要約
Google Cloudの製品VP、マイケル・ガーステンハバー氏は、同社のAIプラットフォーム「Vertex AI」のリーダーとして、企業がAIモデルをどのように活用しているかを把握しています。彼は、AIモデルの能力が「生の知性」、「応答時間」、および「コスト」に関する三つの境界を同時に押し広げていると指摘しました。この考え方は、AIモデルの新たな可能性を探る上で重要です。
AI技術の進展は、企業が競争力を維持し、効率を向上させる手助けをします。特に、応答時間の短縮は顧客体験に直結し、ビジネスの成功に影響を与えます。ガーステンハバー氏は、Googleの包括的なインフラを活用し、エンジニアが最高のAIモデルを使用できる環境を提供しています。
読者が知っておくべきポイントは、AIモデルの能力向上における三つの重要な要素、すなわち知性、応答時間、コストです。これらを同時に考慮することで、より効果的なAIの展開が可能になります。また、Googleの独自のインフラが、これらの要素を実現するための強力な基盤となっていることも注目です。
別の視点
- Vertex AIは複雑な設定やエラー処理の不安定さが批判され、開発者の生産性を低下させている。
- Vertex AIの機能には遅延があり、ユーザーからの能力に関する重要な批判が寄せられている。
- Vertex AIは地域ごとにモデルが分断されており、管理が煩雑で企業の効率性を損なうとの指摘がある。
編集部一言
結局、Googleが誇る「Vertex AI」の実際のパフォーマンスは、華やかな理論とは裏腹に、開発者の生産性を蝕む厄介な代物なのではないか。
元記事: https://techcrunch.com/2026/02/23/googles-cloud-ai-lead-on-the-three-frontiers-of-model-capability/
公開日: Mon, 23 Feb 2026 19:18:42 +0000
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