Googleは年次開発者会議「I/O 2026」にて、Geminiを単なる生成AIから自律的なエージェントへと進化させる戦略を鮮明にした。検索からドキュメント作成まで、あらゆる製品が「対話」を軸に再定義される中、同社が直面する巨大なインフラ投資の是非が問われている。
GoogleのSundar Pichai CEOは、I/O 2026のステージで「エージェント型Gemini時代」の幕開けを宣言した。同社が提示したのは、単なるテキスト生成の枠を超え、ユーザーの意図を汲み取ってタスクを完遂する「行動するAI」への転換だ。特筆すべきは、月間3.2京トークンという爆発的な処理量である。これは、AIがもはや実験的なツールではなく、社会インフラとして定着したことを裏付けている。特に「Ask YouTube」や「Docs Live」といった新機能は、検索という受動的な行為を、AIとの能動的な共同作業へと昇華させようとするGoogleの執念を感じさせる。音声によるドキュメント作成機能などは、UIの概念を根本から覆す可能性を秘めている。しかし、この壮大なビジョンの裏側には、年間1,800億〜1,900億ドルという天文学的な設備投資が存在する。2022年の約6倍に膨れ上がったこの投資額は、AI競争がいかに資本集約的な消耗戦であるかを物語っている。第8世代TPU（8t/8i）による推論と学習の最適化は、このコストを正当化するための必須条件だ。Googleは、JAXやPathwaysを駆使して世界規模で計算資源を分散させることで、モデル開発の期間を劇的に短縮しようとしている。だが、批評的に見れば、この「フルスタック戦略」は他社を寄せ付けない強みであると同時に、一度でも技術的優位性を失えば逃げ場を失う背水の陣でもある。AIが現実をシミュレートする「Gemini Omni」のような次世代モデルが、実際にどれほどの精度でユーザーの期待に応えられるのか。そして、この膨大なコストを上回る収益性を、検索広告以外の領域でどう創出するのか。Googleは今、AIの「利便性」という幻想を、持続可能な「ビジネス」へと変換する正念場に立たされている。
月間のモデル処理トークン数が3.2京（3.2 quadrillion）に到達。年間設備投資額が2022年の約6倍となる1,800億〜1,900億ドル規模へ拡大。第8世代TPUとして、学習用「TPU 8t」と推論用「TPU 8i」を導入。Geminiアプリの月間アクティブユーザー数が1年で4億から9億へ倍増