AI 領航、智匯台灣
從台灣少子化、超高齡化、資安威脅三大社會挑戰出發，帶出「AI 要能解決真實問題」的框架；數位發展部說明國家 AI 發展綱領草案與 AI 基本法，Google Cloud 則展示其完整的 Agentic Enterprise 技術堆疊。
- Harry Lin 林書平・Google Cloud 台灣技術總經理
- Tina Lin 林雅芳・Google 台灣總經理
- Isabel Hou 侯宜秀・數位發展部政務次長
三大社會挑戰，帶出 AI 應用框架
開場用台灣正在面對的三個結構性問題，對應到三個 AI 應用方向——不是趕流行，是解方：
- 少子化 Declining Birth Rates：→ AI for Productivity（提升生產力補足勞動力缺口）
- 超高齡社會 Super-aged Society：→ AI for Healthcare（醫療照護場景）
- 資安威脅演化 Evolving Cyberattack：→ AI for Security（資安防護）
Google Cloud Day Taipei 開場投影片：三大社會挑戰對應三個 AI 應用方向
數位發展部政策說明（Isabel Hou）
國家人工智慧發展綱領（草案）與AI 基本法逐條對照：
| 綱領項目 | 內容 | 對應 AI 基本法 |
|---|---|---|
| 戰略目標 | 確立我國 AI 發展的核心價值：建構主權 AI，讓台灣成為立基於自由民主價值的「AI 良善應用典範」 | §1、4 以人為本、永續發展、七大原則 |
| 算力及能源 | 公私協力建構充足運算設施，增進產業、教育與學研近用權；算力建設規劃需與能源策略並行 | §8、10 人工智慧研發、應用基礎建設 |
| 資料創新利用與治理 | 完備資料治理，擴大語料來源，完備 AI 訓練語料庫以發展主權 AI 模型，優先投入關鍵領域應用 | §13、14 資料開放與再利用、個資保護 |
| 人才培育 | 提升國民 AI 知識技能，培育具有解決問題與思辨能力的新世代跨域人才 | §7、8、15 教育、人才培育、就業輔導 |
AI 影響評估報告——由專家意見彙編而成，分別涵蓋兒少、人權、性別三個面向
政府端在推動 AI 政策的同時，同步發布「AI 影響評估報告」，分別針對兒少、人權、性別三個面向由專家意見彙編而成——顯示台灣的 AI 政策不只談技術與產業，也把社會影響評估納入正式流程。
Google Cloud 的技術堆疊總覽
Agentic Enterprise Framework
Google Cloud 的 Agentic Enterprise Framework：由下而上是 AI Hypercomputer、Agentic Data Cloud、Agentic Defense、Agentic Platform and Models、Agentic Taskforce
由下而上五層：AI Hypercomputer（底層算力）→ Agentic Data Cloud（資料層）→ Agentic Defense（防護層）→ Agentic Platform and Models（平台與模型層）→ Agentic Taskforce（頂層應用）。
Gemini Enterprise Agent Platform：Build / Scale / Govern / Optimize
這張架構圖把當天其他所有場次用到的技術，全部收斂在同一張圖裡——是理解整個 Cloud Day 技術版圖的「總目錄」：
| 區塊 | 包含項目 |
|---|---|
| Build 建置 | Agent Development Kit、3P agent frameworks、Agent Studio、Agent Garden、Gemini API and Model Garden、Gemini models、3P and open models、Model training、Model inference、A2A、Grounding、RAG、MCP、Search、APIs and connectors、A2UI、AP2 and UCP、Cloud Marketplace |
| Scale 擴展 | Agent Runtime、Agent Sessions、Agent Sandbox、Agent Memory Bank |
| Govern 治理 | Agent Gateway、Agent Identity、Agent Registry、Agent Anomaly Detection、Model Armor、Agent Policy、Agent Security、Agent Compliance |
| Optimize 優化 | Agent Evaluation、Agent Simulation、Agent Observability、Agent Optimizer |
新產品與新硬體
Data Agent Kit（Preview）：Bringing a Gemini-powered data engineering experience to your favorite data practitioner tools
Data Agent Kit（Preview 階段）：把 Gemini 驅動的資料工程體驗，帶進既有的資料工程師慣用工具中，官方定位是「bringing a Gemini-powered data engineering experience to your favorite data practitioner tools」。
新一代 TPU：8t 針對訓練最佳化，8i 針對推論與強化學習最佳化
新硬體 TPU 8t／8i：8t（Optimized for training）針對模型訓練最佳化；8i（Optimized for inference and reinforcement learning）針對推論與強化學習最佳化——把訓練與推論的硬體需求分開最佳化，是近期 TPU 世代的分工趨勢。
總結
- 這場是全天的「總覽視角」——把當天所有技術場次（ADK、Lakehouse、GECX 等）放進同一張 Gemini Enterprise Agent Platform 架構圖，適合拿來當作跟同事說明「Google AI 生態系長怎樣」的入門圖。
- 政府端強調「主權 AI」與「AI 影響評估（兒少/人權/性別）」，代表未來若客戶專案牽涉 AI 應用，社會影響評估可能會是被要求的一環，值得留意政策動態。