精選解讀｜AI 生態戰走進辦公室：Google Gemini Enterprise vs AWS Quick Suite 的平台對決

InfoAI 編輯部

從工具到工作場域的轉折點

企業導入 AI 已非新鮮事，真正的挑戰是：員工願不願意在日常工作裡用它。長久以來，AI 被視為外掛式工具：需要開另一個視窗、輸入提示詞、再貼回文件。這樣的使用摩擦，讓「AI 提升生產力」的理想打了折扣。

這正是英雄所見略同，在2025 年 10 月兩大雲端巨頭同時出手，Google 推出 Gemini Enterprise，Amazon Web Services（AWS）推出 Quick Suite，雙方都鎖定企業市場，要讓 AI 從外部輔助變成「工作環境的一部分」。這是繼 OpenAI Enterprise 與 Microsoft 365 Copilot 之後，企業 AI 平台化戰爭的第三階段，也是一場關於「誰能掌握企業日常運作神經中樞」的爭奪戰。

從模型到平台：AI 生態競爭的進化曲線

在生成式 AI 早期階段，OpenAI、Anthropic、Google、Meta 的競爭重點是「模型性能」。但進入 2024 年後，企業客戶更關注的是如何將 AI 真正嵌入業務流程。

• 第一階段：模型之戰（2022–2023）：比拚參數量、上下文長度與多模態輸入能力。

• 第二階段：應用整合之戰（2023–2024）：ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 開始提供 API 與插件機制，但仍屬「分散式體驗」。

• 第三階段：平台之戰（2025 起）：焦點轉為「全棧（Full-Stack）＋原地（In-Context）」，讓 AI 直接進入人們使用的工作介面。

Google 與 AWS 的新產品，正象徵這場轉折：AI 不再是工具，而是整個工作空間的作業系統。

Google Gemini Enterprise：將 AI 變成「無程式碼工作台」

從工具到生態中心

Google Cloud 執行長 Thomas Kurian 表示，Gemini Enterprise 的目標是「讓每一位員工都能運用 Google AI 工作」。這不僅是新品牌，而是一個整合層，把原本分散的 AI 工具（如 Gemini CLI、Google Vids、Vertex AI 元件）都集中於單一介面。

Gemini Enterprise 以 Gemini 模型（含 Gemini 2.5） 為核心，可連接企業內外資料源，不僅支援 Google Workspace（Docs、Drive、Gmail），還能讀取 Microsoft 365、Salesforce 等平台的資料。這意味著，它不只是 Google 用戶的福利，而是一個跨平台協作的 AI 架構。

功能亮點：一個平台、三層操作

1. 無程式碼工作台（No-Code Workbench）
   任何員工都能用自然語言建立自動化流程，不需懂程式碼。
   例如：「整理客戶回饋，生成報告並寄給行銷主管」——Gemini 會自動整合 Docs、Gmail 與 Sheets。

2. 預建與自建 Agent 共存
   Google 提供可即用的深度研究、資料摘要、簡報生成等 AI 代理人（Agent）。
   同時企業可導入第三方 Agent 或自行開發。

3. 治理與安全管理介面
   企業管理員可透過視覺化儀表板設定權限、審核流程、追蹤資料流向，提升可控性。

價格方案

Gemini Enterprise 共有三種方案：

Standard / Pulse 版：每人每月 30 美元

Business 版：每人每月 21 美元（首年優惠）
目前包括澳洲的 Macquarie Bank、AI 法律平台 Harvey、巴西銀行 Banco BV 等企業已在試運行。

優勢與挑戰

優勢：

• Google 擁有完整的語言理解與文件生態優勢。

• 可跨多平台存取資料，整合靈活。

• 無程式碼介面降低技術門檻。

挑戰：

• 若企業並非 Google 生態，用戶轉換成本高。

• 大型組織需評估內部資料治理與法遵問題。

• 平台高度整合可能導致「供應商鎖定效應」。

AWS Quick Suite：從後端到前端的戰略突圍

以「瀏覽器延伸層」切入

AWS 一向以強大的雲端基礎與後端 AI 工具聞名。其 Bedrock 平台讓開發者能建立、訓練、部署企業級 Agent，但欠缺使用者介面。Quick Suite 正是這個缺口的答案：AWS 的第一個「前端式」 AI 平台。

Quick Suite 是一組 Agentic AI 工具集，以 瀏覽器擴充套件（Chrome / Firefox） 運行，也能嵌入 Outlook、Word、Slack。AWS 副總裁 Swami Sivasubramanian 形容這是「進入全新工作時代的門票」。

模組化設計：五大組件

1. Quick Chat / Agent Builder
   用戶可直接用對話方式建立自定義 Agent。

2. Quick Sight
   數據視覺化模組，延伸自 AWS QuickSight，支援即時圖表生成。

3. Quick Research
   可在內部文件或網路搜尋中撈取資訊並生成報告。

4. Quick Flows
   以自然語言指令設定例行任務（如「每週一寄出報表」）。

5. Quick Automate
   處理多步驟任務與跨系統資料協作。

AWS 宣稱其服務由多種基礎模型協同運行，支援 Snowflake、SharePoint、Databricks、Salesforce、ServiceNow、Google Drive、OneDrive 等資料來源，並能透過 MCP 伺服器 串接超過 1,000 種 SaaS 應用。

價格方案

Quick Suite 提供兩種方案：

• Professional：每席每月 20 美元

• Enterprise：每席每月 40 美元

AWS 已讓內部員工先行使用，聲稱能把「數週的數據分析任務縮短為數分鐘」，顯示其平台穩定性已經過驗證。

優勢與挑戰

優勢：

• 與 AWS Bedrock、Redshift、S3 等生態緊密連結。

• 作為「覆蓋層（overlay）」存在，無需取代現有應用。

• 資料安全與隱私保護符合企業級標準。

挑戰：

• 缺乏自家生產力套件（如 Office / Workspace）生態。

• 整合異構系統時需確保穩定性與即時性。
• 若定位不夠清晰，可能被視為「ChatGPT 的企業版本複製品」。

策略比較：誰能成為企業的 AI 作業系統

整體觀察

Google 在使用者體驗與整合性上較領先，AWS 在資料安全與混雲兼容性更具優勢。
最終勝負取決於誰能讓 AI 更自然地「融入工作流程」而非「干擾工作流程」。

從平台戰看到人機共事的未來

AI 進入企業，不只是生產力工具升級，而是重新塑造「工作」的定義。在 Gemini Enterprise 或 Quick Suite 的環境裡，AI 不再是被呼叫的助手，而是「主動參與的同事」，能記住任務、調度資料、預測需求。

這樣的變化帶來三個深遠影響：

1. 決策節奏加快但風險放大
   當 AI 幫助員工即時整合資訊、生成結論，決策速度暴增。但若缺乏審核流程，也可能放大錯誤。

2. 職能邊界模糊化
   行銷、數據、行政之間的分工將被重組。懂 prompt、懂流程設計的員工，將成為企業新中樞。

3. AI 納入公司治理結構
   未來企業的資訊安全委員會，可能需新增「Agent 使用稽核」或「自動化倫理規範」等章節。

中小企業的導入契機與策略

有些中小企業已完成雲端化，但有更多仍停留在觀望與試用測試階段。Gemini Enterprise 與 Quick Suite 的出現，為中小企業提供一個更便捷的轉型契機。

機會

• 低門檻導入 AI 自動化
  透過無程式碼介面，中小企業也能建立自動報表、客服回覆或專案追蹤流程。
• 跨語系支援強化
  新平台支援繁體中文介面與在地部署，降低語言落差。
• AI 代理助力跨部門協作
  企業可建立「虛擬專案經理」或「法務摘要員」，減輕行政負擔。

挑戰

• 資料主權與個資法遵
  企業需明確界定哪些資料可上雲、哪些僅限內部存取。

• 遺留系統整合問題
  許多企業仍依賴舊式 ERP 或自建資料庫，整合難度高。

• 文化與採納成本
  員工若不信任 AI 結果，平台再強也難推動。

策略建議

• 從部門試點開始（Pilot）：以客服、行銷、報表等單位為先行者。
• 設立 AI 治理小組：包含 IT、法務、人資，制定 Agent 使用規範。
• 避免單一平台依賴：採多雲策略，保留可切換彈性。
• 強化在地化與產業語料訓練：讓 Agent 能理解本地專有名詞與流程。

編輯觀點｜從「使用 AI」到「在 AI 中工作」

過去我們談 AI，多半用的是「工具」隱喻：它像文書軟體、像助理、像資料庫。我們「使用」它，並維持人與機器的距離。但 Gemini Enterprise 與 Quick Suite 的出現，宣告這種距離正被消融。AI 不再被放在螢幕的一角，而是滲入整個工作環境。未來的上班族，可能在「AI 環境」中工作，就像今天的我們在網際網路中生活一樣自然。

這個轉折，看似技術升級，實際上是一場 工作哲學的變革。在「使用 AI」的時代：人是主導者，輸入指令、設定邏輯、等待結果，AI 是被動的。而「在 AI 中工作」的時代：AI 成為持續在場的共同體，它記得上下文、能主動建議、能呼叫其他代理人完成任務。它不再只是執行命令，而是協調決策。這讓我們第一次必須思考：「什麼是與 AI 共事？」

從效率到對話：工作的語言改變了。當 AI 能理解上下文與目標，我們不再需要透過格式化命令，而是用自然語言「討論」任務。這使得工作變成一種「與 AI 協作的對話」。員工不只是交付任務，而是要學會引導思維：如何讓 AI 走在正確方向上。這種技能被稱為「Prompt Orchestration（提示編導）」：不是單一指令，而是設計一連串思考路徑。

這種互動，將讓職場溝通方式產生微妙的變化。未來的會議紀錄、提案草稿、報告初稿，可能都不是「誰寫的」，而是「哪個 AI 協作群組生成的」。在這樣的環境裡，人類的價值不在執行，而在決策、判斷與價值選擇。

從管理到治理：企業結構重寫中。AI 平台滲透企業內部，最大的挑戰不是技術，而是治理。一旦每位員工都能調用公司資料庫、指揮代理人、發出自動化指令，權限邊界與責任歸屬將變得模糊。這會迫使企業建立新的規範：

• 誰能創建 Agent？

• 哪些資料能被 AI 調用？

• 若 AI 生成錯誤決策，責任歸誰？

過去的企業組織以「流程」為主體，而 AI 平台化的企業，將以「網絡」為主體。管理層的角色，從監督轉為治理：確保透明度、審計能力與資料倫理。AI 不只改變工作內容，也在改寫組織的權力結構。

從技術到倫理：AI 社會的默契正在形成。當 AI 參與越深，人類的行為也被它重塑。我們會不自覺地調整語言、節奏與決策方式，以配合 AI 的推理邏輯。換句話說，AI 不只是工具，而是新的「社會規範製造者」。企業必須意識到，這並非純粹技術議題，而是關乎文化與倫理。例如：

• AI 是否應主動提醒員工決策偏誤？

• 若 AI 預測客戶風險，是否應由人類審核後再行動？

• 當 AI 在工作場景中「無所不在」，隱私與自主性應如何維持？

這些問題都標誌著：AI 時代的職場倫理，不再是單向命令，而是一種共識協作。

人類價值的再定義。我們正在從「做事」轉向「讓事發生」。AI 幫我們完成了大量的重複任務，使人類得以回到真正需要思辨與判斷的層面。也因此，「思考力」將成為未來工作的稀缺資產。能夠設計問題、批判輸出、判斷真偽的員工，將取代懂工具的員工。

台灣企業在這場轉型中，若能從「導入技術」轉向「培養思考文化」，那才是真正的競爭力。AI 的最終目標，不是讓人更聽話，而是讓人更聰明。

延伸閱讀

Google launches Gemini Enterprise AI platform for business clients

https://www.reuters.com/business/google-launches-gemini-enterprise-ai-platform-business-clients-2025-10-09/

Google Agentspace is becoming Gemini Enterprise: a new AI platform for work

https://www.androidcentral.com/apps-software/ai/google-agentspace-is-becoming-gemini-enterprise-a-new-ai-platform-for-work

Google ramps up its 'AI in the workplace' ambitions with Gemini Enterprise

https://techcrunch.com/2025/10/09/google-ramps-up-its-ai-in-the-workplace-ambitions-with-gemini-enterprise/

The next AI battleground: Google’s Gemini Enterprise and AWS’s Quick Suite bring full-stack, in-context AI to the workplace

https://venturebeat.com/ai/the-next-ai-battleground-googles-gemini-enterprise-and-awss-quick-suite

FAQ｜關鍵問答

Q1：Google Gemini Enterprise 與 AWS Quick Suite 的最大差別是什麼？

Gemini Enterprise 是完整整合於 Google Cloud 與 Workspace 的「全棧平台」，偏向知識密集型組織。Quick Suite 則是以瀏覽器與應用擴充為主的「輕量 overlay 平台」，著重混雲與資料分析。

Q2：這些平台與 OpenAI Enterprise 或 Microsoft Copilot 有何關係？

它們都是企業級 AI 平台，但定位略有不同：OpenAI Enterprise 偏重模型能力與 API；Copilot 深嵌於 Microsoft 生產力套件；Gemini 與 Quick Suite 則主攻「跨平台協作」。

Q3：企業若要導入 Gemini Enterprise，需要做哪些準備？

建議企業先盤點內部的資料類型、應用系統、跨部門協作流程，評估哪些任務適合導入 AI agent，再規劃資訊安全、權限設計及人員訓練。與 Google 認證的整合夥伴合作，可降低導入門檻與風險。

Q4: Gemini Enterprise 支援哪些第三方平台整合？

目前 Gemini Enterprise 可直接串接 Google 自家雲端服務，也支援 Microsoft 365、Salesforce 等常見商務平台。未來預期將陸續加入更多 ERP、CRM 及產業專屬軟體 API。

企業導入時應該考量什麼？

Q5: Gemini Enterprise 如何保障企業資料安全？

Google 強調多層次安全機制，包括資料加密、權限控管、審計追蹤、資料遮罩等功能，並支援企業專用雲（VPC）、身份驗證及合規標準，確保企業機敏資訊不外流。

Q6：這會影響未來的工作型態嗎？

AI 代理將漸漸成為虛擬同事。決策過程會更快、流程更自動化，但也需新的治理機制來防止誤用與偏差。Gemini Enterprise 強調「人機協作」，目標是讓 AI 代理人分擔重複、瑣碎的工作，釋放人力專注於決策、創新和專業溝通。企業應從流程再造與組織協作角度，善用 AI 工具，而非單純以減少人力為出發點。

Q7：台灣企業可以從哪裡開始？

可從現有的 Google Workspace 或 AWS Bedrock 基礎著手，先部署單一場景（如客服自動化），再逐步擴展。重點不在「導入哪個平台」，而是「如何讓 AI 成為團隊文化的一部分」。台灣企業在導入時需特別關注資料主權（Data Sovereignty）、地區法規、跨境資料傳輸安全，以及語言與產業在地化需求。建議評估供應商的本地支援能力，以及平台能否貼合產業特定流程。

Q8: Gemini Enterprise 如何收費？

Google 尚未公布完整收費細節。外媒報導多提及將採取「按用戶席次」月費模式，但實際費用會依企業規模、應用深度、客製化程度與資料處理需求而異，建議直接洽詢 Google 或合作夥伴以取得正式報價。

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