Google Cloud Next '25：新しいAIチップとエージェントエコシステムチャレンジMicrosoftとAmazon

Google Cloudは、人工知能の激しく競争の激しい世界でその場所を固めるために大きな動きをしています。ラスベガスで開催された毎年恒例のクラウド次の会議で、彼らは「思考モデル」、エージェントエコシステム、および大規模なAI展開に合わせた専門のインフラストラクチャを中心とした一連の新しいテクノロジーを発表しました。

ショーのスターは、アイアンウッドと呼ばれる第7世代のテンソル処理ユニット（TPU）でした。 Googleは、PODごとに42以上のエクサフロップスのコンピューティングパワーを提供することを自慢しています。

「AIの機会は、それが得られるほど大きなものです」と、GoogleのML SystemsおよびCloud AIの副社長兼ゼネラルマネージャーであるAmin Vahdatは、イベント前の記者会見で叫びました。 「お客様と一緒に、私たちは新しいイノベーションの黄金時代を促進しています。」

Googleのクラウドビジネスは勢いの波に乗っています。 1月に、彼らは第4四半期のクラウド収益が120億ドルで、前年から30％のジャンプを報告しました。同社はまた、この1か月間、AIスタジオとGemini APIのアクティブユーザーが80％増加したことを指摘しました。

Googleの新しいアイアンウッドTPUがどのように電力効率でAIコンピューティングを変換しているか

Googleは、「推論の時代」と呼ばれるもののためにゼロから設計された「完全にAi-Optimizedプラットフォーム」を備えた唯一の主要なクラウドプロバイダーとしての地位を確立しています。このシフトは、AIシステムを使用して、単なるトレーニングモデルではなく、実際の問題に取り組むことに焦点を当てています。

アイアンウッドは、チップデザインの哲学の大きな変化を表しています。バランスの取れたトレーニングと推論とは異なり、アイアンウッドは、トレーニング後の複雑なAIモデルを実行するように特別に設計されています。

「モデルに入力されたデータに関するものではありませんが、モデルがトレーニングされた後にモデルができることです」とVahdat氏は説明しました。

各アイアンウッドポッドは9,000個以上のチップを搭載しており、前世代の2倍の電力効率です。これは、生成AI、つまり大規模なエネルギー消費に関する大きな懸念に対処しています。

Googleはまた、Cloud Wan（Wide Area Network）を通じて、膨大なグローバルネットワークインフラストラクチャをエンタープライズ顧客に開設しています。このサービスは、Googleの200万マイルのファイバーネットワークを利用しています。これは、YouTubeやGmailなどの消費者サービスを強化するものと同じです。

Googleによると、Cloud WANはネットワークパフォーマンスを最大40％増やし、顧客管理ネットワークと比較して所有コストを同じ金額で削減できます。この動きは、ハイパースカラーにとって珍しいことであり、本質的に内部インフラストラクチャを製品に変えます。

Inside Gemini 2.5：Googleの「思考モデル」がエンタープライズAIアプリケーションを改善する方法

ソフトウェアの面では、GoogleはGemini 2.5 FlashでGeminiモデルファミリーを拡大しています。これは、「思考機能」を導入するフラッグシップAIシステムの費用対効果の高いバージョンです。

応答を直接生成する従来の大規模な言語モデルとは異なり、これらの「思考モデル」は、マルチステップの推論と自己反省を通じて複雑な問題を破壊します。わずか2週間前に発売されたGemini 2.5 Proは、創薬や財務モデリングなどの高複数のユースケースをターゲットにしています。新しく発表されたFlashバリアントは、パフォーマンスとコストのバランスをとるために、迅速な複雑さに基づいて推論の深さを調整します。

Googleはまた、Imagen（画像生成用）、Veo（ビデオ）、Chirp（Audio）、およびテキストから音楽モデルのLyriaを紹介するための更新で生成メディア機能を強化しています。記者会見で、Vertex AIの製品管理部長であるNenshad Bardoliwallaは、これらのツールがコラボレーションしてプロモーションコンサートビデオを作成する方法を紹介しました。

「Vertex AIのみが、これらのモデルのすべてをまとめて、サードパーティモデルを単一のプラットフォームにまとめます」とBardoliwalla氏は述べています。

単一のAIシステムを超えて：Googleのマルチエージェントエコシステムがエンタープライズワークフローを強化することを目的とする方法

Googleの最も将来を見据えた発表は、複数のAIシステムが異なるプラットフォームやベンダーで協力できる「マルチエージェントエコシステム」の作成に焦点を当てています。

彼らは、開発者が100行未満のコードでマルチエージェントシステムを構築できるようにするエージェント開発キット（ADK）を導入しています。さらに、GoogleはAgent2Agent（A2A）と呼ばれる新しいオープンプロトコルを提案しており、さまざまなベンダーのAIエージェントが通信できるようにしています。

「2025年は、生成的AIが単一の質問に答えることから、エージェントシステムを介して複雑な問題の解決に移行する移行年になるでしょう」とVahdat氏は予測しました。

Salesforce、ServiceNow、SAPなどの主要なエンタープライズソフトウェアプロバイダーを含む50を超えるパートナーが、このプロトコルをサポートするために署名し、相互運用可能なAIシステムへの潜在的な業界のシフトを示唆しています。

非技術ユーザー向けに、Googleはエージェントギャラリー（利用可能なエージェントの単一ビューを提供する）やエージェントデザイナー（カスタムエージェントの作成のためのノーコードインターフェイス）などの機能を備えたエージェントスペースプラットフォームを強化しています。デモンストレーション中に、Googleは銀行口座マネージャーがこれらのツールを使用してクライアントポートフォリオを分析し、キャッシュフローの問題を予測し、クライアントコミュニケーションを自動的にドラフトする方法を示しました。

ドキュメントの要約からドライブスルー注文まで：Googleの専門AIエージェントが業界にどのように影響しているか

Googleは、ワークスペースの生産性スイート全体にAIを深く統合しており、明示的な式やピボットテーブルのないデータからの洞察を自動的に識別し、ドキュメントの人間のようなオーディオバージョンを作成するドキュメントのオーディオの概要を自動的に識別するシートの「Help Me Analyze」などの機能を紹介しています。

同社は、5つのカテゴリの専門的なエージェントを強調しました。カスタマーサービス、クリエイティブワーク、データ分析、コーディング、セキュリティの重要な採用です。

カスタマーサービスでは、GoogleはWendyのAIドライブスルーシステムを指摘しました。これは、毎日60,000の注文を処理し、Home Depotの「マジックエプロン」エージェントがホーム改善ガイダンスを提供しています。クリエイティブチームの場合、WPPのような企業はGoogleのAIを使用して、大規模なマーケティングキャンペーンを概念化および制作しています。

クラウドAIコンペティションが激化します：Googleの包括的なアプローチがMicrosoftとAmazonに挑戦する方法

Googleの発表は、クラウドAIスペースでの競争を激化させる中で行われます。 Microsoftは、Azureプラットフォーム全体にOpenaiのテクノロジーを深く統合していますが、Amazonは独自の人為的な製品と専門チップを構築しています。

Google CloudのCEOであるThomas Kurianは、同社の「世界クラスのインフラストラクチャ、モデル、プラットフォーム、およびエージェントを提供するというコミットメント」を強調しました。

この多面的なアプローチは、特定の分野で優れているが、チップからアプリケーションまでの完全なスタックがない競合他社とは異なります。

エンタープライズAIの未来：なぜGoogleの「思考モデル」とビジネステクノロジーの相互運用性が重要なのか

Googleの発表を特に重要にしているのは、カスタムシリコン、グローバルネットワーキング、モデル開発、エージェントフレームワーク、アプリケーション統合にまたがるAI戦略の包括的な性質です。

単なるトレーニング機能ではなく、推論の最適化に焦点を当てることは、成熟したAI市場を反映しています。トレーニングエバーガーモデルは見出しを支配していますが、これらのモデルを大規模に効率的に展開することは、企業にとってより緊急の課題になりつつあります。

Googleが相互運用性に重点を置いており、さまざまなベンダーのシステムが協力できるようにすることで、クラウドコンピューティングの初期の段階を特徴付けた壁に囲まれた庭のアプローチからの移行を示す可能性があります。 Agent2Agentのようなオープンプロトコルを提案することにより、Googleは、すべてまたは非採用を要求するのではなく、不均一なAIエコシステムの結合組織として自分自身を配置しています。

これらの発表は、エンタープライズの技術的意思決定者の機会と課題の両方を提示します。 Ironwood TPUやCloud WANなどの専門的なインフラストラクチャによって約束された効率の向上は、AIを大規模に展開するコストを大幅に削減する可能性があります。ただし、モデル、エージェント、ツールの急速に進化する景観をナビゲートするには、慎重な戦略的計画が必要です。

これらのより洗練されたAIシステムが発展し続けるにつれて、コンサートで作業する複数の専門的なAIエージェントを調整する能力が、エンタープライズAI実装の重要な差別化要因になる可能性があります。コンポーネントとそれらの間の接続の両方を構築する際に、GoogleはAIの将来がよりスマートなマシンだけでなく、互いに効果的に通信できるマシンに関するものであると賭けています。