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Google DeepMindとGoogle CloudはDOE Genesis Mission向けに$40MのAI tokenとcloud creditを提供する。10年以内に米国の科学発見速度を2倍にする構想で、17のDOE国立研究所が土台になる。

Google Cloudは7月14日、稼働中のAIランタイムやagent frameworkを検出してCycloneDX 1.6 ML-BOMを生成するk8s-aibomを公開した。ビルド時ではなく実行時のAI資産を棚卸しする点が重要だ。

Google CloudはAlphaEvolveをGemini Enterprise Agent Platformで一般提供に移した。BASFの計画モデル80%超改善、Coolblueの需要予測5%超改善、FM Logisticの倉庫routing 10.4%改善など、実運用の数字を前面に出している。

Google Cloudは、TensorFlowからJAXへの大規模モデル移行で専用の複数エージェントAIを使い、作業を6x高速化したと説明した。焦点は構文変換ではなく、本番モデルの挙動を保ったまま設計を組み替えられるかにある。

Alphabetは4月29日にQ1 2026決算を発表した。総売上高は1,099億ドル（前年比+22%）、Google Cloudは63%増の200億3,000万ドルで初めて四半期200億ドルを突破。純利益は前年比81%増の626億ドルだった。

企業向けAIの勝負は、モデル単体の比較から運用スタック全体の設計へ移っている。Google Cloudは2026年4月24日のCloud Next '26総括で、Gemini Enterprise Agent Platform、Workspace Intelligence、TPU 8t・8i、Virgo Networkを一体のエージェント基盤として打ち出した。

企業向けAIは会話の巧さより、再利用とレビューの仕組みが価値を分ける。Google CloudはGemini Enterpriseでワークフローを共有Skillsとして保存できるようにし、その前日にはAgent Designerで各工程を確認・テスト・承認できると示した。

Googleは第8世代TPUを学習用8tと推論用8iに分けた。8tはpod当たりnearly 3xの計算性能と121 exaflopsを、8iは19.2 Tb/sの相互接続と最大5x低いオンチップ遅延を掲げ、エージェント時代に学習とサービングの要件が完全に分かれたことを示している。

今回の要点は新しい提携そのものではない。NVIDIAとGoogle CloudはA5X Rubin基盤を単一サイト8万基、マルチサイトで96万基まで拡張でき、推論コストと電力当たり処理量を前世代比で最大10倍改善できると示した。

重要なのは、GoogleがVertex AIを複数サービスの集合からgoverned agent platformへ移していることだ。Google Cloudの投稿は、Model Garden経由でGemini 3.1 Pro、Lyria 3、Gemma 4、Claude系を含む200+ modelsへアクセスできると説明する。

重要なのは、AI infrastructureの競争が単体GPU rentalからsupercomputer級のmanaged clusterへ移っていることだ。Google CloudはA4X Max bare-metal instanceが最大50,000 GPU clusterと従来比2倍のnetwork bandwidthを支えると書いた。

なぜ重要か: Google Cloudはanalytics assistantをSQL説明ツールからmodel-backed analysisの入口へ広げている。今回の投稿は、chatから使える2つのAI functionsとしてforecastingとanomaly detectionを明記した。