2025年11月6日、GoogleのAIインフラ責任者アミン・ヴァダット氏は全社会議で、AIサービス需要に応えるためには推論処理能力（サービングキャパシティ）を6カ月ごとに2倍にし、4〜5年で1000倍に拡張する必要があると社員に示した。
親会社Alphabetは2025年の設備投資見通しを910億〜930億ドル（現在のレートで約13兆〜14兆円）へ引き上げ、2026年にはさらなる増加を見込んでおり、MicrosoftやAmazon、Metaなど他のハイパースケーラーとともに年間3800億ドル（約57兆円）超をインフラに投じる構図である。 Google Cloudは四半期売上152億ドル（約2.3兆円）、前年比34％成長、受注残（バックログ）1550億ドルと堅調だが、サンダー・ピチャイ氏はGemini 3や動画生成AI「Veoシリーズ」の展開で計算資源（コンピュート）不足がボトルネックになっていると説明した。
同社は第7世代TPU「Ironwood」による電力効率向上や、モデル・ハードウェア・ネットワークの共同設計を通じ、同等コストと電力で1000倍の処理能力提供を目指している。
【編集部解説】
今回、Googleの社内ミーティングから明らかになった「6カ月ごとの容量2倍」「4〜5年で1000倍」という数字は、モデルそのものの進化よりも、その裏側で動くインフラの厳しさを象徴しているように感じます。Gemini 3やVeoのような最前線のモデルがあっても、推論基盤が足りなければユーザーに届けられず、結果的に事業インパクトも頭打ちになってしまうからです。
Googleは910億〜930億ドルという規模の設備投資を掲げつつも、「競合より多く使うこと」ではなく、「より信頼性が高く、高性能でスケーラブルなインフラを作ること」が目的だと説明しています。ここには、汎用GPUだけではなく、自社設計のTPU「Ironwood」を含むフルスタック最適化で、同じ電力・同じコストで1000倍の計算能力を目指すという長期戦略が透けて見えます。
このスケールアップが進めば、高精細な動画生成や長時間のマルチモーダル対話、常時稼働するエージェント型AIなどが、より多くの人に届く可能性があります。一方で、データセンターの電力需要増加や、大手クラウドへの依存度の高まり、インフラ投資をめぐる「AIバブル」議論など、社会インフラや規制のレイヤーにも波及するテーマが増えていくはずです。
innovaTopiaとしては、「AIがすごい」ではなく、「この指数関数的なインフラ投資の先に、どんな体験が一般ユーザーや開発者に開放されるのか」「どのような条件でそれが持続可能になるのか」を一緒に考えていきたいと思っています。とくに、日本からサービスやプロダクトを作る立場にいる方にとっては、GPU調達だけでなく、どのクラウドスタックを選ぶか、どこまで自前で最適化するかといった戦略設計そのものが、数年単位で変わっていくタイミングだと感じます。
【用語解説】
AIインフラストラクチャ
データセンター、GPUやTPUなどの専用チップ、ネットワーク、ストレージ、管理ソフトウェアを含むAIサービス基盤全体を指す概念だ。
Hyperscaler（ハイパースケーラー）
Google、Microsoft、Amazon、Metaなど、巨大なクラウドインフラとデータセンター群をグローバル規模で運用する企業群を指す呼称だ。
CapEx（Capital Expenditures）
設備投資を意味し、データセンターや半導体チップ、ネットワーク設備など長期資産への投資を表す会計用語だ。
TPU（Tensor Processing Unit）
Googleが自社設計したAI向けアクセラレータであり、ニューラルネットワークの計算を高速かつ高効率に実行するための専用プロセッサだ。
Gemini 3
Googleが提供するマルチモーダルAIモデルシリーズ「Gemini」の第3世代モデルであり、より複雑な質問への応答精度向上をうたうモデルである。
Veo
Googleが開発する動画生成AIモデルであり、テキストや他の入力から高品質な動画を生成するサービスだ。
【参考リンク】
Google 公式サイト（外部）
Googleの企業情報や事業内容、ニュースリリースなどを掲載する公式コーポレートサイトである。
Google Cloud AI Infrastructure（外部）
Google Cloudが提供するAIインフラストラクチャの概要やアーキテクチャ、導入方法を紹介する公式ページである。
Google Cloud TPU 製品ページ（外部）
Googleのクラウド上で利用できるTPU製品群の概要、世代ごとの仕様や料金体系を説明する公式ドキュメントだ。
Google DeepMind 公式サイト（外部）
強化学習や大規模モデルなど、Google DeepMindの研究成果やプロジェクト概要を公開している公式サイトである。
Gemini 公式ポータル（外部）
Geminiモデルを利用したチャットや生産性機能など、ユーザー向けのGemini体験にアクセスできる公式サイトだ。
Nvidia 公式サイト（外部）
GPUおよびデータセンター向けAIプラットフォームを提供するNvidiaの製品情報やソリューションを掲載する公式サイトである。
【参考記事】
Google targets 1000x compute growth, aims to double capacity …（外部）
Googleが4〜5年でAIコンピュートを1000倍に拡張し、6カ月ごとに容量を倍増させる計画を報じた記事で、Amin Vahdat氏の発言やハイパースケーラー各社の設備投資動向を整理している。
Google plans a 1000x jump in AI compute over the next five years（外部）
Googleが5年間でAIコンピュートを1000倍にする計画について、エネルギー効率やデータセンター、専用チップの観点から実現可能性と課題を解説している。
As Google eyes exponential surge in serving capacity, analyst says …（外部）
GoogleのAIサービングキャパシティ拡張計画に対し、アナリストがCapExやフリーキャッシュフローへの影響、株式市場の期待と警戒を評価した記事である。
Google tells employees it must double capacity every 6 months to meet AI demand（外部）
社内ミーティングで共有された「6カ月ごとの2倍」目標を中心に、AIインフラ拡張やサービングキャパシティ不足の技術的な背景を解説する記事。
Google’s computing power target revealed: Doubling every six months.（外部）
6カ月ごとのコンピュート倍増と1000倍目標がGoogleおよびAIセクター全体の評価にどう影響するかを投資家向けに解説した記事。
【編集部後記】
AIインフラの話は、どこか遠い世界の数字のようにも見えますが、GeminiやVeoのようなモデルを日常的に触っていると、その裏側の負荷も少しずつ想像しやすくなってきた気がします。
「6カ月ごとに2倍」「4〜5年で1000倍」というスピードで世界が進むとき、自分はどのレイヤーで関わりたいか──インフラなのか、プロダクトなのか、あるいは使い手としてなのかを、一緒に考えていけたらうれしいです。
