AI 市場の「非合理性」について公には警告している一方で、Google のリーダーシップは非公式に、AI の処理能力を 6 か月ごとに 2 倍にする積極的なインフラストラクチャの拡張を命令しています。
閲覧したプレゼンテーションによると今週の CNBC によると、この指令は、計算量の多い「推論の時代」をサポートするために、5 年以内に 1,000 倍の規模に拡大することを目標としています。
インフラストラクチャ担当副社長のアミン・ヴァハダットによって発表されたこの社内指令は、CEO のサンダー・ピチャイ氏の最近のコメントとはまったく対照的です。バブルの可能性について BBC とのインタビュー。
この戦略は、過小投資に対する実存的恐怖に駆り立てられ、Google の Ironwood TPU チップのようなカスタム シリコンに依存して、容量とともにコストが高騰するのを防ぎます。
1,000 倍の使命: Google の作戦会議室の内部
11 月 6 日の全員参加会議から明らかになった詳細は、戦時中の足場で運営されている企業の姿を浮き彫りにします。
インフラストラクチャ担当副社長の Amin Vahdat は、需要に追いつくために必要な指数関数的な成長要件を示す「AI インフラストラクチャ」というタイトルのロードマップを提示しました。この指令では、Google が競争力を維持するために、AI の処理能力を 6 か月ごとに 2 倍にすることが明示的に求められています。
長期予測では、わずか 4 ～ 5 年以内に能力が 1,000 倍という驚異的な増加を目標としています。この加速を推進しているのは、これまで大量のコンピューティング リソースを消費してきたモデル トレーニングではなく、「推論の時代」への根本的な変化です。
最近発売された Gemini 3 Pro のようなモデルは、推論タスクを実行し、コードを実行するために大量の継続的なコンピューティング能力を必要とします。
ヴァフダット氏は、「AI インフラストラクチャにおける競争は、AI 競争の中で最も重要であり、最も高価な部分でもあります。」と警告しました。
この感情は CEO のサンダー氏によって強化されました。ピチャイ氏は、ハードウェアの制限により、同社のビデオ生成ツール Veo では機会を逃したと述べた。ピチャイ氏は、クラウドの堅調な成長にも関わらず、「もっと多くのコンピューティング能力があれば、この数字はもっと良くなっただろう」と認めました。
市場の懐疑的な見方に直面して業績が縮小するどころか、社内の見方では、2026 年は「浮き沈み」の「激しい」年になると考えられています。リーダーのメッセージは明確です。成長に対する主な制約は、もはやソフトウェアの能力ではなく、コンピューティングの物理的な可用性です。
シリコン シールド: アイアンウッド、アクシオン、および効率の罠
既製のハードウェアを使用して容量を 1,000 倍に拡張することは、財政的に破滅的になります。 Google の戦略は、パフォーマンスの向上をコストの線形的な増加から切り離すことにかかっています。 Vahdat 氏は、エンジニアリング要件について次のように概説しました。
「Google は、『本質的に同じコストで、さらには同じ電力、同じエネルギー レベルで、1,000 倍の機能、コンピューティング、ストレージ ネットワーキングを提供できる必要がある』と述べました。」
この大規模な拡大を支えているのは、単純だが厳しい経済現実です。効率が持続可能性への唯一の道であるということです。最近一般提供を開始した Ironwood TPU への依存が、この戦略の中心となっています。
v5p と比較してピーク パフォーマンスが 10 倍向上していると主張するこの第 7 世代チップは、前世代の Trillium 世代と比較してワットあたりのパフォーマンスが 2 倍になっています。
汎用ワークロードは新しい Arm ベースの Axion CPU にオフロードされ、AI タスク用の電力と熱ヘッドルームが解放されます。 Google は、標準的なコンピューティング ジョブをより効率的なプロセッサに移行することで、電力を大量に消費する TPU に利用できるエネルギーを最大化することを目指しています。
「共同設計」哲学を採用し、エンジニアはソフトウェアをハードウェア アーキテクチャと直接統合します。 Google DeepMind の研究結果がチップ設計に反映され、同社は標準のハードウェアでは得られない利益を絞り出すことができます。 Vahdat 氏は、「それは簡単ではありませんが、コラボレーションと共同設計を通じて、そこに到達するつもりです。」と述べました。
しかし、立ちはだかるのは「効率の罠」です。ジェボンズのパラドックスは、コンピューティングの効率が向上すると、需要が増加して余剰を消費し、コスト削減が無効になることを示唆しています。推論のコストが低下すると、エージェントのワークフローと「Deep Think」推論によって引き起こされるクエリの量が爆発的に増加し、総エネルギー消費量が高水準に維持されることが予想されます。
バブルのパラドックス: 「不合理性」 への賭け
生成 AI の投資収益率 (ROI) に関する外部の懐疑論が高まる中、この積極的な内部拡張は進行します。
BBC とのインタビューで、ピチャイ氏は AI の現在の市場評価には「不合理な要素」があることを認めました。このような世間の警戒にもかかわらず、アルファベットは2025年の設備投資予測を930億ドルに引き上げ、2026年には「大幅な増加」が計画されている。
従業員は質疑応答の中で、この断絶についてリーダーシップに直接異議を唱えた。 1 つの質問は、支出の急増と市場調整の懸念との間の緊張を特に取り上げたものでした。
「多額の Al 投資が行われ、市場では Al バブル崩壊の可能性が話題になる中、Al 市場が期待どおりに成熟しない場合、長期的な持続可能性と収益性の確保についてどのように考えていますか?」
ピチャイ氏の防御は、同社のバランスシートにかかっています。同氏はこう主張した。「当社は他の企業よりも失敗に耐えられる立場にある。」
防御的に言えば、この論理は、過小投資のリスクは存続するものであり、過剰投資は単にコストがかかるだけであると仮定しています。
このような推論は、現在進行中の AI 設備投資ブームを推進しており、インフラストラクチャの構築が目先の収益現実から切り離されています。 Google は、資本集約型の消耗戦で競合他社を凌ぐことができると事実上賭けている。
市場の現実: AI の囚人のジレンマ
によると、Google、Microsoft、Amazon、Meta の「ビッグ 4」を合わせると、今年はインフラストラクチャに 3,800 億ドル以上を費やすことが予測されているhref=”https://www.cnbc.com/2025/11/21/google-must-double-ai-serving-capacity-every-6-months-to-meet-demand.html”target=”_blank”>CNBC が引用した数字。 Nvidia CEO のジェンスン・フアン氏は今週、明確な需要を挙げて「バブル」の説を明確に否定し、Google はこれを回避する必要があるとの見方を示しました。
競合する OpenAI は、独自の苦戦に直面しています。今週明らかになったサム・アルトマン氏の内部メモは、業界リーダーが規模拡大に伴う経済的現実にますます直面していることを示唆している。これにより、Google が垂直統合を活用する機会が生まれます。
ボトルネックをデータの可用性から純粋なトークン生成の速度とコストに移すのが「推論の時代」です。 Google の具体的な利点はカスタム シリコン スタックにあり、Nvidia ハードウェアのみに依存する企業よりも利益を圧迫する価格戦争をうまく乗り切ることができる可能性があります。
Gemini 3 Pro や Gemini 3 Pro Image などの最近の製品発売により、この需要はさらに促進されます。最終的に、結果は、「Deep Think」やエージェント ワークフローなどのプレミアム機能が、ハードウェアの減価償却よりも早く収益を上げられるかどうかにかかっています。
驚異的なコストがかかるにもかかわらず、Google はこれまでのところ、「構築すれば必ずやってくる」戦略に注力しているようです。
