# 「NVIDIAとも組むし、自社でも作る」GoogleのAI戦略に学ぶ“賢い一手”
## 導入文
Google Cloudのアジア太平洋地域のカスタマーエンジニアリング担当バイスプレジデントであるモー・アブドゥラ氏は、AI技術の活用が実験段階から具体的な事業価値創出へと劇的に変化していると指摘します。本記事では、GoogleのAI戦略の柱であるNVIDIAとのパートナーシップと自社専用ハードウェア開発に焦点を当て、ROIを重視したAI活用におけるポイントを探ります。
## 要約本文
アブドゥラ氏は、AI分野では最新モデルだけでなく、それを支えるインフラの重要性を強調しています。Googleの戦略は、NVIDIAとのパートナーシップと独自のTPU（テンソル処理ユニット）開発の2点に集約されます。Google Cloudは、NVIDIAのBlackwellアーキテクチャ採用GPUを搭載した仮想マシン「Google Distributed Cloud」を通じて、Geminiをオンプレミス環境で提供し、政府や金融など高いセキュリティ要件を持つ分野のニーズに応えています。
また、Googleは独自のTPUアーキテクチャを開発し、AIモデルの学習や推論に特化した構造を持つTPUは、特に推論において高い効果を発揮します。これは、膨大な数のエンドユーザーがAIサービスを利用する際に発生する、日々の推論処理にかかるコストを大幅に削減するためです。AI技術の急速な普及は、Kubernetesのようなアプリケーション実行環境の標準にも再考を促しており、GoogleはAIワークロードの効率的な処理を支援するため、マネージドKubernetesサービス「Google Kubernetes Engine」（GKE）の機能を強化しています。
さらに、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、複雑化するシステム管理を支援する中心的な存在として挙げています。Vertex AIは、Google製AIモデルだけでなく、オープンソースやサードパーティー製AIモデルの一元管理を可能にし、AIモデルの急速なアップデートへの追随を支援します。AIエージェントの登場にも言及し、Googleは「Vertex AI Agent Builder」やオープンソースの「Agent Development Kit」（ADK）を提供し、AIエージェントの作成を簡素化しています。AIエージェントによる生産性向上が期待される一方で、ガバナンス上の課題も認識しており、GoogleはAIエージェントが自律的にタスクを遂行できる能力の進化に注力しています。
## 元記事リンク
[https://news.yahoo.co.jp/articles/bf41a8897ddf034146e430f6cffa708004cd300c](https://news.yahoo.co.jp/articles/bf41a8897ddf034146e430f6cffa708004cd300c)
