グーグルクラウドの製品VPであるマイケル・ガーステンハーバー氏は、同社の企業向けAIプラットフォーム「Vertex AI」に関する業務を主に担当しており、AIモデルの実際の活用状況と、エージェントAIの潜在能力を引き出すために必要なことを高い視点から見ています。彼は、AIモデルが3つのフロンティア、すなわち純粋な知能、応答時間、そして大規模で予測不可能なスケールで運用する際のコストに挑んでいると発表しました。
ガーステンハーバー氏は、AI業界での経験について、「2年前からAIに関わっており、Anthropicで1年半、グーグルでは約半年です。私はVertex AIを運営しており、エンジニアが独自のアプリケーションを構築できるよう支援しています」と述べています。彼の顧客は主にエンジニアで、エージェントパターンや世界で最も賢いモデルの推論にアクセスしたいと考えています。
グーグルを選んだ理由について、ガーステンハーバー氏は、「グーグルは、インターフェースからインフラ層まで一貫して持っている点で世界的にユニークです。データセンターを構築し、電力を購入し、発電所を建設することができます。独自のチップやモデル、推論層、エージェント層を持ち、APIやエージェントエンジンを通じてコンプライアンスとガバナンスを確保しています」と述べています。
AIモデルの能力について、ガーステンハーバー氏は、「3つの境界があります。Gemini Proのようなモデルは純粋な知能に調整されています。次に、応答時間の境界です。顧客サポートでは、迅速な応答が求められます。最後に、コストを考慮した大規模展開の境界があります」と述べています。
エージェントシステムの普及が遅れている理由について、ガーステンハーバー氏は、「この技術は基本的に2年しか経っておらず、まだインフラが不足しています。エージェントの動作を監査するパターンや、データへの権限付与のパターンがありません」と述べています。また、ソフトウェアエンジニアリングでは、開発環境が整っているため、特に迅速に進展しているとしています。