GoogleのAIへの野望は、特にGenerative AI (GenAI) 大規模モデルの領域において、Appleの戦略とますます類似してきています。最近のGoogle Cloud Nextカンファレンスでは、Googleの野心的なビジョンが示されました。これには、NvidiaのGB200に対抗するように設計されたTPU v7 Ironwoodチップから、AnthropicのMCPを上回ることを目指すAgent2Agent (A2A) プロトコル、そしてGenAIデプロイメントのためのPathwaysランタイム環境まで、幅広いイノベーションが含まれています。
Googleはまた、開発者がAI Agentを作成できるように、ADKやAgentspaceなどのツールを積極的に開発しています。この取り組みの中心となるのは、GoogleのAIクラウドネイティブ開発およびデプロイメントプラットフォームであるVertex AIです。Vertex AIは現在、ビデオ用のVeo 2、画像用のImagen 3、オーディオ用のChirp 3、音楽用のLyriaなど、多様なコンテンツ生成サービスを提供しています。Google Cloudは、開発者やユーザーに包括的なGenAI大規模モデル開発アプリケーションスイートを提供するように位置づけられていることは明らかです。
これらのサービスとエクスペリエンスの実際の使いやすさはまだわかりませんが、Googleは、自己開発され、クローズドソースで、すぐに利用できる完全なマルチモーダルAIハードウェアおよびソフトウェアエコシステムを確立しました。
この包括的なアプローチは、GoogleをAI時代のAppleとして描いています。
Ironwood TPU：強力な競争相手
第7世代のTPUチップであるIronwoodの発表は特に注目に値します。
- 各TPUには192GBのHBMメモリが搭載されており、帯域幅は7.2〜7.4TB/sで、おそらくHBM3Eテクノロジーを利用しています。これは、8TB/sの帯域幅を提供するNvidiaのB200チップと比較して有利です。
- 各液冷TPU v7は、4.6 Petaflopsの稠密なFP8コンピューティングパワーを実現できます。これは、B200の20 Petaflopsよりもいくらか少なくなっています。
- ただし、GoogleのJupiterデータセンターネットワークにより、最大40万個のチップまたは43個のTPU v7xクラスターをサポートするようにスケーリングできます。Googleのサーバーテクノロジーの専門知識により、シングルチップのパフォーマンス指標を重視する必要がなくなります。
- 重要なことに、GoogleはGenAIモデルのデプロイメントの柔軟性を高める専用のAIランタイム環境であるPathwaysを導入し、サービスクラスタドメインにおける優位性をさらに強化しています。
- Ironwoodは、特定のワークロードに合わせて、256チップまたは9216チップの2つのクラスター構成で利用できます。単一のクラスターは、42.5 Exaflopsのコンピューティングパワーを実現できます。Googleは、このパフォーマンスが世界最大のスーパーコンピュータであるEl Capitanを24倍上回ると主張しています。ただし、この数値はFP8精度で測定されており、AMDのEl CapitanはまだFP8精度データを提供していません。Googleはこれを認め、直接比較を困難にしています。
クローズドソースのGenAIエコシステムの採用
Googleは、GenAI分野で包括的なクローズドソースのエコシステムを追求しています。オープンソースのGemmaにはメリットがありますが、Googleはリソースをクローズドソースのソリューションに集中させています。
AI Agentへの関心の高まりに伴い、Googleは会議でA2Aプロトコルを発表し、AnthropicのMCPと競合するために50の主要ベンダーを招集しました。
OpenAIは大規模なモデル機能を統合したAgents SDKをオープンソース化した一方で、GoogleはADK、Agentspace、AutoML、AIPlatform、KubeflowでVertex AIを拡張し、さまざまなモデル機能を注入しています。
ただし、GPT-4oの画像生成をGemini 2.0 Flashの同等の機能と比較すると、Googleの製品は野心的ではありますが、洗練されていない可能性があります。多数のモデル、サービス、ツールの統合は、競争には有益ですが、時期尚早に見えるかもしれません。市場は成熟した、十分に統合されたマルチモーダル大規模モデルとモデル内サービスを必要としています。
Gmail、Chrome、およびGoogleモデルをAIで複製する
Gmail、Chrome、および’三段階ロケット’アプローチでのGoogleの成功により、グローバルなテクノロジー市場を支配することができました。この戦略は、GenAI分野で急速に実装されています。ただし、過去のオープンソースの擁護とは異なり、Googleはクローズドソースの開発をますます採用しています。
Googleは、特定分野で支配的なエコシステムを確立するためにリソースを統合し、その後、通行料を徴収することにより、オープンソースを事実上クローズドソースの形に変えています。このアプローチは、開発者からの批判が高まっています。
Googleのオープンソース機械学習フレームワークであるTensorFlowとJaxは、世界的な成功を収めています。ただし、新しいPathwaysランタイム環境はクローズドソースであり、NvidiaのCUDA開発ツールさえ分離されています。
Google vs. Nvidia：AIの支配をめぐる戦い
NvidiaがPhysical AIを提唱し、オープンソースの人型ロボット汎用モデルIsaac GR00T N1を導入するにつれて、Google DeepMindはGemini 2.0に基づいてGemini RoboticsおよびGemini Robotics-ERで市場に参入しています。
現在、Googleのプレゼンスは、デスクトップAIコンピューター市場でのみ不足しています。NvidiaのDGX Spark (以前のProject DIGITS) およびDGX Stationは、AppleのMac Studioとともに、Googleのクラウドサービスとどのように競合するのでしょうか？この質問は、カンファレンス後、業界の焦点となっています。
AppleのGoogle Cloudへの依存とM3 Ultraチップ
Appleは、コストの考慮事項からNvidiaチップトレーニングソリューションを放棄することさえして、大規模なモデルをトレーニングするためにGoogle CloudのTPUクラスターを利用していると伝えられています！ソフトウェアの弱点に直面しながら、AppleはMシリーズチップに焦点を当てています。最新のMac Studioには、M3 Ultraチップが搭載されており、最大512GBの統合メモリを誇っています。AppleがGoogle CloudのPathwaysテクノロジーを早期に採用した可能性は、Googleとの連携につながった可能性があります。
独占禁止要因
根本的な問題は、独占禁止法に関する懸念を中心に展開しています。現在、Appleのビジネスモデルは、潜在的な分割に直面しているMicrosoftやGoogleとは異なり、グローバルな独占禁止訴訟を切り抜ける独自の立場にあります。Googleの規模は、中核となるAndroidオペレーティングシステムおよびChromeブラウザビジネスの強制的な売却のリスクにさらされています。
Googleは最近、Android Open Source Project (AOSP) のメンテナンスを停止し、AI時代にはAppleモデルへの移行が不可避になっています。AIのブレークスルーが登場するにつれて、Googleの戦略的な変化はますます明らかになっています。
GoogleのTPU v7 Ironwoodの拡張
TPU v7 Ironwoodの仕様をさらに詳しく調べると、綿密に設計されたハードウェアであることがわかります。192GBの高帯域幅メモリ (HBM) は重要なコンポーネントであり、複雑なAIモデルのトレーニングと実行に不可欠な高速データアクセスを可能にします。HBM3Eテクノロジーの予想される使用は、最先端のメモリテクノロジーを活用するというGoogleの取り組みを強調しています。7.2〜7.4TB/sの帯域幅は、単なる印象的な数値ではありません。より高速な処理時間と、より大きく、より複雑なデータセットを処理する能力に直接つながります。
NvidiaのGPU市場での優位性を考えると、NvidiaのB200との比較は避けられません。B200はわずかに高い8TB/sの帯域幅を提供しますが、Ironwoodはシステムアーキテクチャ全体とGoogleのエコシステム内での統合によって差別化を図ることを目指しています。
4.6 Petaflopsの稠密なFP8コンピューティングパワーは、AI計算の基本である浮動小数点演算を実行するチップの能力の尺度です。B200の20 Petaflopsと比較した違いは、明確な設計哲学を強調しています。Googleは、データセンターインフラストラクチャ内でのTPUのスケーラビリティと統合を重視しているのに対し、Nvidiaはチップレベルでの生の計算能力に焦点を当てています。
GoogleのJupiterデータセンターネットワークの重要性
GoogleのJupiterデータセンターネットワークは重要な資産であり、多数のTPUチップをシームレスに接続できます。最大40万個のチップまたは43個のTPU v7xクラスターをサポートする機能は、Googleが運用する規模を強調しています。このスケーラビリティは重要な差別化要因であり、Googleはワークロードを大規模なインフラストラクチャ全体に分散し、パフォーマンスと効率を最適化できます。
サーバーテクノロジーに関するGoogleの専門知識は、AI戦略における重要な要素です。個々のチップ仕様よりもシステムレベルのパフォーマンスを優先することにより、Googleはそのインフラストラクチャを活用して優れた結果を達成できます。このアプローチは、相互接続されたプロセッサのネットワーク全体に計算を分散する能力が不可欠な大規模AIモデルトレーニングのコンテキストで特に重要です。
Pathways AIランタイム環境の発表
Pathwaysの導入は、GenAIモデルのデプロイメントの柔軟性と効率を高める戦略的な動きです。この専用のAIランタイム環境により、開発者はGoogleのインフラストラクチャに合わせてモデルを最適化し、利用可能なハードウェアおよびソフトウェアリソースを最大限に活用できます。
Pathwaysは、AIソフトウェアスタックへの重要な投資を表しており、AIモデルのデプロイメントと管理のための統合プラットフォームを提供します。デプロイメントプロセスを合理化することにより、Googleは開発者の参入障壁を下げ、AIサービスの採用を促進することを目指しています。これにより、イノベーションが促進され、GoogleのAIプラットフォームを中心に活気のあるエコシステムが生まれます。
Googleのクローズドソース戦略の詳細な洞察
GenAI分野でのクローズドソース戦略の採用は、AIに対する長期的なビジョンを反映した意図的な選択です。オープンソースのGemmaはAIコミュニティへの貴重な貢献でしたが、Googleはより優れた制御とカスタマイズを提供するクローズドソースソリューションを明らかに優先しています。
クローズドソースの開発に焦点を当てることで、Googleは特定のタスク向けにAIモデルとインフラストラクチャを最適化し、最大のパフォーマンスと効率を確保できます。このアプローチにより、Googleは知的財産を保護し、急速に進化するAIの状況で競争力を維持することもできます。
クローズドソースのアプローチには、イノベーションを抑制し、コラボレーションを制限すると主張する批判もありません。ただし、Googleは、AIサービスの品質、セキュリティ、信頼性を確保するために必要であると主張しています。
A2AプロトコルとAI Agentの支配をめぐる戦い
AI Agentの登場により、AI業界に新たな戦場が生まれ、Googleはこの分野のリーダーになることを決意しています。Google Cloud NextカンファレンスでのA2Aプロトコルの発表は、Googleの野心の明確な兆候です。
A2Aプロトコルをサポートするために50の主要ベンダーをリストに加えることで、GoogleはAI Agent通信のための統一された標準を作成しようとしています。これにより、異なるプラットフォームからのAI Agentがシームレスに対話できるようになり、より相互接続された共同AIエコシステムが作成されます。
AnthropicのMCPとの競争は、GoogleのAI Agent戦略の重要な側面です。Anthropicは、評判の高いAI研究会社であり、そのMCPプロトコルは業界で支持を得ています。GoogleのA2AプロトコルはMCPへの直接的な挑戦を表しており、この競争の結果はAI Agentの将来に大きな影響を与えます。
Vertex AI：包括的なAI開発プラットフォーム
GoogleのVertex AIは、開発者に幅広いツールとサービスを提供する包括的なAI開発プラットフォームです。ADK、Agentspace、AutoML、AIPlatform、およびKubeflowを統合することにより、GoogleはAI開発のためのワンストップショップを作成しています。
Vertex AIは、AI開発プロセスを簡素化し、開発者がAIモデルを構築、トレーニング、およびデプロイすることを容易にすることを目指しています。このプラットフォームは、事前トレーニング済みのモデルの膨大なライブラリへのアクセスも提供し、開発者はAI機能をアプリケーションにすばやく組み込むことができます。
さまざまなモデル機能の統合は、Vertex AIの重要な利点です。多様なモデルを提供することにより、Googleは、画像認識から自然言語処理まで、幅広いユースケースに対応しています。この包括的なアプローチにより、Vertex AIは、多用途で強力なAI開発プラットフォームを求める開発者にとって魅力的な選択肢となっています。
Googleのモデル統合：野心 vs. 実行
多数のモデル、サービス、ツールを統合するというGoogleの野心は称賛に値しますが、実行にはさらなる改善が必要になる場合があります。市場は成熟した、十分に統合されたマルチモーダル大規模モデルとモデル内サービスを求めています。Googleの現在の製品は有望ですが、これらの期待に応えるためにはさらなる洗練が必要になる場合があります。
さまざまなAI機能の統合は複雑な作業であり、Googleはさまざまなモデルとサービスがシームレスに連携することを保証するという課題に直面しています。これには、細部への細心の注意と継続的な改善への取り組みが必要です。
最終的に、Googleのモデル統合の取り組みの成功は、強力で直感的なユーザーエクスペリエンスを提供する能力にかかっています。これには、ユーザーニーズの深い理解と品質への絶え間ない焦点が必要です。