世界最大のシェアを持つAWSは、既存のサービスラインナップをAIで強化し、開発者体験の向上に注力しました。

主要な進化ポイント

• GenAIの深化（Bedrockの進化）: 独自のAI開発よりも、「各種AIモデルをセキュアに使えるプラットフォーム」としての地位を確立。特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）のような自社データ連携を容易にする機能が充実しました。
• Serverlessの領域拡大: EC2（サーバー）を持たずにインフラを構築するServerlessの領域が、データベース（Aurora Serverless）やコンテナ（Fargate/EKS）を超えてさらに拡大。「マネージドサービスに任せる」という思想が徹底されました。
• コスト最適化ツールの提供: 「AWSは料金体系が複雑」という課題に対応し、コスト管理ツール（Cost Explorerなど）のUI/UXが大幅に改善。無料枠の利用からコスト削減まで、ユーザーフレンドリーな機能が提供されました。

Googleがもともと持つAI技術とデータ分析基盤を最大限に活かし、特定の領域で強力な存在感を示しました。

主要な進化ポイント

• Vertex AIの統合と強化: AIモデルの学習、デプロイ、管理を行うためのVertex AIが、より統合され、使いやすくなりました。特に、大規模言語モデル（LLM）のチューニング機能は業界トップクラスです。
• BigQueryの進化: ペタバイト級のデータ分析をSQLライクなクエリで高速処理するBigQueryが、リアルタイム分析や外部データ連携を強化。データエンジニアリングの分野でGCPの優位性が高まりました。
• オープンソースとの連携: Kubernetes（GKE）やOSS技術との連携を積極的に進め、開発者が慣れ親しんだ環境での開発をサポート。

Microsoftの強力な企業連携と、Windows/Officeとの親和性を武器に、企業システムへのAI導入を加速させました。

主要な進化ポイント

• Copilotのインフラ統合: Office製品だけでなく、Azureの管理画面、セキュリティ、DevOpsツールにCopilotが統合されました。「インフラ管理をAIが手伝う」という新しい体験を提供し、エンジニアの作業効率を変えました。
• Azure Arcによるハイブリッド戦略: オンプレミス環境や他社クラウド（AWSなど）のリソースをAzureの管理下に取り込む「Azure Arc」が本格化。「どこにサーバーがあっても、Azureから一元管理する」というハイブリッドクラウド戦略を強化しました。

2025年の変化の速さで、僕が一番焦ったのは「既存のIaCコードのメンテナンス」です。

新しいサービスや機能拡張が発表されるたびに、Terraformのプロバイダが更新され、以前書いたコードに「非推奨（Deprecated）」の警告が出たり、新しい設定を追加しなければ動かなくなったりしました。