Google Cloud、NVIDIA GTCでAIインフラとソブリンAIを強化

Google Cloudは2026年10月20日(現地時間)、NVIDIA GTC Berlin 2026において、NVIDIAとの共同エンジニアリング協業を拡大し、AIインフラストラクチャを強化する新たな進展を発表した。エージェント型AIワークフローの本格展開に向け、ボトルネックの最小化、エコシステムの選択肢拡大、ソブリンAIおよびコンフィデンシャルコンピューティング機能の導入に焦点を当てている。これにより、機密性の高いワークロードの保護と、データおよび運用の主権維持を支援する。

Google CloudのAI Hypercomputerは、計算、ストレージ、ネットワーク、ソフトウェアを統合したシステムとしてNVIDIAと共同設計されている。今回、エージェントネイティブなインフラストラクチャに対して複数の更新が発表された。

高速化コンピューティングでは、NVIDIA Vera Rubin (ベラ・ルービン) プラットフォームを基盤とするA5Xインスタンスが次月中に一般提供を開始する。これらのベアメタルGPU高速化インスタンスは、最新のNVIDIA Vera Rubin NVL72プラットフォームを搭載し、規模に応じたパフォーマンスを提供する。また、EMEA地域のデータレジデンシーおよび主権要件をサポートするため、新たなローカルリージョンでの提供も拡大される。

スケールアウトA5Xネットワークでは、Virgo Network (ヴァーゴ・ネットワーク) がメッシュトポロジを介したノンブロッキングのサイト内およびサイト間スケールアウトファブリックをサポートする。これにより、単一サイトで最大80,000基、複数サイトで最大960,000基のRubin GPUへの極端な水平スケーリングが可能になる。ストレージ面では、Google Cloud Managed LustreがA5Xインスタンス上でNVIDIA GPUDirect Storageをサポートし、トレーニングおよび推論データがCPUとシステムメモリを迂回し、並列ファイルシステムからGPUメモリへ直接RDMAパスを持つことを可能にする。

長文脈メモリとして、A5Xインスタンスは高度なKV Caching (キーバリューキャッシング) 機能をサポートする。これは、GPUの高帯域幅メモリ (HBM) を超えてコンテキストメモリをスケーリングし、長文脈およびマルチターンエージェント型ワークロード向けに設計されている。これにより、冗長な計算を削減し、推論のgoodput (有効スループット) を向上させる。ワークロードオーケストレーションにおいては、Google Kubernetes Engine (GKE) 上でA5Xインスタンスがサポートされる。GKE Managed DRANETやKueueといった機能により、分散AIワークロードの管理とパフォーマンスが向上する。WPPの最高技術責任者Stephan Pretorius (ステファン・プレトリウス) 氏は、Google CloudのA5XインスタンスとNVIDIA Vera Rubin NVL72の組み合わせが、クリエイティブチームがエージェントを指揮し、品質チェックやブランド資産の適応を行うことを可能にすると述べた。

オープンモデルとエコシステムイノベーションの拡張では、Gemma、Mistral、NVIDIA Nemotronなどのモデルのサポートがソブリンクラウドポートフォリオに追加された。これにより、モデルの重みとランタイムの完全な管理権を保持しながら、オープンウェイトモデルを実行・管理できる。NVIDIA Cosmos 3 (コスモス・スリー) とNVIDIA Nemotron 3.5 SuperVLはGemini (ジェミニ) で利用可能になり、Managed Training Clusters (マネージド・トレーニング・クラスター) を使用してカスタマイズできる。NVIDIA Cosmos 3は、ロボットや自動運転車の仮想世界でのシミュレーションをサポートする。

展開のセキュリティ確保に向けて、ソブリンAIとコンフィデンシャルコンピューティングの進展も発表された。オンプレミス環境向けのソブリンAI機能として、Google Distributed Cloud (GDC) 上でのNVIDIA Blackwell Ultra (ブラックウェル・ウルトラ) GPUの一般提供が開始された。これにより、NVIDIA HGX B300システムがGDCで利用可能となり、ミッションクリティカルなオンプレミス推論ワークロードに必要な高スループットプラットフォームを提供する。GDC上では、NVIDIA HGX B300によって高速化されたGemini 3.5 Flash (ジェミニ・フラッシュ) モデルも、エアギャップ環境でマルチモーダルな推論を実行できるようになった。企業向けの検索機能もGDCエアギャップでプレビュー提供され、GeminiとNVIDIA HGX B300を基盤として、独自の文書やメディアのクエリ、要約、相互参照を可能にする。パブリッククラウドでは、Google Cloud Data BoundaryやGoogle Cloud Dedicatedを介して、地域データレジデンシーなどの制御を適用し、ソブリンAIワークロードを実行できる。さらに、パブリッククラウドにおけるコンフィデンシャルコンピューティングも進展している。

参考: cloud.google.com (アーカイブ) — 2026年10月21日 09:00 (JST)