「Google Cloud Next '26」現地レポート 第2回

Google Cloud Next '26レポート、Geminiのエージェント基盤、第8世代TPU、Wiz買収の狙いなど

「すでに開発コードの4分の3はAI生成」 Google Cloud CEO、エージェント時代の戦略を語る

「Google Cloud Next '26」で登壇したGoogle Cloud CEOのトーマス・クリアン（Thomas Kurian）氏

　Google Cloudが2026年4月に米国で開催した年次カンファレンス「Google Cloud Next '26（以下、Next）」。会期中、Google Cloud CEOのトーマス・クリアン氏が記者向けの質疑応答を行い、現在のGoogle Cloudの戦略を話した。

　クリアン氏の発言からは、IaaS/PaaSから始まり、AIモデル、セキュリティ、チップなどへ領域を広げてきたGoogle Cloudが、それらを一つのスタックとして統合し、「AIエージェント企業」の基盤を提供する存在へと変貌しつつある現在が浮かび上がった。

差別化ポイントは「フルスタックの垂直統合」と「オープン性」の両立

　今年のNextにおいて、Google Cloudは満を持して「Gemini Enterprise Agent Platform」を発表した。これはAIエージェントの構築から、管理、スケール、最適化まで、エンドツーエンドでカバーするプラットフォームである（関連記事：AIエージェントだけで“1万人参加のマラソンイベント”を計画せよ ― Google Cloudが年次イベントでデモ）。

　ここ数年のNext基調講演で、クリアン氏は繰り返し、Google Cloudが「フルスタックのAI企業」であることを強調してきた。ユーザーが直接使うプロダクトやプラットフォーム、AIモデルやツールだけでなく、世界レベルのAI研究、さらにAIインフラまでを備える“ユニファイド（統合）スタック”を持つAI企業はほかにない、という主張だ。

　「われわれは、独自のチップ（TPU：Tensor Processing Unit）と独自のフロンティアモデル（基盤モデル）を持つ、唯一のハイパースケーラーだ」（クリアン氏）

Google Cloudの「ユニファイドスタック」

　ハイパースケーラー他社の動向を見ると、AWSが独自のAI専用チップ（Trainium）を開発しており、2024年末にはフロンティアモデル「Amazon Nova」も発表している。したがって、Google Cloudが“唯一”という表現はやや大げさだが、Google Cloudが大きく先行しているのは事実だろう。

　また、OpenAIやAnthropicといったAI企業は、フロンティアモデルの提供では大きな力を持つものの、セキュリティやデータプラットフォームの側面はカバーしておらず、顧客自身がそれを解決しなければならない。

　クリアン氏は、そうしたすべてを自社で垂直統合しているのがGoogle Cloudだと強調する。「コンピューティングからエージェントの実行効率、エージェントによるツールアクセスまで、スタック全体を一気通貫で最適化できる」と述べたうえで、「スタックの幅と言う点で他社との差別化が図れている」と続ける。

　こうした統合は、組織横断的な協業体制で支えられているという。「（AI研究機関である）DeepMindとは、週次でイテレーションを回している。モデルに改善が必要な箇所が見つかったら、最適化のためのトレーニング環境やデータをDeepMindに提供する」と説明する。Google Cloudだけでなく、Google全体を横断して長期的な課題に取り組む体制が、包括的なスタックを可能にしていると語った。

　ただし、その一方で「企業がすべてをGoogleから調達することを期待しているわけではない」とも述べる。「垂直統合」と同時に「オープン性」も持つこと、その両立がGoogle Cloudの基本姿勢だ。

　たとえば、NVIDIAとは緊密なパートナーシップを結んでおり、今回のNextでは「NVIDIA Vera Rubin NVL72」をいち早く提供することを発表した。またモデルに関しても、サードパーティ製の複数のモデルをサポートしている。

　「シリコン層もデータプラットフォーム層も、セキュリティ層もオープンに保っている」「Google Cloudの差別化は、スタックの各層を高品質に保ちながら、深く統合した点にある。そのうえでオープンなアーキテクチャを維持することで、顧客に『選択の自由』を提供している」

　企業のデータは外部のアプリケーションやサービスに分散しているため、AI活用においてはそれらとのオープンな連携も重要だ。ここでは、すでに100以上のコネクターを提供していると紹介した。カバー領域は「ドキュメント系」（Box、Dropbox、SharePointなど）、「SaaSアプリケーション」（Workday、ServiceNow、Salesforce、Oracle、NetSuiteなど）、「データベース」（Oracle、Databricks、Snowflakeなど）、そして「ソフトウェアエンジニアリング」（Atlassianなど）の4つだ。

　コネクターに加えて、Google Cloudは「Bring Your Own MCP」として、企業が自社システムをMCP経由で接続できるようにする機能を発表したことにも触れた。

第8世代のTPUを発表、トレーニング用と推論用は異なる設計に

　今回のNextで、Gemini Enterprise Agent Platformと双璧をなす発表となったのが、最新TPU「TPU 8t」「TPU 8i」の発表だ。Google CloudのTPUは8世代目だが、今回はトレーニング向け（TPU 8t）と推論向け（TPU 8i）と用途を分けて、2種類がラインアップされた。2種類に分けた理由は、トレーニング処理と推論処理の要件が「根本的に異なるから」だという。

　トレーニング用のTPU 8tは、ICI（Inter-Chip Interconnect）技術により、1つのスーパーポッドに9600チップ、2ペタバイト（2PB）の共有高帯域メモリを搭載し、超低遅延での処理を実現する。前世代のIronwoodと比べて処理性能は3倍、電力効率は2倍に向上した。水冷設計を採用しており、大規模なロケーションでの利用を想定している。

　一方で、推論用システムは、処理のレイテンシを抑えたり、データ主権を確保したりするために、多くの拠点に分散配置する必要がある。水冷設備のないデータセンターやエッジ拠点にも対応できるよう、推論チップでは空冷設計を採用している。

　推論用TPU 8iのチップ設計で、特筆すべきは新しいメモリシステムの採用だ。クリアン氏は、エージェントの普及が、チップの設計思想そのものを変えつつあることを説明した。

　「エージェントの構築が高度化するにつれて、メモリに保持するデータ量が増えている。推論処理ではデータを長時間保持するキャッシュの仕組みが必要であり、これはトレーニング用チップに必要な設計とはまったく異なる」