生成 AI の実装が加速: 業界アプリケーションのイノベーションが「クラウドの瞬間」を迎えています

大規模モデルの出現から、コンピューティング能力とストレージ インフラストラクチャの急速な発展、商業的なイノベーションと生成 AI の応用に至るまで、人工知能の一般化プロセスの「三部作」が共通のテーマとなっています。 2023年のテーマ。

IDC Consulting が発表した最新のレポートによると、世界中の業界ユーザーの 87% 以上が生成人工知能の適用と導入を開始しており、中国市場におけるその割合は 93% にも上ります。これは、生成型人工知能が戦略計画段階から実装段階まで加速しており、あらゆる分野でのアプリケーションの革新が爆発的なチャンスをもたらしていることを示しています

目を引く観点から見ると、個人ユーザー向けの「キラーアプリケーション」は期待が高いが、実際の成果は常に期待に応えるのが難しく、平常心に戻れば、ToB 分野の多くの業界は生成型であることがわかります。 AI 主戦場では、いくつかの重量級の革新的なアプリケーションが静かに芽生えています。

アプリケーションから産業環境全体に視野を広げれば、さまざまな業界で生成 AI の普及を加速するための基礎となるロジックを見つけることは難しくありません。情報化構築からデジタルトランスフォーメーションへの過渡期において、クラウドコンピューティングの出現は、IT投資能力に制限があり、ビジネスの高度化を進めることが困難な多くの企業に新たな進化の道を提供しています。柔軟なスケーラビリティは、複雑なアプリケーションに新たな道を提供します イノベーションの先導者、デジタル変革が深い領域に移行すると、インテリジェンスの新たな波が到来し、主流のクラウド ベンダーも重要な役割を果たします 生成 AI の基盤を包括的に再構築する時が来ました。

Amazon クラウド テクノロジーは、グローバル クラウド コンピューティングのパイオニアおよびリーダーとして、クラウド コンピューティングの普及段階で非常に優れており、ほぼすべての業界が「もう一度やり直す」ことができます。生成型 AI の時代においても、Amazon クラウド テクノロジーは依然として先駆者であり、さまざまな業界が人工知能によって「やり直す」「クラウド モーメント」が到来しています。

Amazonクラウドテクノロジー大中華圏製品部ゼネラルマネージャーのChen Xiaojian氏が重大発表について説明します

最近、2023 年の Amazon クラウド テクノロジー re:Invent が最も大きな話題となり、クラウド インフラストラクチャの再構築、コンピューティングの再構築、ストレージの再構築、エンタープライズレベルの生成 AI の再構築をテーマとした多数のメジャー リリースが開始されました。デジタルトランスフォーメーションを実現し、エンタープライズ生成型 AI イノベーションの速度を向上させます。最近では、2023 Amazon Cloud Technology re:Invent China City Tour - 北京駅イベントも開催され、商用アプリケーションのイノベーションの「種」が根付くことが期待されることも注目に値します。

Amazon Cloud Technology がリリースした最新の戦略、製品、ソリューション、適用事例を体系的に整理することで、生成型人工知能の普及が加速している業界像を描くことができます。 「Cloud Moment」が放つ革新的なエネルギーに期待でいっぱいです

3層アーキテクチャに基づいて生成AIアプリケーションのイノベーション基盤を再構築する

は次のように書き換えることができます: クラウド コンピューティングと生成型人工知能は、ある程度、相互に強化し、相互依存する関係です。一方で、クラウド プラットフォームは、生成型人工知能のアプリケーション イノベーションに最適なプラットフォームを提供します。一方で、生成型人工知能は、クラウド コンピューティングを継続的にアップグレードする貴重な機会も提供します

クラウド サービス プロバイダーが生成型人工知能に全面的に投資すると言うのは時期尚早ですが、いくつかの主流クラウド サービス プロバイダーが今年発表した最新の戦略から判断すると、そのほとんどが生成型人工知能に重点を置くことになるでしょう。その結果、製品ソリューションと協力モデルはすべて変化しました

生成 AI の分野では、Amazon クラウド テクノロジーの全体的なレイアウトは 3 つのレベルに分類できます。最初はベース モデルを使用して構築されたアプリケーション層で、次にベース モデルを使用して構築されたツール層、最後にベース モデルのトレーニングと推論のためのインフラストラクチャ層が続きます。 2023 年の re:Invent カンファレンスでは、Amazon クラウド テクノロジーはこの 3 層アーキテクチャに基づいて革新を続け、生成 AI の構築と応用の敷居を大幅に下げました

新しくリリースされたAmazon Qは、顧客のビジネスに合わせてカスタマイズできる製品で、オフィスのさまざまなシナリオのニーズを満たすことができ、生成型人工知能アプリケーションの革新のための重要なツールとして知られています。 Amazon Q はさまざまな垂直産業で広く使用でき、業界の顧客がクラウドプラットフォーム上で生成人工知能を構築、デプロイ、適用する方法を完全に変えるでしょう。また、企業のプライベートナレッジを活用して、業界顧客の固有のビジネス、データ、コード、運用に応じてカスタマイズされたさまざまなタスクを完了することもでき、他の Amazon クラウドテクノロジー製品と組み合わせて使用​​して、企業の生産性の向上と運用の最適化を支援することもできます。 Amazon Q はすでにプレビュー版を顧客に提供しており、Amazon Connect の Amazon Q も正式に開始されており、Amazon Supply Chain の Amazon Q も間もなく利用可能になることがわかっています

多くの注目を集めている Amazon Bedrock は、生成 AI アプリケーションの安全な構築と拡張を支援するために、より多くのモデルの選択肢と強力な機能をリリースしました。 Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon の最新の高性能モデルは、より豊富なモデル選択とモデルを評価するための新機能を顧客に提供し、関連する独自のデータを使用してモデルをカスタマイズする方法を簡素化し、複雑なタスクを自動化する機能を提供します。 .顧客が責任を持ってアプリケーションを構築および展開できるようにするツール。

特に言及する価値があるのは、Amazon Cloud Technology が 5 つの新しい Amazon SageMaker 機能を開始し、企業がさまざまな生成 AI 使用シナリオをサポートする機械学習モデルをより簡単かつ迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにしたことです。その中で、Amazon SageMaker HyperPod は、大規模な基本モデルのトレーニングを加速し、トレーニング時間を 40% 短縮し、数週間または数か月続くトレーニングプロセスが中断されないようにすることができ、Amazon SageMaker Inference 推論機能により、デプロイコストを 50 削減できます。推論レイテンシは平均で % と 20%、Amazon SageMaker Clear は顧客が最適なモデルを評価、比較、選択するのに役立ちます。Amazon SageMaker Canvas の 2 つの機能強化 (自然言語命令によるデータの準備と大規模なビジネス分析用のモデルの活用) により、顧客は次のことを可能にします。ワークフローに統合された Generative AI を簡単に統合できます

業界シナリオにおける生成 AI の実装が加速されています

生成型人工知能の継続的なアップグレードにより、さまざまな業界で革新的なアプリケーション シナリオが徐々に実装され、高速レーンに入りつつあります。この分野はチャンスに満ちていますが、多くの未知の課題にも直面しています

マッキンゼーが発表したデータによると、生成人工知能テクノロジーは世界経済に約 7 兆ドルの価値を生み出し、人工知能の全体的な経済的利益は約 50% 増加します。中国は約 2 兆ドルを拠出すると予想されており、これは世界全体の 3 分の 1 近くを占めます。

しかし、全体的な「喜び」の状況は良好に見えても、構造的な「不安」を無視することはできません。 「現在、国内の伝統産業の中で人工知能の普及率が10%を超えているのはエレクトロニクス産業だけであり、自動車、石油化学、製薬などの産業の普及率は5%から10%であり、人工知能の普及率は5%から10%の間です。建材などの伝統産業は 5% 未満です。」

この場合、生成人工知能の分野では、大きな実証効果を生み出し、あらゆる分野の探求者に参考となる多数の実際の成功事例が緊急に必要とされています。 Amazon Cloud Technology は、自動車製造、ライフサイエンス、小売電子商取引、ゲーム、金融サービスなどの業界で豊富な実践経験を蓄積しており、実際のシナリオで生成人工知能を適用するためのガイダンスを提供します。

自動車業界と製造業界を例に挙げます。Amazon IoT SiteWise Edge プレビューは、デバイス データを簡単に収集、整理、処理、監視するネイティブ ソフトウェアであり、産業用デバイス データを送信するコストを簡素化、高速化、削減するのに役立ちます。 Amazon クラウド テクノロジーのコスト、Amazon IoT FleetWise のビジョン システム データのプレビュー バージョンにより、自動車会社は車両データを効率的に収集し、効果的に管理できるようになります。Qualcomm AI 100 に基づいて開始された Amazon EC2 DL2q インスタンスは、OEM メーカーが自動運転機能の開発を加速するのに役立ちます。

2023 Amazon Cloud Technology re:Invent カンファレンスでは、自動車業界および製造業界の多くの顧客が Amazon Cloud Technology ソリューションを使用して、カスタマージャーニーと製品ジャーニーの 2 つの重要なリンクを中心にアプリケーションのイノベーションを実行しました。たとえば、BMW とホンダはそれぞれ Amazon クラウド テクノロジーを利用して次世代の自動運転プラットフォームを構築し、ソフトウェア デファインド モビリティを実現しました。BYD は Amazon クラウド テクノロジーを利用してインテリジェントなネットワーク接続プラットフォームと Amazon Music などのサービスを展開し、自動車の効率を向上させました。自動車の研究開発と効率の向上車内エクスペリエンスの向上: SAIC は海外の独立ブランド車向けのインテリジェント ネットワーク ソリューションを構築するために、海外旅行に Amazon クラウド テクノロジーを選択しました。

ライフサイエンスは生成AIの才能を発揮する舞台でもあります。 Amazon クラウド テクノロジーは、Amazon DataZone での記述に対する AI 推奨を開始し、ビジネス データ カタログを強化することでライフ サイエンスの顧客がデータ発見、データ理解、データ利用を向上できるように支援します。NVIDIA は、Amazon クラウド テクノロジーに DGX Cloud と BioNeMo を導入し、製薬会社がデータを使用して次のことを行えるようにします。モデルの簡素化と加速 トレーニングによる創薬の推進 Amazon HealthScribe は、医療アプリケーション構築者が患者と臨床医の間の会話から予備的な臨床文書を自動的に作成するのを支援する、HIPAA 準拠の生成 AI サービスです。

具体的な実装事例から判断すると、生物医学分野の大手企業と新興企業の両方が生成 AI の恩恵を受けています。例: アプリケーション、データベース、サーバーのクラウドへの移行に基づいて、Amazon クラウド テクノロジーにより、ファイザーは年間 4,700 万米ドル以上を節約し、データ生成速度を 75% 向上させ、17 のユースケースで革新的なブレークスルーを達成しました。アムジェンは Amazon HealthOmics を使用してゲノミクスを統合し、データは患者に薬物治療を提供するための洞察に変換され、ギリアドは生成 AI を使用して潜在的なターゲットの評価を加速し、創薬を促進します。

エンタープライズレベルの生成 AI の将来について協力して概説します

小売電子商取引、ゲーム、金融、その他の業界における生成型人工知能の適用が加速していることは注目に値します。ますます多くの企業が効果的なビジネス変革とアプリケーションの革新の道を見つけています。エンタープライズレベルの生成型人工知能インテリジェンス爆発する重大な瞬間に達しました

この重要な時期に、単一のブレークスルーに頼って期待される目標を達成することは不可能であり、エンタープライズレベルの生成型人工知能エコシステムを早急に構築する必要があります。 IDC Consulting の調査によると、30% 以上の企業がパブリック クラウド プラットフォームを生成人工知能にとって最も重要な戦略的パートナーとみなしています。これが変化の源です。

は次のように書き換えることができます: クラウド サービス プロバイダーがエコシステム全体で中心的な役割を果たしていることがわかります。重要な瞬間に Amazon クラウド テクノロジーによって行われた戦略的な選択とアクション パスは、エンタープライズ サービスの発展のための優れた基盤を確立しています。 -レベルの生成 AI。新しい標準により、より多くの参加者がランクに加わることになります

長期的な観点から見ると、人工知能の一般化のプロセスは始まったばかりであり、あらゆる分野でのデジタルおよびインテリジェントなアップグレードはまだ途中です。エンタープライズレベルの生成人工知能はむしろ広大な荒野に似ており、「オアシス」にどれだけの道がつながっているかは不明です。馬に乗って鞭打って次の節目でお会いしましょう

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