Googleのウルス・ヘルツレ氏は、クラウド収入が広告収入に追いつくと依然として考えているが、2020年までには追いつかないかもしれない。
トム・クレイジット著
Googleのウルス・ヘルツレ氏は、Structure 2015で、2020年までにGoogleがクラウドコンピューティングから、その強力な広告事業から得たのと同程度の収益を得るだろうと予測した。2年経った今、その期限があっという間に過ぎてしまうことは明らかだが、同氏はその目標はまだ達成可能だと考えている。
「たとえ我々が（広告事業よりも）はるかに速いペースで成長しているとしても、彼らが四半期あたり100億ドルもの売上を上げている現状では、追いつくのは難しくなります」と、グーグルの技術インフラ担当シニアバイスプレジデントであり、10年前にグーグルの世界クラスのコンピューティングインフラ構築を担った主要人物の一人であるヘルツレ氏は述べた。「2020年については少し楽観的だったと思いますが、最終的な目標は変わっていないと思います。」
クラウドインフラ市場において、GoogleはAmazon Web Services（AWS）とMicrosoftに大きく後れを取っています。これは、市場の発展に伴い、これらの企業がGoogleよりもはるかに積極的にクラウドコンピューティングを企業戦略の不可欠な要素として位置付けてきたためです。最先端のコンピューティングインフラを構築するGoogleの技術力に疑問を呈する人はこれまで誰もいません。しかし、Googleは競合他社に比べてビジネスフレンドリーではないという評判があり、これがGoogleが2年前にVMwareの共同創業者であるダイアン・グリーン氏をクラウド事業の責任者として迎え入れることになった理由です。
Googleが食い込む時間はまだ十分にある。「私の理解では、Googleは収益と利用率の両方でクラウドサービスの中で最も成長が速い企業です」とヘルツレ氏は述べた。「Microsoftは今のところGoogleよりもはるかに優れたマーケティング活動を展開していますが、Googleの製品力は非常に競争力があると考えています。」
ヘルツル氏と私は、Googleが競合他社を凌駕するために行ったいくつかの賭けについて議論しました。その一つが、今年私たちが何度も話題にしてきたトピック、コンテナオーケストレーション製品「Kubernetes」です。KubernetesはもともとGoogle社内で開発され、2015年にオープンソースプロジェクトとしてリリースされ、複数のオペレーティング環境にまたがる多数のコンテナを管理するための事実上の標準として急速に普及しました。
しかし、Kubernetes と密接に関連した別のオープンソース プロジェクトが、時間の経過とともにさらに大きな影響を与える可能性があると彼は述べています。
「Kubernetes上に構築されたサービス管理レイヤーであるIstioに注力しており、Kubernetes自体よりも重要になる可能性もある」とヘルツレ氏は述べた。IstioはKubernetesクラスター間を移動するトラフィックを測定するのに役立つサービスメッシュであり、Google、IBM、Lyftの共同プロジェクトとして5月に初めてリリースされて以来、進化し始めたばかりだ。
正式なトップダウンの標準化団体が決定を下すことなくKubernetesが「標準」になった方法は、おそらくクラウドコンピューティングの標準が進化していく方法だろう、と彼は述べた。
「文書を編集して議論するよりも、コードを通じて合意を得る方がはるかに簡単で、最終的にははるかに速くなります」とヘルツレ氏は語った。
Googleがもう一つの大きな賭けは、クラウドベンダーを通じて提供される人工知能サービスが、AIチームの構築に数百万ドルを費やすことなく、自社製品に世界クラスのAIを導入することに関心を持つ顧客を引き付けるだろうという点です。もちろん、この考えはGoogleに限ったものではなく、ハードウェアのプロビジョニング方法を変えつつあり、IntelやNVIDIAなどのチップメーカーにとって興味深い意味合いを持っています。
「AIの裏にある隠された秘密は、ネットワークを実際にトレーニングするだけでも途方もない量の計算が必要になるということです。」Googleがアプリケーションに人工知能を適用し始めたのは、Androidの音声認識機能をリリースした時でした。もし従来のCPUでそのワークロードを処理しようとしていたら、「Androidユーザー1人あたり1日3分か2分の音声認識を行うだけで、Googleのデータセンターとサーバーの総容量を2倍にしなければならなかったでしょう。」
もちろん、NVIDIAなどの企業によるGPUや、GoogleのTPUチップのような自社開発の設計のおかげで、そのようなことは起こりませんでした。AIが普及するにつれて、これらのシステムがどれほど拡張できるかはわかりませんが、これらのチップがなければAI革命は不可能だったでしょう、と彼は言いました。
