$谷歌-C (GOOG.US)$ $亞馬遜 (AMZN.US)$ $微軟 (MSFT.US)$ 只有討論 Gemini ...

只有討論 Gemini 的性能，但是在將基於語言的生成人工智能融入業務時，除非納入了微調或搜索擴展生成的機制，否則它是無用的。

當 GCP 使用 VartexAI 搜索和對話時，可以在不需要特殊開發的情況下整合搜索擴展生成機制，操作成本每月只需幾千日元。

如果使用 AWS 實現同等機制，則開發成本很高，而且每月費用為 3000 美元或更多，因此 Google 在專注於將生成人工智能引入企業中時更優秀。

此外，就像微軟的 ChatGPT 一樣，從近年來所有語言代人工智能都是從 Google Deepmind 發布的論文中的技術開發，當服務在雲上發布時，有一個優點是當服務在雲上發布時，與其他兩家公司比其他兩家公司更遠進一步的商業集成路徑將成為一個集合發布。

如果未來一個真正利用生成人工智能的社會，GCP 肯定會發展。

微軟在 Windows 和微軟辦公室中引入 AI，將主要在政府部門和非 IT 公司發展。

AWS 在生成型人工智能方面落後，並且還沒有達到可能構建全面推出使用案例的產品的程度，老實說，我不知道未來，但在資訊工程教育未成熟的日本，它很強