Google Tensorに移行した理由としては、PixelにAIをブレイクスルーするためとしており、言ってしまえばその当時存在したSoCではGoogleがやりたいことを実現出来なかったことになります。
つまりベンチマークでみられるCPUやGPUが高ければいいというわけではないということになります。また良くも悪くも初代Google TensorやGoogle Tensor G2はメインコアを2つ搭載していたことからもベンチマークスコアでそこまで差がなかったです。
ただGoogle Tensor G3からメインコアが一つになってから他社と引き離されるようになった上で、本体価格も高くなったことから批判の声が圧倒的に増えた印象です。とはいえ個人的に今のGoogleの方向性は間違っていないのかなと思います。
オフライン重視は間違っていない。
最近YouTubeで公開した動画において以下のようなコメントを頂きました。
正直なところ、スマホのローカルで動作できるAIってのはそこまで大したもんではない。 Gemini Nano程度のモデルでは大したことはできない。結局、クラウドの巨大モデルに頼るタスクもたくさんある。 そこにこだわっているとしても、他社からコンピュータとしての性能が二周遅れになっている言い訳にはならない。
コメントの指摘通り、今あるAIはオフライン処理よりオンライン処理に依存しているのは間違っていないです。ただオンライン処理ということはサーバーの維持コストが必要になる上に、結局そのサーバーが足りないからこそ各地でデータセンターの建設が必要になり、その結果RAMやストレージのコスト増加に繋がっています。
また今は無料で使えている機能であっても今後有料化される可能性があり、現にSamsungは一部機能を有料化することを示唆しています。実際に一部AIサービスを契約して使っていますが、月額ならまだしも年間で5万円くらいかかります。
ただ自分の使い方だとすぐにクレジットを使い切ってしまったので、満足できるようにするにはかなりの課金が必要になります。AIのサービスを契約して思うことは見えない部分にかなりコストがかかっており、結果それはユーザーに転嫁されることになります。
少なくとも安く済ませるという面でも「オフライン」処理を主軸にするのはありだと思います。
「出来るか」ではなく「使うか」の時代。
今までは「スキル」が求められる時代だったと思いますが、今後AIが普及していくにつれ個々のスキルよりも、AIをどう使うかが求められるようになると思います。もちろん個々のスキルも必要ではあると思いますが、素人に毛がはえた程度の知識ではAIで十分という感じになると思います。
そしてオンライン処理にずっと依存しているままだと、結局のところAIを使えるかどうかは、お金があるかどうかの差になる可能性があります。つまりお金がなければ満足にAIを使うことが出来ないので同じタスクを処理するとしても格差が広がるかもしれません。
Googleがどのような未来を描いているのか不明ですが、ゆっくりでもオフライン処理を主軸に強化を重ねていけばAndroidユーザーに対して共通の体験を提供できると思います。
なので一つあるのは目先を重視するか未来を重視するかの差なのかなと思います。
セキュリティの問題もある。
AppleがAIを発表した際に、どのような新機能を追加したよりも「セキュリティ」をアピールしています。結局オンライン処理はサーバーで処理するため、どうしてもセキュリティの問題が発生します。
特にビジネスの資料をAIに読み込むのはセキュリティリスクがあるのかなと思います。またオンライン処理であれば当たり前ですがネット接続が必要になります。飛行機のような環境であればWi-Fiのサービスがあっても不安定な場合があり、そもそも常にWi-Fiの環境が用意されているわけではありません。
そうなった時にパケ代を節約している人が外出時にAIを使うのかどうか。結局ここも「お金」の差に繋がる可能性があります。AIがどれだけ人々の生活に根付くか不明ですが、これからAIの需要が高まる中でPixelはAIを使う人にとってコスパがいい存在になるのかもしれません。
現状だとAIに興味がない人が多いからこそ批判的な声が多いのかなと思います。
