例えば、Gemini Sparkに頼んで人気のレストランを予約するとしよう。従来のGeminiであれば「現時点では空席がない」ことがわかると、結果をユーザーに伝えてタスクを終了する。同機能は空席が出るまでWebサイトの監視を継続する。さらに「金曜の17時が無理なら、火曜以外の平日夜で空いている時間に予約して」といった複雑な条件や代替案も理解して、マルチステップでWeb操作まで代行しながら予約完了までタスクを進めることができる。
指示を待つだけの受動的なアシスタントから、目標達成に向けて能動的かつ継続的にプロセスを推し進める「自律型エージェント」として進化したGemini Sparkが、ビジネスシーンにおいても個人やチームの働き方を根本から変えようとしている。
拡大するトークン消費がもたらす影響
AIの高度化に伴っていま世界的に議論を呼んでいるのが、推論プロセスの長時間化に伴う計算負荷の拡大と、トークン消費量の肥大化や膨らみ続ける電力・エネルギーの消費問題だ。インフラからモデル、アプリケーションまでを自社で一元的に提供できるグーグルの垂直統合モデルについて、キム氏はその真価を次のように説いた。
「グーグルがインフラであるチップセット、GeminiというAIモデル、そのほかプラットフォームからアプリケーションまでフルスタックで自社所有していることは、ユーザーに対して大きなメリットをもたらすことにも直結しています」
キム氏が挙げる1つ目のメリットは「体験と応答速度」だ。ハードウェアとソフトウェアが高度に最適化されているため、超低遅延でスピーディな操作体験を実現できる。
2つ目は「コストメリット」だ。複数のベンダーを経由する場合に発生する「仲介者タックス（Middleman Tax）」を省くことができ、効率的な運用が可能になる。
そして3つ目は「エネルギー効率の向上」だ。AI用途に特化してハードウェアとソフトウェアをカスタマイズしているため、高い電力効率を達成し、環境負荷の低減にも寄与しているのだと、キム氏は胸を張る。
一方でGoogle Workspaceの多くのユーザーが、いま気になっているであろうサービスの「価格」の展望についても、キム氏に質問をぶつけてみた。
Gemini Sparkのように長時間バックグラウンドで稼働し、大量のトークンを消費する自律型AIが一般化した場合、現在の「固定月額制」から「トークン消費量に応じた従量課金制」へ、今後Google Workspaceの料金体系が移行する可能性はあるのだろうか。
