グーグルの大胆なAI三本柱：Ironwood、Agent2Agent、Vertex Generative MediaがエンタープライズAIの新たな基準を確立
本日開催されたCloud Next 25カンファレンスで、Google Cloudは画期的なAIに関する3つの発表を行いました。これらは、エンタープライズ人工知能のインフラ、相互運用性、創造的な能力に大きな変化をもたらすものです。Ironwood TPU、Agent2Agentプロトコル、Vertex AI Generative Mediaスイートは、それぞれが単独でも大きな成果ですが、連携することで、AIの未来は推論優先、エージェント主導、そしてネイティブなマルチモーダルであるという説を強く裏付けています。
Ironwoodの驚異的な42.5エクサフロップスの推論に最適化されたコンピューティングによるスーパーコンピューティングの再定義から、Agent2AgentによるAIエージェント間の通信の標準化、Vertexの生成パイプラインによる数週間分のクリエイティブ制作を数時間に短縮することまで、Google Cloudは単に改良を重ねているだけではありません。今日の分散的でリソース集約的な状況をはるかに超える、エンタープライズAIの巨大な構造を構築しようとしています。
「推論の時代」：Ironwood TPUがAIインフラを再定義
液体冷却の音と、巨大データセンターの光の中で、新しい種類の知能が生まれています。それは学習ではなく、理解です。Googleの第7世代Tensor Processing UnitであるIronwoodは、AIハードウェアの進化における重要な転換点となります。これは、すでに学習済みのモデルを大規模に推論、応答、反応させるために特別に設計された、同社初のチップです。
Ironwoodの導入に詳しいシステムアーキテクトは、「これはコンピューティングの新たなフロンティアです」と述べています。「これまで10年間、トレーニングに特化したハードウェアが存在していましたが、リアルタイムの価値が提供されるのは推論です。それはユーザー、ワークフロー、そしてビジネスの成果にもたらされます。」
最大9,216個の液体冷却チップを搭載し、驚異的な42.5エクサフロップスを実現するIronwoodは、現在世界最高のスーパーコンピュータであるエル・キャピタンを24倍も上回ります。SparseCoreのアップグレード、チップあたり192GBのHBM、1.2Tbpsのチップ間ネットワークにより、大規模言語モデルや科学シミュレーションの分散需要に最適化された、低遅延、高帯域幅のメッシュが実現します。
しかし、おそらく最も注目すべきは、Ironwoodが前モデルと比較してワットあたりのパフォーマンスが2倍向上し、2018年のTPU v1よりも約30倍効率的であることです。このアーキテクチャの飛躍は、大規模AI導入における新たな経済的、環境的な実現可能性を示唆しています。
クラウドアナリストは、「数兆のトークンにわたって、リアルタイムで、あらゆる様式で推論を持続できるシステムを、半分のエネルギーコストで実現できるのです」と述べています。「これは単なるパフォーマンスではありません。戦略的な優位性です。」
Agent2Agent：AIの最も喫緊な統合問題を解決
Ironwoodが生の計算能力を発揮する一方で、GoogleのAgent2Agentプロトコルは、エージェント間の通信という別の問題に取り組みます。本日、Salesforce、SAP、PayPal、Deloitteを含む50社以上のエンタープライズパートナーのサポートを得てリリースされたA2Aは、AIエージェントがサイロ化されたシステム、フレームワーク、ベンダー間でタスクを調整し、コンテキストを交換できるオープンプロトコルを導入します。
A2Aの中核は、長年の業界のジレンマに対する答えを求めることです。すべてのAIツールが独自の壁に囲まれた庭で動作する場合、それらが連携してエンドツーエンドのビジネス上の問題を解決するにはどうすればよいでしょうか？
HTTP、JSON-RPC、SSEに基づいて構築されたA2Aのオープンソース設計は、セキュア・バイ・デフォルトのアーキテクチャ、フィードバックループによる長期タスクのサポート、モダリティに依存しないメッセージング（テキスト、ビデオ、オーディオ）、ツールへの依存なしにエージェントが完全に自律できること、という5つの基本原則に従っています。機能発見のためのエージェントカードや、複雑なコラボレーションのための構造を提供するタスクライフサイクルなどの主要な機能があります。
魅力的なユースケースは採用です。マネージャーはAIアシスタントに候補者の調達を依頼できます。そのエージェントは、専門的なソーシングエージェントと連携し、面接のスケジュールを立て、フィードバックループを管理し、コンプライアンスチェックを実行します。これらはすべて、A2A対応のエージェント間メッセージングを通じて行われます。
アナリストは、長期的な影響は単なる生産性の向上よりも深い可能性があると示唆しています。
Vertex AI Generative Media：1つのプラットフォーム、すべてのモダリティ、エンタープライズグレード
Ironwoodがバックエンドを強化し、Agent2Agentがワークフローを調整するにつれて、Vertex AIの拡張されたGenerative Media Suiteは、企業がテキストプロンプトから、エクスペリエンスを作成、ブランド化、および提供できるようにします。
注目の新機能は、さまざまなジャンルにわたって高忠実度で感情的なニュアンスのあるオーディオを生成するテキストから音楽へのモデルであるLyriaです。企業はすでに、キャンペーンの雰囲気や物語に合わせて、カスタムのロイヤリティフリーのサウンドトラックでストックライブラリを置き換えるために活用しています。
一方、Veo 2は、インペインティング、アウトペインティング、カメラパス制御などの編集ツールを備えた映画のようなビデオ生成を導入し、代理店に新しいレベルのクリエイティブディレクションを提供します。Chirp 3は、わずか10秒の入力とダイアリゼーション機能からカスタム音声クローンを作成し、アクセシビリティ、ブランディング、オーディオ分析における新しい用途を開拓します。Imagen 3は、画像生成のディテール、照明、オブジェクト削除を改善し、プロフェッショナルグレードのビジュアルコンテンツに対するGoogleの取り組みを強化します。
重要なことに、すべての出力はエンタープライズの安全機能によって管理されています。
- トレーサビリティのためのSynthIDウォーターマーク
- 有害なプロンプトをブロックする安全フィルター
- 顧客トレーニングデータを保護するためのデータガバナンス
- 著作権侵害から企業を保護するためのIP補償
戦略的統合：部分の合計を超えるビジョン
この3つを単なる3つの印象的な発表以上にしているのは、それらの間の哲学的な一貫性です。各製品は、単独で競合他社を上回るだけでなく、連動するシステムとして動作するように設計されています。
- Ironwoodは、リアルタイムのモデル提供のためのスケーラブルで推論に最適化されたバックボーンを提供します。
- Agent2Agentは、それらのモデルによって駆動される自律エージェントがシステム全体で流動的に動作できるようにします。
- Vertex Generative Mediaは、インテリジェンスをアウトプットに変換するクリエイティブなペイロードを、瞬時に、そして大規模に提供します。
このスタックは、単なる技術的なアップグレードではありません。それはマニフェストです。AIは、プロアクティブで、構成可能で、エンタープライズセーフであるべきです。プラットフォーム全体でユーザーに代わって行動する必要があります。摩擦なく作成する必要があります。そして、エネルギー、倫理、または統合を損なうことなくそうする必要があります。
閉鎖的なエコシステムと狭いソリューションで混雑している市場において、Google Cloudのモジュール式でオープンでスケーラブルなアプローチは、次世代のAIネイティブ企業のインフラストラクチャ層として浮上する可能性があります。
ある独立したAI研究者は、「彼らが構築したものは製品ではありません」と述べています。「それはエンタープライズAI経済のオペレーティングシステムです。」
最後に：インフラストラクチャのブレークスルーですが、本当の革命は企業内では起こっていません
Googleの発表は技術的に印象的ですが（少なくとも自己申告のPRリリースから）、Ironwoodの推論に最適化されたアーキテクチャから、Agent2Agentのエレガントなオープン性、Vertexのエンドツーエンドの生成力まで、これらの進歩が従来の企業環境で短期的な変革を推進するかどうかについては懐疑的です。
実際、真のイノベーションは別の場所で展開されていると考えています。それは、既存の組織の壁の外で製品を構築している消費者、クリエイター、およびLLMネイティブのスタートアップです。Andrej Karpathyが述べたように、これは通常のトップダウンの採用曲線を逆転させる最初の変革的なテクノロジーであり、企業や政府がその可能性を完全に吸収するよりもずっと前に、個人に指数関数的な価値をもたらします。
今日のAIスタックは、どれほど洗練されていても、依然として同じ企業内の摩擦に直面しています。それは、レガシーシステム、コンプライアンスのオーバーヘッド、ブランドのガイドライン、およびリスク回避です。大企業にとって、最高のツールであっても、多くの場合、既存の業務をわずかに改善するだけであり、それは私たちが強く信じている未来ではありません。