この人完全に弄られ役になってるな🥹

ZUCK：
「Google が TPU v7/v8 を早めに回してくれるんだ。大規模な Llama の学習をそっちに移すつもり。だから B200 の価格にもそれを反映してほしい。」

JENSEN：
「じゃあ TPU を使えばいい。あいつらがスケジュール通りに仕上げてくると信じるなら、全部そっちに賭ければ？」

ZUCK：
「本気だよ。NVIDIA の使用比率を3分の1まで減らせる。」

JENSEN：
「それはいい。CoWoS が空けば、確実な納期を求める別のお客さんに回せる。君の割り当ては来期から減らすよ。」

ZUCK：
「……待ってくれ。Llama の主力モデル向けには H100/B200 のベースラインは必要なんだ。」

JENSEN：
「割り当ては出すよ。でも優先はしない。需要を分散したんだから、列の先頭は他の誰かになる。」

ZUCK：
「Jensen、TPU v7/v8 はギャップを埋める。問題ない。」

JENSEN：
「それは Anthropic も言ってたよ、コンパイラ問題にぶつかる前まではね。OpenAI もそう言って、結局また H100 を買いに戻ってきた。みんなデュアルスタックできると思ってる。でも実際にできるのは少ない。」

ZUCK：
「うちには十分なエンジニアがいる。」

JENSEN：
「君たちに足りないのは“カレンダー”だ。学習スケジュールは遅延する。デバッグ時間は倍増する。そして Google はピーク時の TPU キャパシティを、常に Gemini に優先的に割り当てる。君は最大の競合相手の“善意”にロードマップ全体を賭けているんだ。」

ZUCK：
「なんとかする。」

JENSEN：
「かもね。でも君は CUDA に一本化しているラボに対し、トレーニング速度で2四半期遅れを認めたのと同じだ。彼らは次世代モデルを出荷するだろう。君たちが移植作業を終えるより前に。」

ZUCK：
「……それでも B200 を4万枚ほしい。」

JENSEN：
「売り切れだよ。ウェイトリストには入れてあげる。」 December 12, 2025

Googleさんのハイパースケーラーのインフラ技術と設計は真似できない的な話が流れてきたけど、GoogleさんだけじゃなくてAmazonも、きっとわからないけどMSさんも多分真似するのは至難だと思います。

エッセンスを持ってくることはもちろんできるけど、ほんとうの意味で真似する事は難しい。
なんならNetflixやUber、Dropboxみたいな大規模な技術スタックを持ってる会社についても同じ事が言えると思う。

要するに「技術は課題の形をして」る。

Googleの分散システムはGoogleの課題の形をしてるし、NetflixのChaos EngineeringはNetflixの課題の形をしてて、これは汎用的なベストプラクティスじゃなく、自分たちの固有のペインを解決するために出てきたものだったりします。

だから真似するのは難しくて、形だけ持ってきても自社の課題にはフィットしないわけです。課題の形が違うので。
逆に言えば、OSSとして公開されているエッセンス（KubernetesやKafka、Chaos Monkeyとか）は、課題の形をある程度汎用化したもので、それはそれで価値があるけど、本質的には同じ問題へ対処するための何かではなくなってるかもしれない。

その技術を生み出したのは、同じ課題に向き合い続けてきた組織で、技術と組織は一緒に進化し、Googleのインフラ技術はGoogleのエンジニアリング文化と切り離せないし、Amazonのマイクロサービスは、作りたいアーキテクチャに合わせて組織を切り分けた結果であり、Netflixが本番で障害を意図的に起こせるのは、それを学びに変える組織があるからである、と。

技術だけ移植しても、組織だけ真似しても、それを運用し進化させ続ける土壌がなければ根付かないし、その形は組織ごとに違うんだよなぁ、ってツラツラ思いました。 December 12, 2025

モンスタースタック楽しむぞい https://t.co/fmFf7dhAxh December 12, 2025

先端の #RacePointLightHouse だが、レースポイントビーチからスタックしそうな砂道があるが車諦め #HatchesHarborTrail 入口に車停めて歩いて行く事にした。まだ歩きやすそうだから。目論見通りこっちの方が歩きやすかった。湾も海でなく、荒涼とした湿地だ。一部湾みたいな所も超えて何とか到着。 https://t.co/Uz8SH1SDkK December 12, 2025

$GOOGL が4兆ドル級と言われる理由は、AIの全レイヤーを自前で握っている唯一の会社だから。

✅AIチップ（TPU）：自社製で $NVDA の上乗せコストなし。 $META やAnthropicがTPUを数十億ドル規模で購入交渉中。

✅AIデータ：Search/YouTube/Maps/Gmail/Chrome/Android…世界最大のリアルタイムデータがモデルを強化。

✅AIモデル（Gemini 3）：自社チップで学習し、全プロダクトに統合。Search・Cloud・YouTubeの収益機会を拡張。

✅AIネットワーク：Search/YouTube/Androidで数十億ユーザーに即配信できる唯一の会社。

ひと言でいうと
GoogleはAIスタックを丸ごと支配した。 December 12, 2025