你团队是不是也在 Google Cloud 上同时跑好几个 AI 项目？资源东一块西一块，权限乱成麻，月底账单看都看不懂——这些事儿太常见了。现在都 2025 年了，AI 竞争拼的就是速度，能不能把实验顺利搞进生产环境，直接决定你们能跑多快。今天咱们就聊点实在的，分享一套清晰、可控还能扩展的多项目管理策略，帮你在 Google Cloud 上把摊子管明白。

还没动手建资源之前，先理清楚结构特别关键。Google Cloud 那套资源管理器，用好了真能省不少事儿。

用文件夹把不同项目隔开，比如“研究实验”、“产品A组”、“产品B组”各放各的窝。别小看这个操作，权限、成本以后全指望它划界线。每个文件夹底下项目ID独立，名字也不会打架，顺手很多。

名字也别随便起。整个规范，把环境、团队、日期都塞进去，比如 ai-team-a-model-training-prod-2025。不光人看得明白，自动化脚本跑起来也顺溜。

有些项目必须严格分开，比如不同客户的数据，老老实实各建各的项目。但有些资源是可以共用的，比如镜像仓库或者某些基础模型，搞个共享服务项目，用 VPC 对等或者私有访问打通，又安全又省资源。

多个项目一起转，安全肯定是第一位。IAM 那套权限控制你得玩明白。

别再把权限直接绑给个人了！按角色建 Google 群组，比如 ai-data-scientists@公司.com，权限赋给群组，人再往里加。有人离职调岗？改一下群组就行，不用一个个项目翻 IAM 策略，省大事了。

预定义角色能用就用，如果权限太大就自己裁。尤其是生产项目，权限越小越安全。

说到这儿插一句：如果你团队想快速启动海外云项目，但不熟支付和实名认证，有个取巧的路子——通过114Cloud这种官方授权渠道，免实名+本地支付，直接开独立 Google Cloud 账号，能省不少前期麻烦。

还有，每个项目里跑的工作负载，记得用单独的服务账户。权限给够用就行，别瞎开放。比如一个只做批量预测的 Cloud Function，给它存储读权限和提交作业权限就够了，别的真用不上。

管得好不好，还得看能不能看得见、控得住。

监控中心能帮你做一张大屏，把所有项目的关键指标都收进来：GPU 用了多少、Cloud Run 有没有自动扩容、AI Platform 任务跑没跑完……设几个告警，出了问题第一时间就知道。

预算和配额也得管。每个项目设好预算，花到 50%、90%、100% 的时候自动发通知。资源配额提前申请，别等到要用了才发现没 GPU 可抢。账单按项目、标签拆开看，钱花在哪一目了然。

最后，基础设施即代码（IaC）几乎是必选项。用 Terraform 或者 Deployment Manager 把网络、服务账户、IAM 策略统统写成代码。这样环境一致，重建、复制都方便，MLOps 没这个真不行。

上面这些管理方法，最终还是要落到 MLOps 上。

用 Vertex AI Model Registry 做统一的模型仓库。所有验证过的模型都往这儿放，生产应用也从这儿提——来源清楚，也好追溯。

CI/CD 流水线也得有。不同项目成熟度不一样，流水线可以不同：实验性的项目做简单检查就行，核心生产项目必须走全自动测试、安全扫描、模型验证甚至人工审批。Cloud Build、Tekton 这些工具都能帮上忙。

现在很多团队都是多云作战，Google Cloud 只是其中一站。如果能用一个入口管多个云平台的独立账号，运维压力会小很多，项目之间互不干扰，安全性也更好，让你们专心搞创新而不是折腾基础设施。

在 Google Cloud 上管多个 AI 项目，说到底是一场秩序和效率的磨合。早点摆脱“单项目思维”，用产品化的眼光去搭建一套可复用的体系。成功不看你用了多少炫酷工具，而是团队能不能在安全的边界内顺畅协作、快速迭代，并且清清楚楚地掌控资源消耗。当管理变成一种自动化的底层能力，你们才能真正放开手脚，去做那些真正改变世界的 AI 东西。