Google CloudのVertex AI担当VPであるMichael Gerstenhaber氏は、AIモデルが「生体知能」「応答速度」「コスト効率」という3つのフロンティアを同時に推進していると語る。これは、AIモデルの性能を理解する上で新たな視点を提供する。

Gerstenhaber氏は、AI分野での経験とGoogle Cloudでの役割について説明。Anthropicを経てGoogleに参画し、Vertex AIを統括している。Vertex AIは、企業が独自のAIアプリケーションを構築するためのプラットフォームであり、顧客は最先端のAIモデルへのアクセスを求めている。Googleの垂直統合されたインフラ（データセンター、チップ、モデル、推論レイヤーなど）が、その強みであると指摘する。

AIモデルの能力について、Gerstenhaber氏は3つの境界線（フロンティア）を挙げる。1つ目は、コード生成のように最高の品質を求める「生体知能」のフロンティア。2つ目は、カスタマーサポートのように、応答速度が重要な「レイテンシー」のフロンティア。3つ目は、インターネット全体をモデレートしたい企業のように、予測不能な規模で運用できる「コスト効率」が重要となるフロンティアである。これらは、AIモデルの性能を捉える上で、単なる知能の向上というだけでなく、より多角的な視点が必要であることを示唆している。

エージェント型AIの普及が遅れている理由については、技術がまだ新しく、監査やデータ認可のパターンといったインフラが不足していることを挙げる。ソフトウェアエンジニアリング分野では、開発・テスト・本番といったライフサイクルが確立されているため、比較的早く普及したが、他の分野ではこれらのパターンを確立する必要がある。Googleでは、コードレビューなどの人間が介在するプロセスにより、リスクを低減させているが、こうした仕組みの展開が今後の課題となる。