システム専門用語集

AIインフラ、システム再構築、アーキテクチャ設計における重要な専門用語をわかりやすく解説しています。

Frozen v2（モデルアーキテクチャの固定化と安定性）

AIモデルのハイパーパラメーターやレイヤー構造を固定・最適化し、大規模推論基盤における予測可能性と再現性、高スループットを維持するアーキテクチャ設計手法。

汎用CPU/GPUの命令オーバーヘッドを排し、特定演算パスをTPUなどの専用計算回路へ直接ハードウェア実装（ハードワイヤリング）することで極限の処理速度と省電力を実現する技術。

ある分野における支配的な規範、思考の枠組み、またはテクノロジーの基盤が、新しい発見や革新によって根本的かつ劇的に変化すること。

ユーザーの要求送信からAI推論結果の最初のトークン返答（TTFT）および完了までに要する遅延時間（レイテンシー）。大規模言語モデル運用においてユーザー体験と費用対効果を決定づける最重要指標。

自社設計の半導体（TPU）、光インターコネクト、クラスター管理、AI基盤モデル（Gemini）、およびAPIサービスまでを一貫して内製・統合制御するGoogle特有の強力なアーキテクチャ戦略。

膨大なデータを用いて自己教師あり学習され、特定のタスクに限定されず、言語、画像、コードなど多様なダウンストリームタスクに適応可能な汎用AIモデル。

人間からの継続的な指示なしに、自ら目標を設定・推論し、外部ツールや環境と相互作用しながらタスクを完遂する次世代のAIシステム。