グーグルはもはや、オープンAIやアンソロピックと同じゴールを競っていない。ライバル各社が目指すのは自ら改善するAI。一方、グーグルは実世界を理解するAIを志向する。
この分岐は見逃しやすい。グーグルは依然としてAIモデルを提供し、利益も得ている。しかし、最新リリースは第三者評価で10位となった。
AI競争についてグーグルが開示したことと秘匿していること
グーグルは7月21日に「Gemini 3.6 Flash」を発表した。強調したのは速度とコストであり、性能そのものではない。
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同モデルは従来版より17％トークン生成数が減ったと、グーグルの公式ブログで説明した。トークンとはAIの文章生成で用いられる最小単位。トークンが少ないほど回答コストも低減する。
一方で、性能は別問題である。公開されているArtificial Analysis indexの評価では、本モデルは10位。他の主要ラボはいずれもこれを上回る。
グーグルは現状に甘んじていない。Gemini 4向け史上最大規模のトレーニングを始動した。より大型の「Gemini 3.5 Pro」モデルもパートナー企業にて引き続きテスト中。
スンダー・ピチャイCEOは異なる目標への転換を明言した。ロードマップをランキング上位獲得ではなく、個別最適化エージェント構築に結びつけている。
しかし、投資家の不安を払拭したわけではない。6月にはシニアリサーチャー2人がライバル社へ転職し、アルファベット株は6％下落した。
ディープマインドに注力―「ワールドモデル」戦略
ワールドモデルとは、物理法則に従うモノのふるまいを学習するAIを指す。重力や運動、原因と結果といった概念を理解する。次の「単語」ではなく、「部屋」で何が起きるかを予測する仕組み。
ディープマインドの公式サイトでも、この方針を明示している。「Genie 3」や「Gemini Robotics」といったプロジェクトを、機械制御を担うワールドモデルおよびエンボディードAI（実体を持つAI）のカテゴリーに分類している。
5月に同研究所はプロジェクトGenieをストリートビューにも拡張。また、仮想3次元空間内で学習するエージェント「SIMA 2」をリリースした。
一方、オープンAIやアンソロピックは全く異なる目標を掲げる。彼らが目指すのは「RSI（Recursive Self-Improvement：再帰的自己改善）」である。
要するに、より賢いAIを自ら開発できるAI。それがさらに次世代を生み出す仕組みを作ろうとしている。
作家のアルベルト・ロメロ氏は28日、グーグルはこの競争から意図的に離脱したと論じた。
「ハサビス氏は別のもの、つまりワールドモデルに賭けている。次のトークンを予測するのではなく、現実世界を理解しシミュレートできるモデルだ」とアルベルト・ロメロ氏は最新分析記事で指摘している。
グーグルは公式にこのような発言をしていない。グーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスCEOも公の場でRSI否定を表明していない。
なぜライバル共同創業者が「ディープマインドは異端」と語るのか
最も鋭い分析は、数か月前にライバル企業から出た。
アンソロピック共同創業者のジャック・クラーク氏は、5月4日にAIの未来を論じたエッセイを発表した。
同氏は、2028年末までにAIが自律的に研究開発を遂行する確率を60％と見積もるとともに、2027年時点でその確率を30％と予測した。
クラーク氏は続けて、どの研究所がその目標を追っているかを問うた。ディープマインドは「ビッグ3の中で最も慎重に見える」と記述した。慎重とは用心深い姿勢を意味する。
その根拠はディープマインド自身にある。共同創業者のシェーン・レッグ氏が共著した2025年のAI安全論文を挙げた。
アンソロピックの取り組みはより大胆である。今年5月時点で、クラウド（Claude）が納品するコードの8割超を自ら生成したとRSI研究で報告した。
2025年2月以前、この割合はほぼゼロだった。
同社はより高度なAIを自律的に構築するAIの記録も残す。速度試験でも、モデルは昨年比2.9倍に対し、今年4月時点で52倍の性能向上を実現した。
熟練エンジニアでも、同一タスクで4倍の成果を出すには4～8時間を要する。
グーグルは本当にAI競争から撤退したのか
この議論の前提となる説に反する事実が2つある：
- Googleは、AI研究スキルを測定する最も精度の高いテストを主導している。
MLE-Benchはモデルに対し、自律的に機械学習システムを構築させるものだ。ジェミニ3モデルは2月に64.4％を記録した。当時は最良の成績だった。Googleは7月に3.6 Flashを63.9％とした。
分野から撤退した研究機関がスコアボードの上位を維持することはほとんどない。
- Googleは市場から遠く離れているわけではない。
ピチャイCEOは投資家に対し、ジェミニアプリの月間ユーザー数が9億5000万人に上ると述べた。Googleは今月、NVIDIAのオープンAIアライアンスへの参加を見送った。オープンAIやAnthropicも同様だった。
Googleは待つ余裕があるのか
待つことの合理性は単純だ。検索広告が他の事業を支えているため、DeepMindは時間をかけられる。
ただしアルファベットの証券報告書では、その余裕が縮小しつつあることが示された。
6月四半期の売上高は1198億ドルに達し、24％増加した。7月22日公表の決算資料によると、検索事業だけで633億ドルを稼いでいる。
一方で、支出も膨らんだ。アルファベットは3か月でデータセンターや設備に449億ドルを投じた。前年比でほぼ2倍だ。
その結果、フリーキャッシュフローは58億6000万ドルの赤字となった。フリーキャッシュフローは設備投資など支払い後に残る資金を指す。
この数値は3月時点で101億ドルの黒字、12月には246億ドルの黒字だった。
アルファベットはこの差額を埋めるため、6月に新たに496億ドルの株式を発行し、さらに203億ドルを借り入れた。
長期債務は6か月で465億ドルから982億ドルへと倍増した。
共有AI研究関連の勘定科目では、損失が57億9000万ドルへ拡大。前年の33億7000万ドルから増加した。今や「忍耐」にも対価が生じている。
今後30日間で注目すべきポイント
- Gemini 3.5 Proがリリースされ、その評価が判明するか
- DeepMindがGemini 4に関連する世界モデルの研究成果を示すか
- 9月にアルファベットのキャッシュフローが再び黒字化するか
- ハサビスCEOが自己改善に関する問いに直接答えるか
Gemini 4こそが真の試金石だ。世界モデルがコーディングエージェントの壁を突破すれば、これまでの慎重な歩みが「慎重」ではなく「賢明」だと評価される。
次回の決算発表で、アルファベットがどれほどの期間、投資を続けられるのかが問われる。
