🎯 情报来源：Cloud Blog
Google近日宣布对其BigQuery数据平台进行重大升级，重点提升生成式AI功能的性能表现。此次升级涉及三大核心领域：处理能力提升100倍的首方LLM模型、99.99%的行级成功率，以及简化的配额管理系统。其中Gemini-2.0-flash-001模型现可单次处理1020万行数据（每行500输入/50输出token）。
关键突破体现在ML.GENERATE_TEXT函数吞吐量实现超100倍提升，文本嵌入模型处理能力增长30倍（从270万行/6小时提升至8000万行）。通过Vertex AI的预配置吞吐量(PT)支持，用户现可处理超过5亿行的嵌入作业。
💡 核心要点
- ML.GENERATE_TEXT吞吐量提升100倍，支持单作业处理数千万行数据
- 文本嵌入模型处理能力达8000万行/6小时（提升30倍）
- 可靠性达99.99%查询完成率与行级成功率
- Gemini-2.0-flash-001模型单次处理1020万行数据
- 支持Vertex AI预配置吞吐量，最高可处理5亿行嵌入作业
📌 情报分析
技术价值：极高
吞吐量百倍提升直接突破企业级AI应用瓶颈，Faraday案例显示其45分钟完成1267万次嵌入处理（约5000次/秒）。动态令牌批处理等技术创新实现量级突破。
商业价值：高
预配置吞吐量支持使大企业能稳定处理PB级数据，全球端点部署降低区域使用门槛。内部测试显示1500 QPM默认配额下即可实现规模化收益。
趋势预测：高
动态共享配额(DSQ)机制预示云AI服务将向弹性资源池方向发展。99.99%可靠性标准可能成为行业新基准，推动更多企业将核心业务系统接入生成式AI。