Amazon AWS und Microsoft werden im GenAI-Bereich konkurrieren

In einem Interview mit VentureBeat am Montag sagte Swami Sivasubramanian, Vizepräsident für Daten und künstliche Intelligenz bei Amazon AWS, dass er für die Überwachung aller AWS-Datenbank-, Analyse-, maschinellen Lern- und künstlichen Intelligenzdienste verantwortlich sei, und eine kurze Zusammenfassung des Mittwochmorgens Keynote und Keynote am Dienstagmorgen von AWS-CEO Adam Selipsky

Das Hauptthema von GenAI ist, dass Unternehmen Flexibilität und Optionen zur Nutzung von verschiedenen Anbietern wünschen, sagte er von verschiedenen Modellen, anstatt an einen einzigen Anbieter oder eine einzige Plattform gebunden zu sein, fügte er jedoch hinzu dass diese Modelle allein möglicherweise nicht ausreichen, um einen Wettbewerbsvorteil zu bieten, da sie im Laufe der Zeit zur Massenware werden könnten und daher Unternehmen einen entscheidenden Vorteil in ihren eigenen proprietären Daten und der Art und Weise haben, wie sie diese Daten mit Modellen integrieren, um einzigartige Anwendungen zu erstellen.

Um diese Vision zu unterstützen, konzentriert sich Amazon laut Sivasubramanya darauf, zwei Aspekte hervorzuheben: Der eine ist Erfindung, die Bereitstellung verschiedener GenAI-Modelle, auf die Kunden über seine Basisdienste zugreifen können, und bessere und nahtlose Datenverwaltungstools, die Kunden zum Erstellen und Bereitstellen ihrer Produkte verwenden können eigene GenAI-Anwendungen

Er sagte, dass die Themen seiner Präsentation die „inhärente symbiotische Beziehung“ zwischen Daten und GenAI sein werden und wie GenAI von mehr als nur Daten profitieren kann, was wiederum Datenbanken und Datensysteme erweitern und verbessern kann

Siva Subramanian enthüllte einige Highlights bei Re:Inventent. Erst vor zwei Wochen hat Microsoft auf der konkurrierenden Ignite-Konferenz seine Pläne vorgestellt, GenAI umfassend zu nutzen.

In weniger als einer Minute: Bedock von AWS wurde im April eingeführt und ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es Kunden ermöglicht, die bereitgestellten GenAI-Basismodelle zu nutzen über API. Sivasubramanya sagte, dass es einfacher werde, mit dem Grundgestein zu arbeiten. Er wird einige Kundenberichte präsentieren, die zeigen, wie einfach und schnell es ist, Anwendungen auf Bedrock zu erstellen, wobei einige Beispiele weniger als eine Minute dauern. Er sagte, dass Kunden wie Booking.com, Intuit, LexusNexis und Bridgewater Associates zu den Unternehmen gehören, die Bedock nutzen, um wirkungsvolle Anwendungen zu erstellen.

BedRock hat Unternehmenskunden mehr LLM-Optionen bereitgestellt, darunter Produkte wie sein eigenes vorab trainiertes Foundation-Modell Titan, as sowie Basismodelle von Drittanbietern wie S Jurassic von AI21, Claude von Anthropic, Llama 2 von Meta und Stable Diffusion. Erwarten Sie in Zukunft weitere Aktionen, darunter auch mehr über die Partnerschaft von Amazon mit dem OpenAI-Konkurrenten Anthropic, nachdem im September eine große Investition in das Unternehmen getätigt wurde. „Wir werden weiterhin stark in die Fahrzeugauswahl investieren“, sagte Sivasubramanian.

Erweiterung der Vektordatenbank: Ein weiterer Bereich, in dem GenAI-Modelle helfen können, sind Vektordatenbanken, die bild-, text- und videoübergreifend usw. unterstützen. Semantische Suche nach unstrukturierten Daten . Durch die Verwendung von GenAI-Modellen kann Vector Database die relevantesten und ähnlichsten Daten zu einer bestimmten Abfrage finden, anstatt sich auf Schlüsselwörter oder Metadaten zu verlassen. Im Juli dieses Jahres startete Amazon eine Vektordatenbank-Funktion – Vector Engine für seine OpenSearch Serverless im Vorschaumodus. Sivasubramanya sagte, die Vektor-Engine habe seit ihrer Einführung beeindruckend an Zugkraft gewonnen und deutete an, dass sie bald alltäglich werden könnte. Er deutete auch an, dass Amazon die Vektorsuchfunktionen möglicherweise auf andere Datenbanken in seinem Portfolio ausweiten könnte. „Sie werden sehen, dass wir als Teil von Bedrock dies einfacher und besser machen werden, aber auch in vielen anderen Bereichen“, sagte er.

Zu Gen-AI-Anwendungen deutete Sivasubramanian auf einige Ankündigungen im Zusammenhang mit der Anwendungsschicht des Enterprise-GenAI-Stacks hin. Er erwähnte einige Beispiele für Anwendungen, die bereits verfügbar und in GenAI-Modelle integriert sind, wie beispielsweise Amazon QuickSite. Es handelt sich um ein serverloses Tool, mit dem Kunden interaktive Dashboards und Berichte erstellen und teilen können. Darüber hinaus gibt es Amazon HealthScribe, das automatisch klinische Notizen generiert, indem es Patientengespräche mit Ärzten analysiert. Diese Apps sind so konzipiert, dass sie für Benutzer praktisch sind, die möglicherweise keine GenAI- oder Programmierkenntnisse oder -erfahrung haben

Für Unternehmen mit komplexen Datenanforderungen ist die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten eine zentrale Herausforderung. Herkömmliche Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) sind umständlich und teuer und erfordern das Verschieben von Daten von einer Datenbank in eine andere sowie die Durchführung von Datentransformationen und -umwandlungen. Um diese Reibung zu vermeiden, entwickeln einige Cloud-Anbieter „Fabric“-Technologien, die offene und Standardformate für den Datenaustausch und die Interoperabilität nutzen. Microsoft hat seine Fabric-Pläne angepriesen, aber einige Analysten sagen, dass Amazon mit null ETL einen Vorteil gegenüber Microsoft und Google hat. Sivasubramanya sagte, Amazon habe versucht, Entwicklern eine Auswahl an Datenbanken zu bieten und werde weiterhin in seine Null-ETL-Vision investieren, die es letztes Jahr mit der Integration einiger seiner eigenen Datenbanken wie Aurora und RedShift begonnen habe. Unternehmen möchten ihre Vektordaten und andere Geschäftsdaten in ihren Datenbanken speichern und abfragen. Sivasubramanya sagte, Amazon werde diese Dienste weiter verbessern und erwähnte gleichzeitig, dass Amazons Aurora MySQL kürzlich Unterstützung für Vektorsuchen hinzugefügt habe. Es wird berichtet, dass Aurora MySQL eine cloudbasierte relationale Datenbank ist. Amazon wird in Zukunft größere und bedeutendere Fortschritte in Richtung Null-ETL machen

Während der Keynote von Selipsky und Sivasubramanya erzählten mehrere AWS-Kunden ihre Geschichten und erzählten, wie GenAI-basierte Modelle durch weitere Schulung oder Feinabstimmung an ihre spezifischen Bedürfnisse angepasst werden können und Domänen. Dies geschieht jedoch, ohne die Sicherheit und den Datenschutz der Daten zu gefährden, da die Daten in der eigenen Virtual Private Cloud (VPC) des Kunden gespeichert bleiben, einem sicheren und isolierten Teil der AWS-Cloud. Sivasubramanya sagte, dass dies einer der wichtigen Unterschiede zwischen AWS und anderen Cloud-Service-Anbietern sei. Um gleichzeitig die Sicherheit der Kundendaten zu gewährleisten, bietet AWS sichere GenAI-Anpassungsdienste an.

GenAI-Chip-Innovation: Schließlich hat Amazon eigene Siliziumlösungen zur Unterstützung von GenAI entwickelt. Sivasubramanya sagte, AWS werde einige neue Updates zur Leistung und Akzeptanz seiner Chipserien Nitro Hypervisor und Graviton bereitstellen, die auf hohe Leistung und niedrige Kosten für Cloud Computing ausgelegt sind. Er wird auch die Tradium- und Inferania-Chips des Unternehmens vorstellen, die jeweils dem Training und der Inferenz von GenAI gewidmet sind

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