生成 AI の推進により、世界のパブリック クラウド支出は 2024 年に 6,754 億ドルに増加
Gartner の最近の予測によると、プロダクション人工知能 (GenAI) とアプリケーションのモダナイゼーションによって、今年の世界のユーザーのパブリック クラウド サービスへの支出は 67 億 5,400 万米ドル増加すると予想されています。この数字は、昨年の56億1,000万米ドルと比較して20.4%の増加に相当します。
世界のパブリック クラウド支出は 2025 年までに 8,250 億ドルに達すると予想されており (図 1 を参照)、この継続的な成長傾向は衰える兆しがありません。この数字は、パブリック クラウド サービスの分野における新たなマイルストーンとなります。 パブリック クラウド サービスは、さまざまな理由から企業の間で人気が高まっています。まず、弾力性と柔軟性が提供され、企業が実際のニーズに基づいてコンピューティング リソースとストレージ リソースをスケールアップまたはスケールダウンできるようになります。第二に、パブリック クラウド サービスは、より高い信頼性とセキュリティを提供できます
図 1 Gartner による 2023 年から 2025 年までの世界のエンド ユーザーによるパブリック クラウド サービス支出の予測 (数百万ドル)
Gartner 副社長、シニア アナリスト Sid Nag 氏は、「世界的なパブリック クラウド サービス市場の継続的な成長により、世界のエンドユーザー支出は 2030 年末までに 1 兆 2,000 億米ドルを超えると予想しています。」と指摘し、「私たちは世界的なパブリック クラウドの普及を期待しています。」と付け加えました。支出の継続的な増加は、主に、
AIモデルの継続的な作成と、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) における GenAI 対応アプリケーションの大幅な増加による GenAI の普及によるものです。世界のエンドユーザーは、今年と来年で最も高い支出の伸びを経験すると予想されています。この傾向は、Gartner が現在進行中の GenAI 革命と呼ぶものに関連しています。 Gartner は、AI モデルのトレーニング、推論、微調整に対する需要の高まりにより、インフラストラクチャの需要も拡大しており、IaaS の消費に直接影響すると強調しました。 最近、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ サービス支出の増加も、研究組織 Canalys にとって大きな懸念事項となっています。
Canalys が先週発表したデータによると、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ サービス (IaaS および PaaS) に対する世界の支出は、今年第 1 四半期に前年同期比 21% 増加して 798 億米ドルとなりました。 図2 2020年第1四半期から2024年第1四半期までの世界3大クラウドコンピューティングプロバイダーの成長率
AWS の方が高い市場シェアを持っていることを考えると、その成長率は競合他社よりも若干低いかもしれませんが、Canalys は「競合他社の急速なビジネス成長は、世界のパブリック クラウド市場の競争が激化していることを示しています」と指摘しました。注目に値するのは、AWS CEOのアダム・セリプスキー氏が先週辞任を発表したことであり、これは同社が市場シェアの低下に対抗する新たな推進力を模索していることを示している、「しかし、Canalysによると、AWSは依然として世界のクラウドサービス市場で第1位にランクされているという。世界のクラウド サービス市場で 31% のシェアを誇る同社の成長率は、年間収益が 1,000 億ドルのマイルストーンに達すると予想されています。
Gartner と同様に、Canalys もクラウド サービスの収益に対する AI の影響に細心の注意を払っています。 Canalys 氏は、AI テクノロジーがもたらす大きな可能性により、多くの企業が戦略を調整し、クラウド予算の最適化から積極的な投資に移行していると述べました。さらに、Amazon、Microsoft、Google はすべて、企業顧客からの長期的な協力へのコミットメントが大幅に増加しています。これは間違いなく、クラウド サービスの利用の長期的な増加に備えていることを示しています。 Canalys のアナリスト、Yi Zhang 氏は次のように指摘しました:「世界の 3 つの大手クラウド企業の間にはビジネス戦略に大きな違いがあり、それが成長率の違いに反映されています。Microsoft のエンドツーエンドの製品ポートフォリオはよく構造化されていることがわかりました」競争に対抗するための強力な堀があり、AI 分野における Google の強力な強みがそれに大きな推進力を与え、AWS は最近 Anthropic に 40 億ドルを投資して GenAI テクノロジーの開発を促進し、それを自社のクラウド サービスに統合しました。これは、ビジネスの焦点が AI に移行する中、市場でのリーダーシップを維持するという AWS の決意を強調しています。」以上が生成 AI の推進により、世界のパブリック クラウド支出は 2024 年に 6,754 億ドルに増加の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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中国人数学者のテレンス・タオ氏はホワイトハウス生成AI作業部会を率いており、李飛飛氏は同グループで講演する予定
May 25, 2023 am 10:36 AM
大統領の科学技術顧問評議会によって設立された生成 AI ワーキング グループは、人工知能分野における主要な機会とリスクの評価を支援し、これらの技術が公正かつ安全に開発および導入されるようにするためのアドバイスを大統領に提供することを目的としています。 、そして可能な限り責任を持って。 AMD CEOのLisa Su氏とGoogle Cloudの最高情報セキュリティ責任者Phil Venables氏もワーキンググループのメンバーだ。中国系アメリカ人の数学者であり、フィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏。現地時間の5月13日、中国系アメリカ人の数学者でフィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏は、物理学者のローラ・グリーン氏と米国大統領科学技術諮問委員会（PCAST）の生成人工知能作業部会の共同リーダーに就任すると発表した。
「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA と人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えるのでしょうか?
Jun 05, 2023 pm 12:30 PM
画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。
一文でレンダリングを生成するデザイン ソフトウェアに別れを告げる、28 の人気ツールを備えた生成 AI が装飾と装飾の分野を破壊します
Jun 10, 2023 pm 03:33 PM
▲この写真はAIによって生成されたもので、九家楽、三味家、東宜日生などがすでに行動を起こしており、装飾・装飾業界チェーンはAIGCを大規模に導入している・装飾・装飾分野における生成AIの応用は何なのか?それはデザイナーにどのような影響を与えますか?レンダリングを生成するためのさまざまなデザイン ソフトウェアを 1 つの文で理解して別れを告げるための 1 つの記事です。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾の分野を破壊しています。人工知能を使用して機能を強化し、デザインの効率を向上させます。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾業界に革命をもたらしています。生成 AI は装飾および装飾業界に影響を与えますか?今後の開発動向はどうなるのでしょうか？ LLM が装飾と装飾にどのような革命をもたらしているかを理解するための記事 1 つ. これらの 28 の人気の生成 AI 装飾デザイン ツールは試してみる価値があります. 記事/Wang Jiwei 装飾と装飾の分野では、最近 AIGC に関連するニュースがたくさんあります。 Colov が AI を活用した生成デザイン ツール Colov を発表
なぜ生成 AI はさまざまな業界で求められているのでしょうか?
Mar 30, 2024 pm 07:36 PM
生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。
ハイアールとシーメンスの生成 AI イノベーションを支えているのはどのテクノロジー巨人ですか?
Nov 21, 2023 am 09:02 AM
Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています
視聴: 生成 AI をネットワーク自動化に適用するとどのような可能性がありますか?
Aug 17, 2023 pm 07:57 PM
市場調査会社オムディアの新しいレポートによると、生成人工知能（GenAI）は2023年までに魅力的な技術トレンドとなり、教育を含む企業や個人に重要な応用をもたらすと予想されている。通信分野では、GenAI のユース ケースは主に、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの配信や、顧客エクスペリエンスを向上させるためのより洗練された仮想アシスタントのサポートに焦点を当てています。ネットワーク運用における生成 AI の適用は明らかではありませんが、EnterpriseWeb は興味深いコンセプトを開発しました。現場での生成 AI の可能性、ネットワーク オートメーションにおける生成 AI の機能と限界の実証 ネットワーク運用における生成 AI の初期の応用例の 1 つは、ネットワーク要素のインストールを支援するエンジニアリング マニュアルに代わる対話型ガイダンスの使用でした。
Tencent Hunyuan がモデル マトリックスをアップグレードし、256,000 の長い記事モデルをクラウド上で開始
Jun 01, 2024 pm 01:46 PM
大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために
変革のトレンド: 生成型人工知能とソフトウェア開発へのその影響
Feb 26, 2024 pm 10:28 PM
人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。
