如何優化 AI 運算成本?Google Cloud GPU 成本與應用全解析
2026 年 06 月 09 日(二)|14:00 – 14:40|線上研討會
企業 AI 轉型必看:Google Cloud GPU 全場景應用實踐路徑
40 分鐘帶您了解如何擺脫硬體維護,加速 AI 部署
在這個 AI 驅動的時代,算力(GPU)已成為企業競爭的核心。面對 AI 模型訓練的技術瓶頸,單純堆疊硬體已非唯一解答。自建機房不僅面臨硬體過時的風險,低下的利用率更是企業轉型時難以承受之重。本場線上研討會聚焦於 Google Cloud GPU 的壓倒性優勢,實務解構如何透過雲端平台優化 AI 運算效率。講師將針對跨產業應用場景,分享如何靈活調度雲端加速器,實現從模型研發到大規模推論的無縫對接。透過專業的雲端架構現代化分析,我們將幫助您擺脫傳統機房的束縛,在確保效能的同時達成極致的 FinOps 成本優化目標 !
算力,不該是企業 AI 創新的絆腳石!創新的過程您是否也面臨:
AI 模型訓練卡關,但硬體報價單動輒百萬?
自建機房需要一次性投入數百萬甚至上千萬的資金採購高階顯。除了預算申請流程漫長,更要面對全球供應鏈不穩導致的漫長交期。
自建機房還要操心散熱、電力與折舊風險?
高階 GPU 是吃電怪獸,且熱能驚人。企業必須額外負擔機房改建、冷卻系統與 24/7 的技術人員監控。更不用提硬體每 2-3 年就面臨更新迭代的折舊壓力。
買了高階 GPU,利用率卻低得嚇人?
AI 開發的不同階段對算力需求極端不對稱。自建硬體無法彈性縮放,導致開發高峰期需要排隊等機器,而閒置時期昂貴的硬體卻在機房裡「吃灰塵」。
為什麼您的企業需要關注 Google Cloud GPU?
在生成式 AI 與大型語言模型爆發的現在,「算力」已成為企業數位競爭力的核心。然而,面對動輒數百萬元的 GPU 伺服器報價單、昂貴的機房電力維運,以及硬體過時的風險,企業該如何平衡創新與預算?
本場研討會將由羽昇國際技術專家深度拆解 Google Cloud GPU 的優勢。我們著重於如何透過雲端彈性架構,將「沈重的基礎設施」轉化為「隨取隨用的戰略資源」。
40 分鐘精華議程:從戰略到實戰的深度拆解
- 破解 AI 算力門檻:雲端 GPU vs. 自建機房
- 算力資源優化: 比較自建機房 雲端
- 自建機房 雲端 GPU:哪個才是企業 AI 創新的最優解?
- 商業案例 : 轉型雲端的成果
- GPU 與 TPU 該怎麼選?
- 實戰演練: 不同GPU在雲環境效能測試
- GKE 環境建置: 示範如何快速拉起具備自動擴展能力的運算集群。
- vLLM 模型部署: 採用當前主流的高吞吐推論框架,快速上線 AI 應用。
- 多樣 GPU 效能實驗: 測試不同規格 GPU 的效能表現。
推薦聆聽
- CTO, CIO, IT 總監, 技術長, AI 工程師, ML 工程師, 資料科學家,DevOps 工程師, SRE, 系統架構師
- 資訊、數位轉型、研發, 維運、SRE 等相關部門
講師

Max Lu
羽昇國際 雲端技術工程師
活動資訊
全程參與活動並回填問卷可獲得精美好禮
2026 年 06 月 09 日(二)|14:00 – 14:40|
活動地點:線上研討會
算力即戰力!探索 Google Cloud GPU 如何加速全場景 AI 落地
40 分鐘帶您分析:雲端算力如何加速企業 AI 轉型。
聯絡窗口:活動相關問題,請聯繫羽昇國際 陳小姐 (02)2656 – 5630 分機 959 service@wingwill.com.tw
注意事項:
❶ 活動採預先報名,基於場地限制等因素,主辦單位保留報名資格審核、異動議程內容等權利,資格不符不另行通知,敬請見諒。
❷ 活動前一週將寄發出席提知函。
❸ 報名 E-mail 請務必填寫公司信箱,否則不列入予採計。
常見問題
雲端 GPU 最大的優勢在於將資本支出(CAPEX)轉化為營運支出(OPEX)。企業無需承擔硬體採購、機房電力及散熱成本。透過 Google Cloud 的彈性配置,企業只需為實際使用的時數付費,避免硬體空轉產生的浪費,且能隨時使用最新一代的 NVIDIA GPU 晶片。
Google Cloud 提供強大的基礎架構支援,包括高速的硬體互連技術與最佳化的 Vertex AI 平台。透過彈性調度 GPU 資源,開發團隊可以縮短模型訓練週期,並根據專案需求隨時擴充或縮減規模。
本次研討會設計了不同環節,我們會從概念分享GPU 與 TPU 該怎麼選?以及實戰演示: 不同GPU在雲環境效能測試幫助企業快速建立對雲端算力的正確認知。適合IT 總監, 技術長, AI 工程師, ML 工程師, 資料科學家,DevOps 工程師, SRE, 系統架構師等參加。
- 資訊、數位轉型、研發, 維運、SRE 等相關部門