不少時間做重覆的工作，以相同的資料回應不同客戶提出的要求。於是想到開發 RFP Accelerator，只填寫所需內容，由生成式 AI 產生計畫書。

    RFP Accelerator 基於 Google Workspace 開發，在 Google Cloud 的 Vertex AI 內運用內部文件調整 Gemini 1.5 Pro，經 API 存取模型。每當接到 RFP，上載後由模型讀取內容，分析客戶的要求。軟件整理成相應的問題，交由團隊各人負責，指示從內部文件尋找答案回應，將回應整合並生成計畫書，便可以提交去入標競投。

    Agnes Loek 指出，RFP Accelerator 能在 1 分鐘內回答 12 個問題，若客戶的 RFP 複雜，可以分成數百個問題。曾試過用 Gemini 1.5 Pro 回答約 300 個問題，需時僅 19 分鐘完成。這令編撰計畫書的過程去回應 RFP 可以減少時間 35% 至 50%，而生成的內容覆蓋範圍增加 1 倍，令表達的回應更準確。而且有統一文字風格和內容去回應 RFP，增加中標機會。

    Google Cloud 銷售團隊還自行開發 PitchGen 程式，利用所提交的計畫書和 Google Workspace 的文件生成演示簡報。而且輸入的提示詞包括行業、方案、地區、產品、客戶名稱，以至匯報對象。Agnes Loek 稱，對象尤其重要，可以按照行政總裁（CEO）、技術總監（CTO）、資訊總監（CIO）、財務總監（CFO）等不同對象去生成專屬的簡報，按照各職位感興趣的重點製作，提升對方對方案的興趣。

    當用戶選定生成的選項，PitchGen 先在 Vertex AI 產生故事大綱，檢視和修改後，接著生成簡報所需的圖片和影像。不過由於處理圖片需要，產生演示的簡報大約需要 20 分鐘，也較以往逐頁製作節省時間得多。

    Agnes Loek 表示，不少客戶對 RFP Accelerator 和 PitchGen 感興趣，惟目前只限內部使用，亦只適合團隊使用，因用上大量 Google Cloud 文件調整 LLM，生成 Google 相關的計畫書。不排除日後或可能成為新產品推出市場。

    團隊當初開發 RFP Accelerator 和 PitchGen，僅是考慮到用 LLM 自動化重覆的工作。Agnes Loek 表示，計畫書部門由多個國家的同事組成，大多有工程底子，當想到這創新意念，團隊幾個人便用一個周末去嘗試開發雛型。初步見生成效果，更向公司申請專注開發產品，以用家角度設計的軟件程式，確實貼近需要，去解決日常工作的問題。「意想不到是 Gemini 1.5 Pro 協助更準確遣詞用字，協助提升中標機會。」

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  • Google Cloud 任命中國微盟 COO 尹世明當大中華區總裁

    Google Cloud 任命中國微盟 COO 尹世明當大中華區總裁

    Google Cloud 大中華區總裁經過 7 年後換人，原來出任職位的李孔源已離開 Google，由來自中國的微盟營運總監尹世明接替，管理中國、香港和台灣區的公共雲業務。在微盟之前，尹世明也曾在百度擔任雲端相關部門的主管。

    李孔源帶領 Google Cloud 大中華區團隊 7 年後，決定離開 Google 追求其他新的發展機會。

    接任人尹世明來自中國，為銷售員出身的管理層，一直在當地出任多間科技公司的銷售職位。在 2000 年加入 SAP 上海待了 14 年，從售前顧問升至 SAP 全球銷售總裁助理。之後加入蘋果公司任大中華區渠道企業部門總經理和生態系統部門負責人。

    尹世明亦曾任過百度雲端部門主管，在 2016 年加入百度，所屬部門經過多番改動，如百度雲事業、後來拼入業務群組，又被改為百度 AI 體系之內，在不久後的 2020 年 8 月離職。在 2020 年 9 月獲當地雲端商業及營銷方案供應商微盟聘當營運總監。

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  • 保誠引入 Google Cloud MedLM 分析醫療報告索償效率倍增

    保誠引入 Google Cloud MedLM 分析醫療報告索償效率倍增

    大型語言模型配上行業數據訓練更切合商業用途，Google Cloud 的大型言言模型加入醫療知識微調推出專為醫療保健行業所用的 MedLM。除了診所和醫院用來建 AI 方案，最新有保險公司保誠採用 MedLM，為醫療保險客戶分析醫療報告。從概念驗證階段可見，MedLM 自動化分析醫保索償審核，效率提升一倍，亦提高賠償決策的準確度。

    保誠先在新加坡和馬來西亞開始推出由 MedLM 支援的醫保索償服務。客戶提交申請時，附以診斷報告、處方和收據等，MedLM 能夠提取相關訊息，準確地為索償編碼，減少因人手輸入數據造成的潛在錯誤，提升索償處理的效率和準確度。

    保誠集團健康執行總裁 Arjan Toor 指出，從早前的概念驗證可見，MedLM 有助加快審核醫療保險索償，甚至效率提升一倍。賠償決策的準確性亦提高，有助縮短索償申請處理時間。處理醫保索償向來靠人手審批，每宗個案逐份文件審閱為客戶評估，為求公平地作出理賠決定，惟往往處理需時作要讓客戶等候。

    Arjan Toor 稱，引入 MedLM 分析文件，加快處理流程，成為專員作出理賠決定的重要參考。在未來幾個月內，保誠會將 MedLM 分析與傳統審批流程並行，找出 AI 能夠為理賠評估團隊帶來最大效益。Arjan Toor 強調：「審批流程貫徹人在其中（human-in-the-loop）的政策，由專業團隊作最終決定，AI 技術加強生產力。而當這創新流程在星、馬兩國運作成熟，可以伺機推向其他地區。」

    保誠集團分析及 AI 辦公室數據主管 Grace Park 表示，早前與 Google Cloud 合作辦 AI 實驗室，引入 MedLM 是成果之一，由全體員工共同創新，將日常遇到的業務問題嘗試用 AI 技術解決。過程強調將客戶為首，由數據與 AI 推動創新。審批醫保過程引入 MedLM，經過概念驗證之後快速用在實際業務之中。

    Arjan Toor 表示，創新基於信任，數據與 AI 能夠推動設計醫療服務旅程，索償只是其中之一，期望能從診斷、治療、復康到預防的旅程提供數碼化體驗。

    Google Cloud 亞太區方案與技術總監 Mitesh Agarwal 指出，MedLM 開發之初支援醫院、診所、醫生的 AI 方案，保險公司則是首度開創技術，擴展醫療健康使用 AI 的範圍。

    Google Cloud 在 2022 年推出 MedLM，去年推出更新版本，目前採用 PaLM 2 為基礎，加上醫療健康的專業知識微調。雖然 Google Cloud 去年曾提及稍後將 MedLM 升級至 Gemini，惟至今仍未推出。

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  • Klook 用生成式 AI 開發新功能　輕易整理 900 萬真實用戶評價

    Klook 用生成式 AI 開發新功能　輕易整理 900 萬真實用戶評價

    本地獨角獸創業公司 Klook 用生成式 AI 加快開發新功能，包括整理超過 900 萬用戶的評價、比較旅遊體驗產品，還加強原有的自動翻譯、個人化產品推介等，藉此推動旅遊業務發展。這批新功能背後用上 Google Cloud 的 Gemini 1.5 Pro 支援。

    Klook 產品管理資深總監鄺珏琛（Sam Kwong）表示，亞太區的千禧世代與 Z 世代在訂購旅遊產品時，大多先參考別人的評價，但 Klook 上有超過 900 萬真實用戶的評價，難以逐一翻看。故利用 Gemini 1.5 Pro 整理用戶評價及比較同類產品，新功能將陸續推出。

    通過生成式 AI 撰寫的評價，除了有評分，還會用簡潔的文字整合用戶評價，一看便知其他用戶的意見。另外，當用戶搜尋感興趣的旅遊產品，如一日遊體驗，更有以列表方式比較不同產品，配合其他用戶的評價，有助客戶選定及購買喜歡的旅遊體驗產品。

    Klook 去年已採用 Google Cloud 的生成式 AI 開發新功能，當時用上前一代大型語言模型 PaLM 2，這次升級 Gemini 1.5 Pro，也擴展原有功能。鄺珏琛表示，去年推出自動翻譯功能由支援 10 種語言增加至 15 種，用戶可以在程式內建的即時通訊與導遊溝通，翻譯成雙方各自熟悉的語言。而去年推出的個人化建議功能亦變得更準確，能為客戶推薦更切合需要的旅遊體驗。

    鄺珏琛稱，亦有為商家夥伴而設的新功能，同樣用 Gemini 1.5 Pro 總結用戶評價，提供系統性反饋。有商家根據這些結論，在既有景點票務開拓新銷售項目，成功佔此景點商品總銷售的 24%，不單為商家帶來評價的價值，更帶來實際收益。

    Klook 內部團隊則用生成式 AI 加快流程，如技術團隊用 Gemini Code Assist 支援測試平台與生成程式碼，讓程式碼審查效率提高 60%，平台效能也提升 70%。其他部門開始引入生成式 AI 協助，如行銷用作加強優化搜尋引擎（SEO）、財務核對帳單，減省過去需要大量人力的工作。

    鄺珏琛又透露，正在用生成式 AI 開發旅遊對話機械人，期望新功能可按旅客喜好生成個人化、切實可行的旅程規劃。

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  • Apple Intelligence 疑用 Google TPU 訓練　不用 NVIDIA GPU 為慳成本？

    Apple Intelligence 疑用 Google TPU 訓練　不用 NVIDIA GPU 為慳成本？

    蘋果公司的 Apple Intelligence 幾日前在 iOS 18.1 Beta 發放，與此同時公開更多技術細節。根據蘋果公司的論文披露，背後的人工智能模型由 Google Cloud 上的 TPU 訓練，而非目前市場主流的 NVIDIA GPU。

    蘋果公司上載的論文《Apple Intellgience Foundation Language Models》長達 47 頁，內有詳盡的技術細節，其中提到用 Google TPUv4 和 TPUv5p 訓練模型。在伺服器上執行的模型 AFM-server 由 8,192 個 TPUv4 晶片所組成的叢集訓練，先用 6.3 兆字符的數據訓練，再精練 1 兆字符重新訓練，然後 1,000 億字符內容補充。在設備上運行的模型 AFM-on-device 則用 2,048 個 TPUv5p 晶片訓練。

    Google 的 TPU 為公共雲平台最先提供的自訂 AI 晶片，在 2015 年推出第一代晶片但只限內部使用。至 2017 年的第二代正式在 Google Cloud 上供客戶租用，至今最新為 TPUv5p。根據網站的定價，3 年合約期的 TPUv5p 每小時可低至 1.89 美元。不過以蘋果公司的大規模租用，可能獲特惠價。

    可能只是 Apple Intelligence 的開始，早前據報蘋果公司內部實行 Project ACDC，投資 50 億美元更新數據中心，包括購置伺服器等以支援 AI 程式。不過，Google 的 TPU 只限雲端供應，蘋果公司自建的伺服器由哪些 AI 加速晶片支援，有待業界發掘。

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  • Google Cloud 第 6 代 TPU 快 4.7 倍　超級電腦架構訓練 AI 模型

    Google Cloud 第 6 代 TPU 快 4.7 倍　超級電腦架構訓練 AI 模型

    Google Cloud 最近發表多項硬件加速訓練 AI，包括第 6 代 TPU Trillium。Google Cloud 運算及機械學習基建業務副總裁暨總經理 Mark Lohmeyer 稱，AI 基建正在朝著軟硬件整合方向發展，建 AI Hypercomputer 超級電腦架構，加速訓練和推理成效。

    科技企業的 LLM 大戰由微軟和 OpenAI 合作領先市場，令 Google 要急起直追，如去年 5 月推出 PaLM 2，年底又改為用 Gemini 應戰。即使 Google 的 LLM 屢次變陣，背後採用自行研發的 AI 加速晶片 TPU 訓練。最前正式推出 TPU v5e，上月又發表第 6 代 TPU Trillium，預計今年底給企業客戶試用。

    Lohmeyer 稱，TPU Trillium 的運算效能較前一代高 4.7 倍，高頻寬記憶體（HBM）增加 1 倍，晶片之間互連頻寬增 1 倍，耗能效善改善超過 67%。將多個 TPU 晶片串連，可以建起效能可比超級電腦的叢集。例如 Gemini 用上由 8,960 顆前一代 TPU v5e 建的叢集訓練而成。

    Google Cloud 上目前提供的 AI 運算基建有 TPU v5e、NVIDIA H100 GPU，而明年會有 TPU Trillium、NVIDIA Blackwell GPU，以及自訂的 Arm 處理器 Axion。

    AWS 設有 SageMaker 及 Bedrock，或微軟 Azure 的 AI Studio 管理 AI 模型，而 Google Cloud 在 2021 年推出同類方案 VertexAI。Lohmeyer 指出，VertexAI 從選擇 AI 模型、用數據調整、檢視成效，到最後整合至企業的應用程式。其中在 Vertex AI 設有模式園地（model garden），提供逾 150 模型給企業選用，如 Gemini、Gemma，以至第三方模型 Anthropic 的 Claude 3​​。

    Google Cloud 在去年推出 AI Hypercomputer 方案，將硬件、軟件整合，加快執行 AI 工作負載的效能。Lohmeyer 形容，有如 20 年前用軟件優化 x86 架構建立雲端平台一樣，現時同樣通過軟件整合硬件平台。AI Hypercomputer 方案調整、管理及動態協調管理硬件上的 AI 訓練及推論工作負載。

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  • Mandiant：黑客入侵停留時間創新低　勒索軟件促成快手取贖金

    Mandiant：黑客入侵停留時間創新低　勒索軟件促成快手取贖金

    企業或政府受到網絡攻擊，所帶來的影響已經成為社會事件。Google Cloud 旗下的威脅情報公司 Mandiant 發表《M-Trends 2024》報告，發現 2023 年的全球網絡攻擊停留時間中位數跌至 10 日，創下這項研究報告逾十年以來的新低。

    去年偵測到攻擊入侵的中位數跌至 10 日，較 2022 年的 16 日再縮短。Google Cloud Security 日本及亞太地區首席威脅情報顧問 Yihao Lim 表示，日本及亞太區下跌得更明顯，從 2022 年的 33 日降至去年的 9 日。

    過去的停留時間長達以年計，近年突然銳減，與勒索軟件肆虐有關。2023 年的勒索軟件事件比例升至 23%，較 2022 年的 18% 增 5 個百分點。「黑客發動勒索軟件攻擊，一旦得手便不再隱藏，直接向受害人索取贖金，以免夜長夢多。」

    不過歐洲、中東和非洲地區（EMEA）的停留時見上升，從 20 日升上 22 日，推測可能是 Mandiant 在 2022 年為烏克蘭做大量情報威脅工作後，地區數據正常化所得出的結果。

    Mandiant 還觀察到 2023 年的內部威脅偵測提升至（46%），相較 2022 年的 37% 為高。Yihao Lim 稱，停留時間縮短和內部偵測事件提升，較正面解釋企業正在加強偵測能力。

    《報告》還反映，Mandiant 去年處理最多金融服務行業的入侵事件，佔 17%，其次是商業和專業服務業佔 13%，高科技業佔 12%，零售和酒店業佔 9%，以及醫療保健業佔 8%。Yihao Lim 指出，這些行業的共通點是擁有大量敏感資料，成為攻擊目標。

    黑客增加利用零日漏洞攻擊，Mandiant 預計今年還會持續。去年 Mandiant 曾參與調查黑客組織 UNC4841 利用 Barracuda 電郵安全閘道（ESG）漏洞發動攻擊。組織針對東亞地區政府部門，而香港和台灣更專攻外貿辦公室、學術機構。Yihao Lim 表示，攻擊手法先從 Barracuda ESG 漏洞攻陷，取得設備控制權，能夠繞過過濾工具，向組織個別人員發送釣魚電郵，令對方不虞有詐而上當。

    生成式 AI 亦預計是今年黑客的攻擊手法，例如建築設計商奧雅納（Arup）曾被 Deepfake 偽冒身分騙走近 2 億港元。Google Cloud Security 港澳區總經理徐伊芬建議，企業加強培訓員工的安全意識，每當遇到可疑訊息，無論是工作相關或個人，不應用彼方提供的網址連結繼續聯絡，改循其他途徑核實對方身分。

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  • Google Cloud 刪除基金公司 UniSuper 數據　幸有另一平台備份可復原

    Google Cloud 刪除基金公司 UniSuper 數據　幸有另一平台備份可復原

    企業遷上公共雲成趨勢，卻要做好風險管理。Google Cloud 日前刪除客戶澳洲退休基金公司 UniSuper 的所有儲存在該雲端平台的帳戶連同數據，連同異地備份亦被刪除，導致系統中斷無法運作。幸好基金公司有備份至另一服務商，需要花上超過一星期復原。

    UniSuper 管理逾 1,250 億澳元資產（折合約 820 億美元），儲存在 Google Cloud 的數據連備份被刪掉，62 萬客戶無法存取帳戶查閱退休金結餘。UniSuper 的澳籍香港裔行政總裁 Peter Chun 在 5 月 8 日晚上向客戶發信解釋事件，服務中斷不涉及網絡攻擊，也沒有個人資訊外洩，起因是 Google Cloud 服務所致。

    隨後 UniSuper 與 Google Cloud 發表聯合聲明向客戶致歉。Google Cloud 行政總裁 Thomas Kurian 承認責任，錯誤設定 UniSUper 的私有雲服務，導致整個帳戶遭刪除。這次屬個別事件，亦有相關措施確保不再發生。

    雲端平台一般設有異地同步備份，為企業數據提供基本保護，萬一正式環境（production site）有意外，可即時啟動備份系統保持運作。不過 Google Cloud 將刪除帳戶指令同步至異地數據中心，在該平台上完全遭刪去。UniSuper 採取第三份備份策略，將核心系統儲存在另一服務商的平台。由於從這備份復原需時，包括數以百計虛擬機器、數據庫和應用程式，令 UniSuper 系統中斷超過一星期。該公司的系統服務在星期四已逐步回復，惟客戶的退休金結餘僅回到出事之前，期間的交易有待更新。

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