Google Cloud Next '23

Jun 08, 2023

Google Cloud は本日、サンフランシスコでの年次ユーザー イベントの開幕に際し、AI をサポートするインフラストラクチャの強化、AI パートナーシップの拡大、AI プラットフォーム (Vertex) の改善、生成機能のアップデートなど、AI に関する幅広い発表を行いました。 Workspace に統合された AI ツール Duet 。 発表は内容が濃く、その場にいた人々は AI への投資が Google Cloud にとって最優先事項であることにほとんど疑問を持たなかった。

AI 市場の発展のテクノロジーとスピードに対する期待を考慮すると、あらゆる AI の進歩で市場を更新することに絶え間なく注力するのは、Google Cloud に限ったことではないと予想しています。お客様はさまざまなオプションを評価する必要があります。そして、誰がどこに何を投資しているのかの詳細が必要です。 しかし、今朝のカンファレンスの基調講演では、AlphabetとGoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏とGoogle CloudのCEOトーマス・クリアン氏がヘッドラインを務め、参加者に雑草から抜け出し、これらのテクノロジーの進歩の影響の重要性を理解する機会を提供した。便利な使用例。

その 1 つは、生成 AI が DMV でサポートを求めるドライバーのエクスペリエンス (悪名高いひどい顧客エクスペリエンス) をどのように大幅に改善できるかを紹介するものでした…しかし、それについては後で詳しく説明します。

個々のテクノロジーの詳細に気を取られがちですが、全体として見て、デモンストレーションを通じていくつかの本当に印象的なユースケースを説明すると、ここで Google Cloud の AI 機能が真に活かされるのです。 もちろん、これらのユースケースは顧客とともに検証する必要があり、これらのテクノロジはまだ初期段階にありますが、ビジネス ユーザー向けに紹介された成果の一部は印象的であり、可能性の技術を理解するのに役立ちました。

イベントの冒頭、アルファベットとグーグルのCEO、サンダー・ピチャイ氏は次のように述べた。

過去数年間、ビジネスリーダーとの会話の中で、同様のテーマを聞いてきました。 彼らは、デスクトップからモバイル、クラウド、そして AI に至るまで、テクノロジーの進歩の最先端を走ってきたパートナーを求めています。 こうした変化は本当にエキサイティングなものになる可能性があります。 そして、それらは不確実性をもたらす可能性もあります。 AIへの移行に関しては、まさにそれが当てはまります。 それは私たちが生涯で目にする最も深刻な変化の一つとなるでしょう。 それはあらゆる分野、あらゆる産業、あらゆるビジネス機能に影響を及ぼします。 そして私たちの生活や働き方も大きく変わります。

これは単なる機能ではありません。私たちはすでにそのメリットを実感し始めています。 会社として、私たちはこの瞬間に向けてしばらくの間準備をしてきました。 そして過去 7 年間、当社は AI ファーストのアプローチを採用し、AI を適用して製品の可用性を根本的に向上させてきました。 私たちは、AI をすべての人にとって役立つようにすることが、今後 10 年間に私たちの使命を達成するための最も重要な方法であると信じています。

今日のステージで取り上げられたいくつかのユースケースに入る前に、Google Cloud の主要な発表の概要を説明する価値があります。 これらについては、インフラストラクチャ、プラットフォーム、エンド ユーザーという 3 つの異なる領域に分けて考えるのが最善です。

まず、企業は、高度な AI モデリングがインフラストラクチャに多大な要求を課すことを知っています。 Google Cloud は自社のインフラストラクチャを「AI に最適化された」ものとして売り込み、次のような多くの新機能を発表しました。

クラウド TPUv5e - Google Cloud は、TPUv5e がこれまでで最もコスト効率が高く、多用途でスケーラブルな専用 AI アクセラレーターであると述べています。 さらに、顧客は単一の Cloud TPU プラットフォームを使用して大規模な AI トレーニングと推論の両方を実行できると付け加えています。

NVIDIA H100 GPU を搭載した A3 VM - NVIDIA の H100 GPU を搭載した A3 VM は、来月一般提供される予定です。 Google Cloud は、これらの VM により、組織は前世代の A2 と比べて 3 倍優れたトレーニング パフォーマンスを達成できると主張しています。

GKE エンタープライズ- 最も要求の厳しいミッションクリティカルな AI/ML ワークロードに必要なマルチクラスターの水平スケーリングを可能にします。

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