Alphabet（GOOG.US）、3つの低コストGeminiモデルを発表 サイバーセキュリティとAI推論効率を強化
Alphabet傘下のGoogleは火曜日、サイバーセキュリティ、プログラミング、および高コストパフォーマンスな推論など、さまざまな分野をカバーする3つの新しいGeminiモデルを正式に発表しました。これは、AI製品ラインの最新の進展を示し、Anthropicや他のAI企業との競争が激化する中で対応することを目的としています。
ジートン財經APPの報道によると、決算発表を目前に控え、Alphabet（GOOGL.US、GOOG.US）傘下のGoogleは火曜日、サイバーセキュリティ、プログラミング、コストパフォーマンスに優れた推論など複数分野を網羅する3種類の新しいGeminiモデルを正式に発表しました。これにより、AI製品ラインの最新動向を示し、Anthropicやその他AI企業との激しさを増す競争に対応することを狙っています。
今回発表された製品は、Gemini 3.5 Flash Cyber、Gemini 3.6 Flash、そしてGemini 3.5 Flash-Liteです。
中でも、Gemini 3.5 Flash Cyberはサイバーセキュリティのシナリオ向けに特化して開発されたもので、ソフトウェアの脆弱性を特定・修復するのに利用できます。初期は限定的アクセスのテストを通じて、政府機関および信頼できるパートナーのみに提供されます。Googleによると、このモデルは専門能力を維持しつつも、1トークンあたりのコストはより大規模なモデルよりも低いとのことです。
業界では、この製品がサイバーセキュリティAI分野でGoogleがAnthropicとの差を縮める助けになると見られています。従来、AnthropicはMythosモデルによって自動化されたコードセキュリティ保護市場でリードしてきました。
同時に、GoogleはGemini 3.6 Flashも発表しました。同社によれば、新モデルはプログラミングやマルチモーダル処理、知識労働のタスクパフォーマンスをさらに向上させたと同時に、トークン消費量も前世代より最大17%削減し、1トークンあたりのコストもさらに低減。これによって大規模なAIアプリケーションの展開コスト削減に繋がります。
もう1つのGemini 3.5 Flash-Liteは、Gemini 3.5シリーズ中、最も高速かつコストが低いモデルであり、主に高い同時実行タスクやAIエージェントシステムにおける軽量ワークロードをターゲットとしています。
アナリストらは、今回の製品マトリクスから、Googleがコストをより低減し、高効率化を図ることで、一部のAI製品発表の遅れを補おうとしていることがうかがえると指摘しています。
Artificial Analysisのデータによると、Gemini Flashシリーズモデルは、現在、価格面においてAnthropic、OpenAI、およびその他一部のAI企業の同等製品よりも低い状況です。Googleは、最も高性能な新型Gemini 3.6 Flashが、1タスクあたりのコストでもOpenAIのGPT-5.6 Terra Max、月之暗面のKimi K3、Alibaba（BABA.US）のQwen 3.7 Maxよりも低いと述べています。
今回の新製品発表は、Alphabetが四半期決算を発表する直前のタイミングであり、またAI企業間の競争が加熱し続ける中でのこととなりました。
最近では、月之暗面が発表したKimi K3の市場需要が非常に高く、計算リソースの不足により新規サブスクリプションやAPIアクセスを制限せざるを得ない事態もありました。同時に、AlibabaもまもなくQwen 3.8 Maxを発表する予定であり、その総合性能がAnthropicの最新フラッグシップモデルFable 5に次ぐと説明しています。
業界関係者は、リードするモデルを開発することが最初の一歩に過ぎず、そのモデルの大規模な商用展開を支える十分な算力基盤も企業にとって不可欠な要素であると強調しています。
この分野では、Googleは自社開発AIチップ（TPU）、クラウドインフラ、およびソフト・ハード一体設計能力のおかげである程度の優位性を持ちますが、これまで同社もまた算力リソースの逼迫に直面していました。
注目すべきは、以前の報道によると、Googleは現在、Geminiモデルの稼働専用の新型AIチップも開発中で、ランニング効率を最大10倍まで高め、AIサービスコストをさらに下げることを目指しています。
Google Cloudの広報担当者は声明で、同社チームは継続的に新技術の探索とテストを行い、ユーザーにより高性能かつ高効率なAIサービスを提供できるよう努めていると述べました。すべての研究開発プロジェクトが最終的に製品化されるとは限らないものの、このような継続的なイノベーションこそがGoogleのフルスタックAI戦略の重要な一環だとしています。
同広報担当者は、下層からハードウェアとソフトウェアを協調設計することで、Googleは高集約かつ実際のワークロードに最適化されたAIシステムを構築できるとも述べました。
また、製品リリースの遅延への市場の懸念に応え、Googleは初めてより多くの製品ロードマップ情報を明らかにしました。同社によると、Gemini 3.5 Proはすでにパートナー向けのテスト提供を開始しており、今後の本格公開に向けて準備を進めています。同時に、Gemini 4もこれまでで最大規模の事前トレーニングを開始しました。
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