AI分野では最新モデルばかりが話題にされがちだが、アブドゥラ氏はそれを支えるインフラの重要性を強調する。同氏がGoogleの戦略の柱として挙げるのが、半導体ベンダーNVIDIAとのパートナーシップ、自社専用ハードウェアの開発の2点だ。

　Google Cloudは2025年4月に開催したカンファレンス「Google Cloud Next」で、同社のAIモデル「Gemini」をオンプレミスシステム向けに提供すると発表した。これは、NVIDIAのアーキテクチャ「Blackwell」採用GPU（グラフィックス処理装置）を搭載した仮想マシン「Google Distributed Cloud」を利用し、エアギャップ（インターネットから隔離された環境）でGeminiを稼働させるものだ。この取り組みは政府や防衛、ヘルスケア、金融といった、データ主権やセキュリティ要件が特に厳しい分野のニーズに応えることを目的としている。

　Googleは独自のTPU（テンソル処理ユニット）アーキテクチャも開発しており、アブドゥラ氏はこれをGoogleのAI戦略を支える「中核的な基盤技術」と位置付ける。GPUがこれまでAIモデルの学習で中心的な役割を担ってきたのに対し、TPUはAIモデルの学習や推論で実施する計算に特化した構造を持つため、特に推論で効果を発揮する。Googleが提供するAIサービスのように、一度学習させたAIモデルを膨大な数のエンドユーザーが繰り返し利用するサービスでは、日々の推論処理にかかるコンピューティングリソースや消費電力といったコストの総量が、初期の学習コストをはるかに上回るためだ。

　AI技術の急速な普及は、コンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」に代表されるアプリケーション実行環境の標準についても再考を促している。現代のアプリケーション開発に欠かせないKubernetesも、AIワークロード（AI技術に関する処理）特有の要求に適応する中で、重要な転換期を迎えている。

　「AIモデルのように、GPUやTPUといった特殊なハードウェアを効率的に利用するという新たな要求に対し、Kubernetesを根本的な構造から見直すべきなのか。それとも、既存の仕組みは維持しつつ、AIモデル向けの新しい仕組みを追加して共存させるべきなのか」。アブドゥラ氏はこう問い掛け、「GoogleはKubernetesコミュニティーの動向を注視しており、まだ正式な見解は固めていない」と付け加える。

　当面の間、GoogleはマネージドKubernetesサービス「Google Kubernetes Engine」（GKE）の機能を強化することで、AIワークロードをより効率的かつ容易に処理できるよう支援する方針だ。具体的には、AIワークロードの処理先をGPUからTPUに切り替えられるようにするライブラリ（プログラム部品群）の導入、GPUを社内の複数チームが共有できるようにするための詳細なリソース管理機能の追加などがある。

　インフラが進化し、AIモデルが急増する中で、ますます複雑になるシステム管理を支援する中心的な存在として、アブドゥラ氏はGoogleのAIアプリケーション開発ツール「Vertex AI」を挙げた。Vertex AIを利用することで、企業はGoogle製AIモデルだけではなく、オープンソースのAIモデルやサードパーティー製AIモデルを一元管理でき、利用契約からAIモデルの移行までのさまざまなプロセスを簡素化できる。

　企業のAI技術活用における主な課題の一つは、「Gemini 1.5」から「Gemini 2.5」への移行といった、AIモデルの急速なアップデートに追随することだ。Vertex AIはこのプロセスを支援するために、AIモデルのバージョン間で品質が同等であることを保証する評価サービスなどのツール群を提供する。「異なるAIモデル間でのプロンプト（指示）の互換性に悩む企業向けに、Googleはプロンプトの移行を可能にするツールキットを導入した」とアブドゥラ氏は語る。

　アブドゥラ氏は、自律的に思考し、計画を立て、データを参照し、他のシステムと連携して複雑なワークフローを自動化する「AIエージェント」の登場にも言及する。同時に、企業がAIエージェントの扱い方を模索している現状にも触れる。

　Googleは、いち早くAIエージェントの開発ツールを提供した企業の一つだ。同社の「Vertex AI Agent Builder」とオープンソースの「Agent Development Kit」（ADK）は、さまざまなデータソースに接続し、他のAIエージェントと連携できるAIエージェントの作成を簡素化することを目的としている。

　AIエージェントによる生産性向上が期待できる一方、ガバナンス上の課題も生じる。主な懸念は、企業がAIエージェントを中核的な業務プロセスに深く組み込むようになるほど、その権限やアクセス権の管理が難しくなる点だ。

　「基本的なAIエージェントを動かすこと自体は、それほど高度で複雑なものではない」。アブドゥラ氏は、開発ツールの進化をこう表現する。その上で同氏は、AIエージェントの真の進化とは、「単純なタスク自動化能力から、与えられた権限の範囲で、状況を判断しながら複数のツールやデータを連携させて、自律的にタスクをやり遂げる能力を備えたAIエージェントに進化させること」だと話す。

　次回は、AIエージェントの進化を支援するためのGoogleの取り組みを紹介する。