AI 프로토타입을 프로덕션으로 확장하기 전 스타트업이 반드시 점검해야 할 10가지 핵심 질문을 제시한다.
AlloyDB ScaNN이 4단계 트리 구조 도입으로 100억 개 벡터 규모 검색 성능을 확보했다.
Box가 Gemini Embeddings 2를 통합하여 텍스트, 이미지, 표 등 다양한 형식을 이해하는 멀티모달 기업용 AI 에이전트를 구현한다.
Google Dataflow와 ADK를 활용해 경량 모델로 필터링 후, 복잡한 사례만 AI 에이전트로 처리하는 Gen AI 워크플로 구축 방식을 소개한다.
도이치은행은 Google Cloud의 에이전틱 AI를 활용해 규제 준수와 운영 탄력성을 강화하는 AI 기반 플랫폼을 구축했다.
BigQuery Graph에 측정값 기능을 통합하여 AI 에이전트가 복잡한 데이터 관계 속에서도 정확한 비즈니스 지표를 바탕으로 추론할 수 있게 한다.
Looker의 시맨틱 레이어가 Gemini Enterprise의 구조화 데이터를 관리한다.
Google이 Forrester의 AI 플랫폼 평가에서 리더로 선정됐으며 전략 부문 최고점을 받았다.
Malachyte는 LLM의 attention 기반 모델과 Google Cloud 인프라로 리테일 추천의 콜드스타트 문제를 풀었다.
WPP는 Google Cloud와 데이터·플랫폼을 통합해 AI 마케팅 캠페인 배포를 수개월에서 수일로 단축했다.
Google이 AI 에이전트 구축과 배포를 배우는 무료 실습 과정 로드맵을 공개했다.
Mirendil이 Google Cloud의 TPU와 NVIDIA GPU로 AI 모델 사전·사후 학습을 진행한다.
Target이 Spanner Graph로 상품 탐색 데이터를 통합하고 DB 유지보수를 50% 줄였다.
Google Cloud가 AI를 활용한 단계적 메인프레임 현대화 전략을 제시했다.
Google Cloud가 AI 시대의 이사회 보안 거버넌스와 방어 전략을 제시했다.
GKE Agent Sandbox와 오케스트레이션을 활용해 AI 에이전트의 밀도를 높이고 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있다.
Agents CLI를 활용해 코딩 에이전트 환경을 벗어나지 않고도 에이전트의 구축부터 배포, 평가까지 전 과정을 자동화할 수 있다.
Google Cloud가 에이전트의 메모리, 실행 시간 및 보안 기능을 강화한 Gemini Enterprise Agent Platform의 신규 기능을 발표했다.
Google Cloud가 BigQuery와 Looker를 중심으로 데이터 생태계 전반에 걸친 대화형 분석(Conversational Analytics) 기능을 강화했다.
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