Google Cloud 新加坡工程中心（Singapore Engineering Centre，SEC）不只是一個貼近客戶的雲端支援據點。它把專業工程團隊、企業協作和部署支援放在同一個區域中心，目標是按企業需要開發及調整 AI、雲端產品，再將成果推向新加坡以外的市場。中心於 2026 年 2 月公布，並於 9 月正式揭幕，獲新加坡經濟發展局支持。61117

重點一覽

• SEC 集合 AI、基建、數據、運算、機器學習、網絡及儲存等專才，並設有前線支援團隊。811
• 工作重點有三方面：支援代理式 AI 的基建、把模型及代理平台整合到企業雲端系統，以及開發者工具。28
• 與 Grab、DBS 等企業合作，讓 Google Cloud 有機會按客戶需要調整和測試系統；前線部署工程師則會協助項目進一步走向正式營運。5614
• 以上是中心公布的工作方向；單憑揭幕消息，未能證明相關工作已為客戶帶來可量化的商業成果。17

不止銷售支援，而是多範疇工程團隊

中心匯聚不同專業的工程師，範疇包括 AI、AI 基建、數據、運算、機器學習、核心網絡及儲存，亦有前線支援團隊。這種安排希望令產品開發人員更直接接觸企業的技術要求，包括有意拓展海外市場的新加坡企業。811

企業使用 AI，考慮的不只是模型本身。基建、數據系統、網絡連接，以及如何配合個別公司的系統和流程，都會影響一項應用能否建成並穩定運作。SEC 表明會與企業合作開發和調整雲端系統，而非只協助客戶採用現有產品。817

三個方向，涵蓋企業 AI 產品的不同層面

SEC 公布的工作分為三個互相配合的方向，從底層基建延伸至開發工具。28

1. 為代理式 AI 工作負載建立基建

其中一個方向是研發新一代雲端基建及可擴展數據引擎，支援代理式 AI 及其他要求較高的企業工作負載。當系統需要處理大量資訊、快速回應，或用於關鍵業務場景時，這些底層能力尤其重要。28

2. 把模型和代理平台接入企業系統

第二個方向，是將基礎模型及代理式 AI 平台整合到企業雲端系統，讓較新的 AI 能力可以應用於商業系統之中。中心亦希望把按區內需要開發的方案，帶到更廣泛的市場使用。217

3. 為開發者提供工具及自動化能力

第三個方向是支援開發及管理這些系統的工具，包括安全 API 框架、自主代理的協調工具、混合雲及多雲軟件交付，以及開源生態的相關工作。這些工具要處理的實際問題，是如何讓 AI 代理連接企業系統，以及管理軟件部署。2

與企業合作，按實際需要測試產品

Google Cloud 提到 Grab 和 DBS 是早期合作夥伴。當中包括與 Grab 一同對即時多語言 AI 進行壓力測試，以及與 DBS 開發金融服務相關的代理式 AI 工作流程。這些例子反映中心打算按具體技術和業務需要與企業合作，但不代表每個項目都已大規模商用。56

更廣泛而言，Google Cloud 希望透過企業協作，在部署前調整系統，並將符合東南亞企業需要的方案納入其更大的產品組合。中心亦與 Google DeepMind 新加坡研究實驗室設於同一地點，讓研究工作與雲端產品開發在同一個據點連繫起來。2717

前線部署工程師：協助項目由試點走向正式營運

中心啟用後，Google Cloud 亦會擴大區內的前線部署工程師（Forward Deployed Engineers）團隊。這些工程師會與客戶合作，協助整合及擴展代理式 AI，為產品團隊與企業實際運作環境搭起橋樑。414

AI 應用示範成功，與真正融入日常營運之間，往往還有一段工程工作：系統要配合客戶的工作流程和技術環境。SEC 把產品工程團隊、企業協作及部署支援結合起來，正是希望處理這一段落地過程。48

揭幕代表建立據點，不等於成效已經驗證

SEC 在新加坡建立工程及客戶協作據點，並把開發區內適用、亦有望推向全球市場的產品列為工作方向。中心亦反映 Google Cloud 有意在雲端和 AI 技術堆疊上培養專業工程能力。1117

不過，公布工作方向與證明實際成效是兩回事。目前的揭幕資料交代了團隊、重點和早期合作，單憑這些資料未能證明客戶已普遍取得生產力提升或商業成功。較穩妥的結論是，Google Cloud 在新加坡建立了一條由產品開發延伸至部署的路徑；成效如何，仍要看企業能否把相關方案持續用於實際營運。517

Google Cloud 新加坡工程中心（Singapore Engineering Centre，SEC）不只是一個貼近客戶的雲端支援據點。它把專業工程團隊、企業協作和部署支援放在同一個區域中心，目標是按企業需要開發及調整 AI、雲端產品，再將成果推向新加坡以外的市場。中心於 2026 年 2 月公布，並於 9 月正式揭幕，獲新加坡經濟發展局支持。61117

重點一覽

• SEC 集合 AI、基建、數據、運算、機器學習、網絡及儲存等專才，並設有前線支援團隊。811
• 工作重點有三方面：支援代理式 AI 的基建、把模型及代理平台整合到企業雲端系統，以及開發者工具。28
• 與 Grab、DBS 等企業合作，讓 Google Cloud 有機會按客戶需要調整和測試系統；前線部署工程師則會協助項目進一步走向正式營運。5614
• 以上是中心公布的工作方向；單憑揭幕消息，未能證明相關工作已為客戶帶來可量化的商業成果。17

不止銷售支援，而是多範疇工程團隊

中心匯聚不同專業的工程師，範疇包括 AI、AI 基建、數據、運算、機器學習、核心網絡及儲存，亦有前線支援團隊。這種安排希望令產品開發人員更直接接觸企業的技術要求，包括有意拓展海外市場的新加坡企業。811

企業使用 AI，考慮的不只是模型本身。基建、數據系統、網絡連接，以及如何配合個別公司的系統和流程，都會影響一項應用能否建成並穩定運作。SEC 表明會與企業合作開發和調整雲端系統，而非只協助客戶採用現有產品。817

三個方向，涵蓋企業 AI 產品的不同層面

SEC 公布的工作分為三個互相配合的方向，從底層基建延伸至開發工具。28

1. 為代理式 AI 工作負載建立基建

其中一個方向是研發新一代雲端基建及可擴展數據引擎，支援代理式 AI 及其他要求較高的企業工作負載。當系統需要處理大量資訊、快速回應，或用於關鍵業務場景時，這些底層能力尤其重要。28

2. 把模型和代理平台接入企業系統

第二個方向，是將基礎模型及代理式 AI 平台整合到企業雲端系統，讓較新的 AI 能力可以應用於商業系統之中。中心亦希望把按區內需要開發的方案，帶到更廣泛的市場使用。217

3. 為開發者提供工具及自動化能力

第三個方向是支援開發及管理這些系統的工具，包括安全 API 框架、自主代理的協調工具、混合雲及多雲軟件交付，以及開源生態的相關工作。這些工具要處理的實際問題，是如何讓 AI 代理連接企業系統，以及管理軟件部署。2

與企業合作，按實際需要測試產品

Google Cloud 提到 Grab 和 DBS 是早期合作夥伴。當中包括與 Grab 一同對即時多語言 AI 進行壓力測試，以及與 DBS 開發金融服務相關的代理式 AI 工作流程。這些例子反映中心打算按具體技術和業務需要與企業合作，但不代表每個項目都已大規模商用。56

更廣泛而言，Google Cloud 希望透過企業協作，在部署前調整系統，並將符合東南亞企業需要的方案納入其更大的產品組合。中心亦與 Google DeepMind 新加坡研究實驗室設於同一地點，讓研究工作與雲端產品開發在同一個據點連繫起來。2717

前線部署工程師：協助項目由試點走向正式營運

中心啟用後，Google Cloud 亦會擴大區內的前線部署工程師（Forward Deployed Engineers）團隊。這些工程師會與客戶合作，協助整合及擴展代理式 AI，為產品團隊與企業實際運作環境搭起橋樑。414

AI 應用示範成功，與真正融入日常營運之間，往往還有一段工程工作：系統要配合客戶的工作流程和技術環境。SEC 把產品工程團隊、企業協作及部署支援結合起來，正是希望處理這一段落地過程。48

揭幕代表建立據點，不等於成效已經驗證

SEC 在新加坡建立工程及客戶協作據點，並把開發區內適用、亦有望推向全球市場的產品列為工作方向。中心亦反映 Google Cloud 有意在雲端和 AI 技術堆疊上培養專業工程能力。1117

不過，公布工作方向與證明實際成效是兩回事。目前的揭幕資料交代了團隊、重點和早期合作，單憑這些資料未能證明客戶已普遍取得生產力提升或商業成功。較穩妥的結論是，Google Cloud 在新加坡建立了一條由產品開發延伸至部署的路徑；成效如何，仍要看企業能否把相關方案持續用於實際營運。517