GoogleはエンタープライズAIでステルスを上回る：「追いつく」から「Catch Us」まで

ちょうど1年前、GoogleとEnterprise AIの話題はニュートラルで立ち往生しているように見えました。トランスのような先駆的な技術にもかかわらず、ハイテクの巨人は遅れをとっているように見え、Openaiのウイルスの成功、人類のコーディング能力、およびMicrosoftのエンタープライズ市場への積極的なプッシュに覆われています。

しかし、先週、ラスベガスの次の2025年にGoogle Cloudで早送りし、シーンは著しく異なっていました。最高のパフォーマンスモデル、堅牢なインフラストラクチャ、明確なエンタープライズ戦略を備えた自信のあるGoogleは、劇的なターンアラウンドを発表しました。グーグルの上級エグゼクティブとのクローズドドアアナリストの会議で、1人のアナリストが気分をカプセル化しました。

Googleの飛躍

この感情は、Googleが追いついただけでなく、Enterprise AIレースでOpenaiとMicrosoftに先んじて急増したことですが、イベント全体で明白でした。そして、それは単なるマーケティングの誇大広告ではありません。過去1年間、Googleは実行に集中しており、その技術的能力を高性能の統合プラットフォームに変え、企業の意思決定者に迅速に勝ちました。非常に効率的なカスタムシリコンで実行されている世界で最も強力なAIモデルから、実際のビジネス上の課題に合わせたAIエージェントの急成長するエコシステムまで、Googleはそれが真に失われることはなく、深い基礎的な開発の期間を経験していると強く主張しています。

統合されたスタックが現在フル容量で動作しているため、GoogleはエンタープライズAI Revolutionの次のフェーズをリードする態勢を整えているようです。 NextのGoogleエグゼクティブとのインタビューで、彼らはインフラストラクチャとモデルの統合におけるGoogleのユニークな利点、つまりOpenai、Microsoft、AWSなどの競合他社が複製するのが難しいと感じることを強調しました。

疑いの影：最近の過去を認める

Googleの現在の勢いを十分に評価するには、最近の過去を認めることが不可欠です。 Googleはトランスアーキテクチャを発明し、大規模な言語モデル（LLMS）の現代革命を引き起こし、10年前に専門のAIハードウェア（TPU）への投資を開始しました。しかし、不可解なことに、わずか2年半前に、Googleは防御をしていることに気付きました。

OpenaiのChatGptは、息をのむようなペースで一般の想像力と企業の関心を捉え、歴史上最も急成長しているアプリになりました。人類のような競合他社は、コーディングのような分野でニッチを切り開きました。一方、Googleの公開の動きは、しばしば暫定的または欠陥があるように見えました。悪名高い吟遊詩人のデモは、2023年にファンブルと、その画像ジェネレーターをめぐる論争が、歴史的に不正確な描写を生み出し、潜在的に内部官僚主義または整列の過矯正によって妨げられる可能性のある会社の物語を与えました。 Googleは失われたようで、クラウドコンペティションでの最初の遅さを反映しており、AmazonとMicrosoftの背後にある市場シェアの3分の1のままでした。

ピボット：リードする意識的な決定

しかし、舞台裏では、リーダーシップを取り戻すための最高レベルでの意図的な決定によって推進された、大きな変化が起こりました。 Google DeepmindのAI開発者プラットフォームの製品担当副社長であるMat Vellosoは、Microsoftを去った後、2024年2月にGoogleに参加したときにこの極めて重要な瞬間を感じました。 「私がグーグルに来たとき、私はスンダール[ピチャイ]と話をしました、私はここで何人かのリーダーと話をしました、そして、私は彼らが決定している瞬間だと感じました、大丈夫、この[生成的AI]は業界が明らかに気にかけていることです。

この新たなプッシュは、一部の部外者がグーグルを使い果たしていると信じていた恐れのある「頭脳流出」によって妨げられていませんでした。代わりに、同社は2024年初頭に実行を2倍にし、積極的な雇用、内部統一、顧客の牽引力によって特徴付けられました。競合他社がSplashy Hireを行いましたが、GoogleはDeepmind CEOのDemis HassabisやGoogle Cloud CEOのThomas Kurianを含むコアAIリーダーシップを保持し、安定性と深い専門知識を提供しました。

さらに、才能はGoogleの焦点を絞った使命に向かって流れ始めました。たとえば、Logan KilpatrickはOpenaiからGoogleに戻り、会社内に基本的なAIを構築する機会に惹かれました。彼は、ジェミニの開発者の牽引力をゼロから構築することを任されている「ゼロから1つの経験」として説明したものでヴェロソに加わりました。 「チームが初日に私だったようでした...実際にはこのプラットフォームにユーザーがいません。収益はありません。現時点ではジェミニに興味がありません」とキルパトリックは出発点を回想します。 AI Studioの開始を支援し、現在はGeminiアプリとラボをリードしているJosh Woodwardのようなリーダーと、オリジナルの「注意が必要なのはすべて」トランスペーパーの主要な共著者であるNoam Shazeerは、2024年後半にCrucial Geminiプロジェクトの技術的な共同リードとして会社に戻りました。

柱1：ジェミニ2.5と思考モデルの時代

エンタープライズのマントラは「モデルだけではない」に移行しましたが、最高のパフォーマンスを持つLLMを持つことは、企業の優れた研究と効率的なテクノロジーアーキテクチャの重要な成果であり、強力な検証担当者であり続けています。 Gemini 2.5 Proのリリースが次の数週間前にわずか数週間前に、Googleはこのマントルを決定的に主張しました。独立したチャットボットアリーナのリーダーボードをすぐにトップにし、Openaiの最新のGPT-4Oバリアントでさえ大幅に上回り、人類の最後の試験のようなベンチマークを強化することで有名であることもあります。ピチャイが基調講演で述べたように、「これはこれまでで最もインテリジェントなAIモデルです。そして、それは世界で最高のモデルです。」このモデルは、1か月以内にGeminiの使用量が80％増加したと彼は別々にツイートしました。

初めて、ジェミニの需要が燃えていました。 Gemini 2.5 ProのRAWインテリジェンスを除いて、私が感銘を受けたのは、その実証可能な推論でした。 Googleは「思考」機能を設計し、モデルが応答を最終決定する前にマルチステップの推論、計画、さらには自己反省を実行できるようにしました。数字の手順とサブローレットを使用して、構造化された一貫したチェーン（COT） - は、DeepseekまたはOpenaiの他のモデルからの出力のとりとめのないまたは不透明な性質を回避します。重要なタスクの出力を評価する技術チームの場合、この透明性により、前例のない信頼性を備えた検証、修正、およびリダイレクトが可能になります。

しかし、さらに重要なのは、エンタープライズユーザーにとって、Gemini 2.5 Proも、生成AIの最大のアプリケーション分野の1つであるコーディングのギャップを劇的に閉じました。 VentureBeatとのインタビューで、大手小売業者のWayfairのCTO Fiona Tanは、最初のテストの後、それが「かなりステップアップした」と判断し、AnthropicのClaude 3.7 Sonnetに「かなり匹敵する」と述べました。

Googleはまた、モデルに100万個のトークンコンテキストウィンドウを追加し、コードベース全体または長いドキュメント全体にわたって推論を可能にし、OpenAIまたは人類のモデルの機能をはるかに超えています。 （Openaiは今週、同様に大きなコンテキストウィンドウを特徴とするモデルで応答しましたが、ベンチマークはGemini 2.5 Proが全体的な推論でエッジを保持することを示唆しています）。この利点により、複雑でマルチファイルのソフトウェアエンジニアリングタスクが可能になります。

補完的なProはGemini 2.5 Flashで、次の'25で発表され、昨日リリースされました。また、「思考」モデルであるFlashは、低下と費用効率のために最適化されています。モデルの理由とバランスのパフォーマンスと予算を制御できます。この階層化されたアプローチは、Googleエグゼクティブが擁護する「1ドルあたりのインテリジェンス」戦略をさらに反映しています。

Vellosoは、インテリジェンススペクトル全体でGoogleモデルが最高の価値を提供することを明らかにするチャートを示しました。 「もし私たちが1年前にこの会話をしたなら…私は何も見せないだろう」とヴェロソは認め、急速なターンを強調した。 「そして、今、全面的に、私たちは、どんなモデルでも、どんなサイズでも、Googleではない場合、お金を失っているようなサイズを探しているなら、私たちはそうです。」今週、Openaiの最新のモデルリリースを考慮するために同様のチャートが更新されており、すべて同じことを示しています。Googleのモデルは、1ドルあたりの最高のインテリジェンスを提供します。以下を参照してください：

Wayfairの日焼けは、2.5 Pro：「Gemini 2.5がより速く戻ってきた」という2.5 Proで有望なレイテンシの改善を観察し、「より顧客向けの能力のある能力」に対して実行可能になりました。ジェミニは、これらの顧客のやり取りでWayfairが最初に使用するモデルになる可能性があると彼女は言った。

Geminiファミリーの能力はマルチモダリティにまで及び、Imagen 3（画像生成）、Veo 2（ビデオ生成）、Chirp 3（Audio）、および新しく発表されたLyria（Text-to-Music）などのGoogleの他の主要なモデルとシームレスに統合されます。 Googleは、プラットフォーム上のすべてのモダリティで独自の生成メディアモデルを提供する唯一の企業です。 Microsoft、AWS、およびOpenaiは、これを行うために他の企業と提携する必要があります。

柱2：インフラストラクチャの腕前 - フードの下のエンジン

これらの強力なモデルを迅速に反復し、効率的に提供する能力は、数十年にわたる惑星規模のサービスを磨き上げられたGoogleの間違いなく比類のないインフラストラクチャに由来しています。これの中心は、テンソル処理ユニット（TPU）です。

次の'25年、Googleは、推論と「思考モデル」の要求のために明示的に設計された第7世代のTPUであるIronwoodを発表しました。スケールは計り知れず、AIワークロードを要求するために調整されています：Ironwood Pods Pack 9,000を超える液化チップは、請求された42.5エクセルフロップのコンピューティングパワーを提供します。 GoogleのML Systemsの副社長Amin Vahdatは、次のステージで、これは世界の現在の＃1スーパーコンピューターの計算能力であると述べました。

Googleは、IronwoodはTPUの前世代であるTrilliumと比較して2倍のPerf/Wattを提供していると述べました。エンタープライズの顧客は、エネルギーコストと可用性が大規模なAIの展開を制約すると言っているため、これは重要です。

Google Cloud CTO Will Grannisは、この進歩の一貫性を強調しました。 Googleは毎年、プロセッサで10倍、8倍、9倍、10倍の改善を行っているとインタビューでVentureBeatに語り、AI加速器の「ハイパームーアの法律」と呼ばれるものを作成しました。彼は、顧客がそのテクノロジーだけでなく、Googleのロードマップを購入していると言いました。

Googleの立場は、この持続的なTPU投資を促進しました。 20億人以上のユーザー向けに、検索、YouTube、Gmailなどの大規模なサービスを効率的に強化する必要があります。これにより、現在の生成AIブームのずっと前に、カスタムの最適化されたハードウェアを開発する必要がありました。 METAは同様の消費者規模で運営されていますが、他の競合他社は、この特定の内部ドライバーを10年にわたる垂直に統合されたAIハードウェア開発に欠けていました。

現在、これらのTPU投資は、独自のアプリだけでなく、Googleが1ドルあたりのインテリジェンスで他のユーザーにGeminiを提供できるようにするため、すべてが平等であるため、Googleが他のユーザーにGeminiを提供できるため、報われています。

Googleの競合他社がNvidiaから効率的なプロセッサを購入できないのはなぜですか？ NVIDIAのGPUプロセッサがLLMSの事前トレーニングを支配していることは事実です。しかし、市場の需要はこれらのGPUの価格を押し上げており、Nvidiaは利益として健康的な削減を取ります。これにより、チップのユーザーにかなりのコストが渡されます。また、これまでのところ、事前トレーニングがAIチップの使用を支配してきましたが、これは企業が実際にこれらのアプリケーションを展開しているようになっています。これは「推論」が登場する場所であり、ここでは、TPUは大規模なワークロードのGPUよりも効率的であると考えられています。

AIの主なテクノロジーの利点がどこから来たのかをGoogleの幹部に尋ねると、通常、最も重要なものとしてTPUに戻ります。 Googleのコンピューティングインフラストラクチャを実行しているVPであるMark Lohmeyerは明確でした。TPUは「確かに私たちがしていることの非常に差別化された部分です... Openai、それらの能力はありません」。

重要なことに、GoogleはTPUを単独ではなく、より広く、より複雑なエンタープライズAIアーキテクチャの一部として提示します。テクニカルインサイダーにとっては、ますます専門化されたテクノロジーのブレークスルーを統合することに一流のパフォーマンスがかかっていることが理解されています。多くのアップデートが次に詳細に説明されました。 Vahdatは、これを「スーパーコンピューティングシステム」と説明し、ハードウェア（TPU、Blackwellや今後のVera Rubinなどの最新のNvidia GPU、HyperDisk Exapools、Anywhere Cache、Rapid Storageなどの高度なストレージ）を統合します。このソフトウェアには、アクセラレータを管理するためのクラスターディレクター、パスウェイ（Geminiの分散ランタイム、現在は顧客が利用できる）、およびVLLMなどの最適化をTPUに持ち込み、以前のNVIDIA/Pytorchスタックの人々のワークロード移行を容易にすることができます。 Vahdat氏によると、この統合システムは、GPT-4oと比較して、Gemini 2.0 Flashが1ドルあたり24倍高いインテリジェンスを達成する理由です。

Googleは物理インフラストラクチャリーチも拡張しています。 Cloud Wanは、Googleの低遅延性200万マイルのプライベートファイバーネットワークを企業が利用できるようにし、顧客管理ネットワークと比較して、最大40％のパフォーマンスと40％の総所有コスト（TCO）を約束します。

さらに、Google Distributed Cloud（GDC）により、GeminiとNvidiaのハードウェア（Dellパートナーシップを介して）が主権、オンプレミス、または空気格付け環境で運営されます。次に、HuangはGoogleのインフラストラクチャを世界最高と呼びました。「GoogleやGoogleクラウドよりも、コンピューティングのすべての層で優れている会社はありません」と彼は言いました。

柱3：統合されたフルスタック - ドットを接続する

これらのモデルとインフラストラクチャコンポーネントがまとまりのあるプラットフォームに織り込まれていることを考慮すると、Googleの戦略的優位性が高まります。ギャップを橋渡しするためにパートナーシップに依存することが多い競合他社とは異なり、Googleはほぼすべてのレイヤーを制御し、統合が狭くなり、イノベーションのサイクルが速くなります。

それでは、Microsoftのような競合他社がOpenAIとパートナーであるため、インフラストラクチャの幅をLLMモデルの腕前に合わせて単純にパートナーにすることができるのに、なぜこの統合が重要なのでしょうか？私が話したグーグル人は、それが大きな違いを生むと言い、彼らはそれをバックアップするために逸話を思いつきました。

GoogleのEnterprise Database BigQueryを大幅に改善してください。データベースは、LLMがデータをはるかに効率的に検索できるようにするナレッジグラフを提供するようになり、SnowflakeやDatabricksなどの競合他社の顧客の5倍以上を誇っています。 Google Cloudのデータ分析の製品責任者であるYasmeen Ahmadは、GoogleのデータチームがDeepmindチームと緊密に連携しているため、大幅な改善は可能であると述べました。彼らは解決が困難なユースケースを通じて働き、これにより、少なくともGoogleの内部テストによると、最も近い競合他社よりも適切なデータに到達する際に、一般的なクエリに基づいて50％の精度を提供するデータベースにつながりました。 Ahmadは、スタック全体のこの種の深い統合は、Googleが業界を「飛び回った」方法だと言いました。

この内部の結束は、Microsoftの「Frenemies」ダイナミックとは対照的です。 MicrosoftはOpenaiとパートナーで、Azure Cloudにモデルを配布していますが、Microsoftは独自のモデルも構築しています。現在AI開発者プログラムをリードしているGoogleエグゼクティブであるMat Vellosoは、Windows CopilotプランをOpenaiのモデル製品に合わせようとイライラした後、Microsoftを去りました。 「あなたの製品計画を実際にあなたと競合している別の会社とどのように共有しますか...すべてが矛盾です」と彼は回想します。 「ここでは、モデルを構築している人々と並んで座っています。」

この統合は、Googleのリーダーが彼らの中心的な利点と見なしているものを物語っています。基本的な研究やモデルの構築から「惑星規模の」アプリケーションの展開とインフラストラクチャの設計に至るまで、完全なスペクトルにわたって深い専門知識を結びつけるユニークな能力です。

頂点AIは、GoogleのエンタープライズAIの取り組みの中枢神経系として機能します。そして、統合はGoogle独自の製品だけを超えています。 Vertex's Model Gardenは、Google、MetaのLlama 4、および多数のオープンソースオプションを含む200を超えるキュレーションされたモデルを提供しています。 Vertexは、チューニング、評価（Grannisが主要な加速器として強調したAI搭載のEvalsを含む）、展開、および監視のためのツールを提供します。その接地機能は、外部ベクトルデータベースとの互換性とともに、内部のAI対応データベースを活用します。世界最高の検索エンジンであるGoogle Searchを使用して、Googleの新しい製品をグラウンドモデルに追加します。

統合はGoogle Workspaceに拡張されます。次の'25で発表された新機能（はい、シートには「= AI」の式があります）、ドキュメントとワークスペースの流れのオーディオの概要があり、ジェミニの機能を日常のワークフローにさらに埋め込み、Googleが経験を改善するための強力なフィードバックループを作成しました。

統合されたスタックを運転している間、Googleはエコシステムにサービスを提供するオープン性を擁護します。 Kubernetesの採用を推進したため、AIフレームワークのJAXを宣伝し、既存の標準のサポート（MCP）とともにエージェントコミュニケーション（A2A）のオープンプロトコルを促進しています。 Googleは、エージェントスペース内からの外部プラットフォームに何百ものコネクタを提供しています。これは、従業員がエージェントを見つけて使用するためのGoogleの新しい統合インターフェイスです。このハブの概念は説得力があります。エージェントスペースの基調講演（51:40から始まる）はこれを示しています。 Googleは、ユーザーに事前に構築されたエージェントを提供しているか、従業員または開発者は、ノーコードAI機能を使用して独自に構築できます。または、A2Aコネクタを介して外部からエージェントを引き込むことができます。シームレスなアクセスのためにChromeブラウザに統合されます。

柱4：エンタープライズバリューとエージェントエコシステムに焦点を当てる

おそらく最も重要なシフトは、特にAIエージェントのレンズを通じて、具体的な企業の問題を​​解決することにGoogleが鋭く焦点を当てていることです。 Google Cloud CEOのThomas Kurianは、顧客がGoogleを選択する3つの理由を概説しました。Ai-Optimizedプラットフォーム、既存のITへの接続を可能にするオープンマルチクラウドアプローチ、およびセキュリティ、主権、コンプライアンスに焦点を当てています。

エージェントはこの戦略の鍵です。エージェントスペースは別として、これには以下も含まれます。

• ビルディングブロック： Nextで発表されたオープンソースエージェント開発キット（ADK）は、開発者からすでに大きな関心を持っています。 ADKはマルチエージェントシステムの作成を簡素化しますが、提案されたAgent2Agent（A2A）プロトコルは相互運用性を確保することを目的としており、さまざまなツール（Gemini ADK、Langgraph、Crewaiなど）で構築されたエージェントがコラボレーションします。 GoogleのGrannisは、A2Aが潜在的に数十万人の相互作用するエージェントを備えた将来の規模とセキュリティの課題を予測していると述べました。
• 専用エージェント： Googleはエージェントスペースに統合された専門家エージェント（Notebooklm、Idea Generation、Deep Researchなど）を紹介し、牽引力を得る5つの重要なカテゴリを強調しました：顧客エージェント（Reddit Assistant、Wendy's Drive-Thruなどのツール）、クリエイティブエージェント（WPP、Brandtech、speherifififififififififififififififififififidなどの顧客エージェントなどエージェント（Gemini Code Assist）、およびセキュリティエージェント（新しいGoogle Unified Security Platformに統合）。

この包括的なエージェント戦略は共鳴しているようです。この1週間、他の3つの大企業の幹部との会話も競争力のある感受性のために匿名で話し、Googleのエージェント戦略に対するこの熱意を反映しました。 Google Cloud COO Francis Desouzaはインタビューで確認しました。「すべての会話にはAIが含まれます。具体的には、すべての会話にはエージェントが含まれます。」

GoogleのAI製品の大ユーザーであり、他の企業へのディストリビューターであるデロイトのエグゼクティブであるKevin Laughridgeは、エージェント市場を、Googleの初期のプロトコルとその統合プラットフォームとの初期の動きが重要な利点を提供する「土地グラブ」と説明しました。 「最初に出て、実際に価値を提供する最も多くのエージェントを獲得している人は誰でも、このレースで勝つ人は誰ですか」とLaughridgeはインタビューで述べました。彼は、Googleの進捗状況は「驚くべき」ことであり、1年前にDeloitteを構築したカスタムエージェントがエージェントスペースを使用して「箱から出して」再現できると述べた。デロイト自体は、プラットフォーム上に100エージェントを構築しており、金融、リスク、エンジニアリングなどのミッドオフィス機能をターゲットにしていると彼は言いました。

顧客の証明ポイントが取り付けられています。次に、Googleは、1年前の「数十のプロトタイプ」から生成的AIを使用して「500プラス顧客」を挙げました。 Microsoftが1年前に先を行くと認識されていた場合、それは明らかにそうではないようです。あらゆる側面からのPR戦争を考えると、誰が実際に勝っているのかを言うのは困難です。メトリックはさまざまです。 Googleの500番号は、Microsoftがプロモートする400のケーススタディに直接匹敵するものではありません（およびMicrosoftは、Microsoftに、BentureBeatに、このパブリックカウントをまもなく600に更新することを計画しており、強烈なマーケティングを強調する予定です）。また、Googleがアプリを介したAIの分布が重要である場合、365の提供を通じてMicrosoftのCopilot Distributionも同様に印象的です。両方とも、APIを通じて何百万人もの開発者を襲っています。

しかし、Googleの牽引力の例：

• Wendy's： AIドライブスルーシステムをわずか1年で数千の場所に展開し、従業員の経験と注文の正確性を向上させました。 Google Cloud CTO Will Grannisは、AIシステムがスラングを理解し、バックグラウンドノイズをフィルタリングできることに注目し、ライブ顧客の相互作用のストレスを大幅に軽減しました。これにより、スタッフは食品の準備と品質に焦点を合わせています。これは、「AIが実世界の運用を合理化する素晴らしい例」と呼ばれるシフトグラニスです。
• Salesforce： Googleが「革新と最適化」を支援するGoogleの能力を引用して、Google Cloudで初めて（AWSを超えて）プラットフォームを実行できるようにする大きな拡張を発表しました。
• Honeywell＆Intuit：以前はMicrosoftとAWSにそれぞれ強く関連付けられている企業は、現在、AIイニシアチブでGoogle Cloudと提携しています。
• 主要銀行（Deutsche Bank、Wells Fargo）：研究、分析、近代化の顧客サービスのために、エージェントとGeminiを活用します。
• 小売業者（Walmart、Mercado Libre、Lowe's）：検索、エージェント、およびデータプラットフォームを使用します。

このエンタープライズトラクションは、Google Cloudの全体的な成長を促進します。これは、過去3四半期のAWSとAzureを上回っています。 Google Cloudは、2018年のわずか50億ドルから2024年に440億ドルの年間実行率に達しました。

競争の激しい水をナビゲートします

Googleの上昇は、競合他社が静止しているという意味ではありません。今週のGPT-4.1（コーディングと長いコンテキストに焦点を当てた）のOpenaiの急速なリリースとOシリーズ（マルチモーダル推論、ツールの使用）は、Openaiの継続的なイノベーションを示しています。さらに、GPT-4oでのOpenaiの新しい画像生成機能アップデートは、先月だけで大幅な成長を促進し、ChatGPTが8億ユーザーにリーチするのを支援しました。 Microsoftは、膨大な企業のフットプリントとOpenaiパートナーシップを引き続き活用していますが、人類は、特にコーディングと安全性のあるアプリケーションでは強力な競争相手です。

しかし、Googleの物語が著しく改善されたことは議論の余地がありません。ちょうど1年前、Googleは、おそらく、AIをリードするチャンスをまったく吹き飛ばそうとしていた競合他社の激しい、止まり、停止した競争相手と見なされていました。代わりに、そのユニークで統合されたスタックと企業の不動性が他の何かを明らかにしました。Googleは、チップデザイン（TPU）やグローバルなインフラストラクチャから基礎モデル研究（Deepmind）、アプリケーション開発（ワークスペース、検索、YouTube）、およびEnterprise Cloud Services（Vertex AI、BigQuery、Agentspace）まで、全体のスペクトル全体に世界クラスの機能を備えています。 「私たちは、基礎モデルの会話にある唯一のハイパースカラーです」とデソウザはきっと述べました。このエンドツーエンドの所有権により、最適化（「1ドルあたりのインテリジェンス」など）と、パートナーシップに依存するモデルが一致するのに苦労する統合深度が可能になります。競合他社は、多くの場合、異なる部分を縫い合わせ、摩擦を生み出したり、イノベーション速度を制限したりする必要があります。

Googleの瞬間は今です

AIレースは動的なままですが、Googleは市場がそれらを要求する正確な瞬間にこれらすべての作品を組み立てました。デロイトのLaughridgeが言ったように、Googleはその能力が「市場がそれを要求した場所」に完全に整合するポイントを打ちました。 GoogleがエンタープライズAIで自分自身を証明するのを待っていた場合、あなたはその瞬間を逃したかもしれません - それはすでに持っています。この革命を動かすコアテクノロジーの多くを発明した会社は、ついに追いついたようです。それ以上に、競合他社が一致させる必要があるペースを設定しています。

次の直後に録音された以下のビデオでは、AIの専門家Sam Witteveenと私は現在の風景と新興のトレンドを分析し、GoogleのAIエコシステムが非常に強いと感じる理由：