【Google Cloud Next '26 in Las Vegas現地参加レポート】個別セッション:GKEで構築する次世代AIプラットフォームでハードウェア効率と開発速度を両立する

2026.05.01

GCP
クラウド
コンテナ技術
生成AI

はじめに

Re:Q Techブログをご覧いただきありがとうございます。
クラウド＆ネットワーク技術統括部のN.Tです。

皆さんは、AIの開発環境と聞いてどのようなイメージをお持ちでしょうか？
私自身、実はAI開発そのものを専門としているエンジニアではありません。
しかし、クラウドやネットワークを支える立場から今回のセッションを聴講し、最近のAI開発をスムーズに進めるためには、単に「高性能なGPUサーバーを用意する」だけでは解決できない大きな課題があることに改めて気づかされました。

GPUは非常に高価で貴重なリソースです。
そのため、現場では「リソースの奪い合い」が起きたり、逆に誰も使っていない「もったいない時間」が発生してしまったりといった、インフラ管理上の悩みが多く存在します。

こうした課題を解決し、研究者がインフラの複雑さに悩むことなく開発に集中できる環境を整える。
それが、今回ご紹介する「プラットフォーム・エンジニアリング」という考え方です。

今回の記事では、Google Cloud Next '26のセッション「Platform engineering for AI: Architect a unified stack on GKE」で得られた知見をベースに、インフラエンジニアの視点から「AI開発を支える理想の土台」について整理してみたいと思います！

1. 結論：GKEをAIの「OS」として統合する

セッションの核となっていたのは、AI開発の規模が拡大するにつれ発生する複雑性を、GKEを中心とした3層のスタックモデルで解決するという提案でした。

インフラを一つの「統合されたAI OS」として抽象化することで、ハードウェアの性能を最大限に引き出しつつ、開発者には使い慣れたツールを提供し続ける。
これが、これからのAIプラットフォームの目指すべき姿であると強調されていました。

2. 3層構造のAIプラットフォーム・スタック

セッションで提案された3層構造（Tier 1〜3）は、インフラエンジニアにとっても非常に整理しやすいモデルでした。

階層	名称	役割と特徴
Tier 1	User Experience (UX)	研究者が慣れ親しんだ Ray, Slurm, Notebooks などを、そのまま使える窓口として提供します。
Tier 2	Global Orchestration	Kueue や MultiKueue を使い、複数のクラスター全体で「誰がいつ、どれだけリソースを使うか」を賢く制御します。
Tier 3	Performance Hardware	ハードウェアの物理的な配置まで考慮し、GPUの性能を極限まで引き出すための土台です。