Google Cloud AI Launchは、2018年にGoogleがクラウドコンピューティングプラットフォームを人工知能および機械学習サービスのスイートで拡張した時期を指し、それ以前のクラウド提供に基づいて構築された。これらのサービスは、Google検索やGmailなどのGoogleの内部製品に使用されるのと同じインフラストラクチャ上で動作するGoogle Cloudプラットフォームを通じて、高度なAI機能を開発者や企業が利用できるように設計された。この発表は、AIツールの商用化における重要な一歩を示し、Cloud AutoMLやCloud TPUなどのサービスがより広い層に利用可能となった。
Google Cloudは、2008年4月にApp Engineの立ち上げとともに最初に発表され、2018年までにインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス、プラットフォーム・アズ・ア・サービス、サーバーレスコンピューティングを提供する包括的なプラットフォームへと進化していた。2018年のAIに焦点を当てた追加は、機械学習と人工知能の機能をクラウドに統合するというより広い戦略の一部であり、Amazon Web ServicesやAzureなどの競合他社に対抗する位置づけだった。これらのサービスは、Google DeepMindからの貢献を含む、深層学習とニューラルネットワークモデルに関するGoogleの内部研究を活用した。
Cloud AIサービス
2018年の発表では、Cloud AIの傘下にいくつかの主要サービスが導入された。2018年9月時点でベータ版だったCloud AutoMLは、ユーザーが広範な専門知識なしにカスタム機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイすることを可能にした。Cloud TPUは、モデルのトレーニング用に特化したアクセラレータを提供し、深層学習ワークロードを大幅に高速化した。Cloud Machine Learning Engineは、TensorFlowなどの主流フレームワークを使用してモデルを構築およびトレーニングするためのマネージドサービスを提供した。
その他のサービスには、会話型インターフェースを構築するためのDialogflow Enterprise、テキスト分析のためのCloud Natural Language、音声処理のためのCloud Speech-to-TextおよびCloud Text-to-Speechが含まれた。Cloud Vision APIとCloud Video Intelligenceは画像および動画分析を可能にし、Cloud Translation APIは数千の言語ペアにわたる動的翻訳をサポートした。これらのツールはGoogleの深層学習モデルに基づいて構築され、高度なAI技術をスケーラブルなクラウドサービスとして利用可能にした。
インフラストラクチャとコンピューティング
AIサービスは、Google Cloudのより広いインフラストラクチャによって支えられており、これにはコンピューティング、ストレージ、ネットワーキング製品が含まれた。Compute EngineはLinuxまたはMicrosoft Windowsを実行する仮想マシンを提供し、App EngineはJava、Python、Goなどの言語でアプリケーションをデプロイするためのプラットフォーム・アズ・ア・サービスを提供した。Google Kubernetes Engine（GKE）はKubernetesに基づくコンテナ化されたワークロードを管理し、Cloud Functionsはイベント駆動型のサーバーレスコンピューティングを可能にした。
ストレージに関しては、Cloud Storageがエッジキャッシュ付きの非構造化データを処理し、Cloud SQLがMySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Serverに基づくマネージドデータベースを提供した。Cloud Spannerは水平方向にスケーラブルなリレーショナルデータベースを提供し、Cloud BigtableはマネージドNoSQLサービスとして機能した。これらのコンポーネントは、AIモデルを大規模にトレーニングおよびデプロイできる基盤を形成した。
ビッグデータと分析
AIワークロードはしばしば堅牢なデータ処理を必要とし、Google Cloudはいくつかのビッグデータツールを提供した。BigQueryは分析用のスケーラブルなデータウェアハウスとして機能し、Apache Beamに基づくCloud Dataflowはストリームおよびバッチ処理を扱った。DataprocはApache HadoopおよびApache Sparkジョブをサポートし、Cloud Pub/Subはメッセージキューを通じてイベント取り込みを管理した。これらのサービスにより、組織は効果的な機械学習に必要な大規模データセットを準備および分析できるようになった。
管理とセキュリティ
エンタープライズ導入をサポートするため、Google Cloudにはリソース管理用のウェブインターフェースであるCloud Consoleや、ブラウザベースのコマンドラインアクセスを提供するCloud Shellなどの管理ツールが含まれた。Operationsスイート（旧Stackdriver）はモニタリングとロギングを提供した。セキュリティ機能には、ロールベースのアクセス制御のためのCloud IAM、シングルサインオンのためのCloud Identity、暗号化キー管理のためのCloud Key Management Serviceが含まれた。これらのツールは、AIサービスが管理された安全な環境でデプロイされることを保証するのに役立った。
影響と遺産
2018年のAI発表は、Google CloudをクラウドAI市場の主要プレーヤーとして確立するのに役立ち、Amazon Web ServicesやAzureの提供と競合した。Cloud AutoMLのようなアクセスしやすいツールとCloud TPUのような高性能ハードウェアを提供することで、Googleはより広範な組織が機械学習と生成AI技術を採用できるようにした。これらのサービスは、その後の年にAIアプリケーションの中心となる大規模言語モデルとTransformerアーキテクチャの開発の基盤を築いた。2022年時点で、Googleの公式資料はGoogle CloudをGoogle Cloud Platformの新しい名称として言及しており、インフラストラクチャを超えてAIやその他のサービスを含むプラットフォームの拡大した範囲を反映していた。