Google DeepMind と共同設計されたソフトウェアと TPU 8t を組み合わせることで、LLM の開発を 36% 高速化でき、各アクセラレータから最大 97% の生産性（Goodput）を引き出すことができます。このソフトウェアは、オープンソース フレームワーク（トレーニング用の Pathways や Pallas、チューニング用の Ray や Agent Sandbox）と統合されています。また、万能なソリューションは存在しないことから、NVIDIA と緊密に連携して最新の GPU を提供しています。Google Cloud は、今年後半に提供される次世代の NVIDIA Vera Rubin NVL72 をベースにしたインスタンスをいち早く提供する予定です。

Gemini プラットフォームを BigQuery と組み合わせて使用すると、データ エステート、ML 開発、アクセラレータを 1 か所にまとめることができ、独自データのモデルを 16 倍高速にトレーニングできます。G4 VM と Ironwood TPU のどちらを使用する場合でも、AI Hypercomputer が活用されます。

DeepMind の MuJoCo-Warp で GPU ベースのシミュレーションを実行すると、標準の MuJoCo より最大 100 倍高速になります。Veo、Genie、Nano Banana の合成メディアを使用して、さまざまなエッジケース（実現不可能、高リスク、高費用）をシミュレートしたり、ペタバイト規模の実世界のセンサーデータを BigQuery に取り込んだりできます。Google Cloud での物理エージェントの構築について詳しくは、こちらをご覧ください。

統合された推論テクノロジーを使用して、有用かつ応答性の高いサービスを顧客に提供します。GKE Inference Gateway を使用することで、最初のトークン生成までの時間を 71% 短縮できるほか、llm-d による分散型サービングで 1 秒あたり最大 12 万トークンを処理できます。また、Rapid Cache と TPU 8i を活用することでモデルの読み込み速度を 5 倍高速化でき、ワーキングメモリを必要な場所に正確に配置できます。

Gemini プラットフォームで利用可能な 200 以上のモデルを使用することで、従来の ML モデルのデプロイを 70% 高速化できます。TPU と GPU を選択できるほか、今年後半に提供予定の A5X VM（NVIDIA Vera Rubin）や TPU 8i も利用できます。

GKE Agent Sandbox では、多数のエージェントを安全に運用できます。1 秒あたり最大 300 のサンドボックスをプロビジョニングしつつ、必要に応じて即座に一時停止や再開ができるため、アイドル状態のエージェントに対して料金が発生することはありません。

TorchTPU はネイティブの PyTorch サポートを提供することで、TPU を短期間で理解できるようにします。デベロッパーは、複雑なコードの書き換えを行うことなく、最適なアクセラレータを利用できるようになります。

オープンソースの Kubernetes をベースとする GKE は、エンタープライズ規模のマルチクラウド ポータビリティを実現し、最大 13 万ノードをサポートします。Gemini プラットフォームや Google Distributed Cloud とネイティブに統合されており、ハイブリッド環境へのデプロイにも対応します。

AI Hypercomputer のすべてのアクセラレータは、Cluster Director 機能によってサポートされており、デプロイ前の健全性証明、360 度のオブザーバビリティ ダッシュボード、常時稼働のヘルスチェックなどを利用できます。

クロスクラウド ネットワークを使用すれば、接続の遅延なしにクラウド間でサービスを連携できます。クロスクラウド ネットワークは、Fortune 100 企業の 65% 以上が信頼を寄せるネットワーキング バックボーンであり、毎月 27 エクサバイト以上のデータが扱われています。

Google の柔軟な使用量モデルを利用することで、アクセラレータのスケジュールを柔軟に調整し、費用を削減できます。Spot VM を使用すると、バッチジョブやフォールト トレラント ジョブで最大 91% の費用を削減できるほか、Dynamic Workload Scheduler を使用すると、開始日を柔軟に設定したジョブで最大 50% の費用を削減できます。また、確約利用割引に登録すると最大 50% の割引が適用されます。

Google Cloud は、上位 10 の AI ラボのうち 9 つと、資金調達済みの AI スタートアップの 70% を支援しています。AI Hypercomputer にデプロイすることで、信頼性に優れたデータセンター（2025 年 12 月だけで約 350 社のお客様の 1,000 億超のトークンを確実に処理）を利用できます。

AI Hypercomputer を活用した Google Cloud のデータセンターは、業界をリードするエネルギー効率を実現しており、5 年前と比較して単位電力あたりのコンピューティング能力が 6 倍になっています。これにより、第 8 世代 TPU は前世代と比較してコスト パフォーマンスが 80% 向上し、エネルギー効率が 20% 向上しています。

Google は、当社のデータセンターで使用する電力の 100% と、当社の成長に直接起因する新しいインフラストラクチャの費用を負担することに尽力しています。皆様の AI への取り組みが拡大するにつれ、その費用を地域の家庭や企業が負担することのないよう、Google と提携することをご検討ください。今後数年間、Google はモデルをサービングするための新しい電力とインフラストラクチャに資金を提供するとともに、先進的な原子力、地熱、長期間蓄電といった代替エネルギー源への投資を継続していきます。

Google の Titanium アーキテクチャのカスタム Titan チップは、検証可能なハードウェアのルート オブ トラストとゼロトラスト セキュリティを実現します。cloudvulndb.org の独自分析によると、Google のシステムでは、他の主要クラウドと比較して、重大な脆弱性が最大 70% 少ないことが示されています。