产品简介
Vertex AI 是 Google Cloud 的端到端机器学习与生成式 AI 平台，定位为企业把 AI 模型"训练 → 部署 → 运维 → 治理"全流程做完的一站式基座。是 Gemini 系列模型在企业生产环境的官方入口，与开发者向的 Google AI Studio 形成互补。
核心能力覆盖三大板块：Gemini 3.1 Pro / Flash 企业级调用（含 1M token 长上下文）、Model Garden（集成 200+ 开源与第三方模型，含 Llama、Mistral、Claude、Anthropic 的 Bedrock 同款等）、完整的 MLOps 工具链（Pipelines、Feature Store、Model Monitoring、Prediction、Training）。近两年新增 Agent Builder、RAG Engine、Grounding with Google Search 等生成式 AI 专项能力，使其在 Gemini 生态中成为企业级 AI 应用的事实标准平台。
🔥 2026/4/22 重大品牌升级：在 Google Cloud Next 2026 大会（4/22-24）上，Vertex AI 正式升级为 Gemini Enterprise Agent Platform——不是简单的改名，而是 Google Cloud AI 从"模型即服务（MaaS）"到"Agent 即平台（AaaP）"的战略跃迁。API 端点保持兼容，但控制台入口已重定向。核心新增能力：Agent Builder（企业级 Agent 构建）、Gen AI SDK（替代旧 Vertex AI SDK）、多 Agent 编排、企业级治理与扩缩。是 Google 对标 OpenAI Enterprise + Claude Enterprise + Coze 的完整企业 Agent 方案。
2026/8/20 检索侧扩容：平台数据层的 AlloyDB ScaNN 索引现已支持超过 100 亿向量的规模，依托全新的四层树架构（预览版），把查询复杂度从 O(N^1/2) 降至 O(N^1/4)。内部测试中，该架构在 100 亿向量规模下可实现 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率达 95%。该功能可通过快速入门指南部署，新用户可享受 30 天免费试用。对把 RAG Engine + Vector Search 跑在 GCP 数据层上的团队来说，这是向量检索规模上限的一次实质性抬升。
核心功能
- Gemini 3.1 Pro / Flash 企业级：1M 上下文、原生多模态、VPC SC 私有网络、合规审计一应俱全
- Model Garden 200+：集成 Llama、Mistral、Claude、Gemma、Imagen、Veo 等 200+ 开源与第三方模型
- Agent Builder：低代码构建企业级 AI Agent，支持工具调用与多步骤编排
- RAG Engine + Vector Search：托管 RAG 与向量检索，与 BigQuery / Cloud Storage 深度集成
- AlloyDB ScaNN 百亿级向量索引：2026/8/20 起支持超过 100 亿向量，四层树架构（预览版）将查询复杂度降至 O(N^1/4)，100 亿规模下 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率 95%
- Grounding with Google Search：模型回答实时接入 Google 搜索，显著降低幻觉
- 完整 MLOps 工具链：Pipelines / Feature Store / Model Monitoring / Training / Prediction 一套到位
- Fine-tuning + Supervised / RLHF：支持监督微调、RLHF 与持续预训练，权重属于客户
适合谁用
以下类型的用户会特别受益于 Vertex AI：
- 重度使用 GCP 生态（BigQuery / GKE / Cloud Storage）的企业
- 需要 Gemini 3.1 Pro + 1M 上下文 + 私有网络的生产场景
- 从数据到模型全流程 MLOps 的大型 AI 项目
- 需要多模型对比选型的企业（Model Garden 一次全试）
- 搜索增强（Grounding）类产品
- 向量规模达到十亿至百亿级、需要托管向量检索的 RAG 应用
优点亮点
- Gemini 3.1 Pro 在 MMLU-Pro / GPQA 等基准顶级，Vertex 是唯一官方企业入口
- Model Garden 一次接入 200+ 模型，选型灵活度全云最高
- MLOps 能力成熟度在三大云中综合领先
- 与 BigQuery / GCS 数据湖集成顺滑
- AlloyDB ScaNN 支持超过 100 亿向量，100 亿规模下 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率 95%
- Grounding with Google Search 是独家能力
- 合规覆盖 SOC / ISO / HIPAA / FedRAMP
价格与方案
按模型按 token / 训练小时 / 预测节点计费。参考：Gemini 3.1 Pro 输入约 $1.25/M、输出约 $10/M；Gemini 3.1 Flash 输入 $0.075/M、输出 $0.30/M；Model Garden 模型按第三方价格（Claude / Llama 等各自定价）。Fine-tuning 按训练 token 计费。新用户有 $300 GCP 积分。AlloyDB ScaNN 向量检索新用户可享受 30 天免费试用。
总结与建议
Vertex AI 是想在生产环境用 Gemini 的企业的唯一官方通道——也是三大云中 MLOps 能力最完整、模型选择最灵活的平台。2026/4/22 起它已升级为 Gemini Enterprise Agent Platform，企业 Agent 编排成为主线；2026/8/20 起 AlloyDB ScaNN 把向量检索规模推到 100 亿量级。若你的团队在 GCP 上，直接用它；若在 AWS / Azure 上，Bedrock / Azure OpenAI 更合适。轻量开发用 Google AI Studio 起步，生产切 Vertex AI。
版本演进
- AlloyDB ScaNN 如何将向量搜索扩展到 100 亿向量 （2026-08-20）：AlloyDB 的 ScaNN 索引现已支持超过 100 亿向量的规模，通过全新的四层树架构（预览版）实现，将查询复杂度从 O（N^1/2） 降至 O（N^1/4）。内部测试中，该架构在 100 亿向量规模下可实现 p95 延迟不超过 51 毫秒、召回率达 95%。该功能可通过快速入门指南部署，新用户可享受 30 天免费试用。