Googleは2030年までにAI能力を1000倍に成長させる必要があると述べる

• Googleの幹部は、AIインフラを6ヶ月ごとに倍増する必要があると述べています。
• 同社は、チップ、エネルギー、ストレージネットワークに制限に直面しています。
• Googleはスケーリングを達成するために、自社のTPUと最適化モデルに依存しています。

Google社は、人工知能インフラに対する前例のない負荷の増加に直面しています。経営陣によると、同社は6ヶ月ごとに計算能力を倍増させる必要に迫られています。

これはGoogleクラウド副社長のアミン・ヴァーダットが従業員の全体会議で発表したものです。彼は、同社が「4〜5年で更に1,000倍にスケールする」必要があると強調しました。CNBCが報じています。

ヴァーダットによると、問題はパフォーマンスを向上させる必要があるだけでなく、同じコストとエネルギー消費レベルを維持することにもあります。彼はGoogleが現在利用可能なソリューションよりも「より信頼性が高く、性能が良く、スケーラブル」なインフラを構築する義務があると述べました。

同時に、彼は企業がデータセンターの運用コストの急増を避けなければならないと述べました。

AIに対する需要の増加は依然として主要な制限要因であると、幹部は指摘しました。この場合、アナリストはそれが実際のユーザーアクティビティによってどの程度形成されているのか、そしてどの程度がGoogleサービスにおけるAI機能の統合によるものなのかについてはまだ不明確です。

4,000億ドル以上のStargateプロジェクトのために米国に6つのデータセンターを建設しているOpenAIも、同様のインフラ課題に直面しています。

AIモデルのトレーニングと出力に必要なNvidia GPUの世界的な不足が追加の障害となっています。最近の四半期報告書で、同社はチップが「完売」していると述べ、その不足はすでにGoogleの技術採用スケジュールに影響を与えています。

GoogleのCEOであるスンダー・ピチャイは、容量制限のためにより多くのユーザーに拡大できなかったVeoツールの例を挙げました。

Nvidiaへの依存を減らすために、Googleは自社のシリコン設計に賭けています。11月、同社は第7世代TPUプロセッサを発表し、最初のバージョンと比較してエネルギー効率が約30倍向上していると述べています。

さらに、Googleはモデルアーキテクチャを最適化し、物理的なデータセンターインフラを拡張する計画です。

ピチャイは競争とクラウドサービスの需要を満たす必要性から、2026年は「忙しい年」になると従業員に警告しました。彼はAI市場の過熱に関する話は「確かに関連性がある」と認めましたが、同社はインフラ開発を加速し続ける準備ができていると述べました。