Amazon AWS와 Microsoft는 GenAI 분야에서 경쟁할 것입니다

월요일 VentureBeat와의 인터뷰에서 Amazon AWS 데이터 및 인공 지능 담당 부사장 Swami Sivasubramanian은 자신이 모든 AWS 데이터베이스, 분석, 기계 학습 및 인공 지능 서비스를 감독하는 책임을 맡고 있다고 밝혔습니다. 기조연설 및 AWS CEO Adam Selipsky의 화요일 오전 기조연설

GenAI에 대한 주요 주제는 기업이 다양한 공급업체에서 사용할 수 있는 유연성과 옵션을 원한다는 것입니다. 그는 단일 공급업체나 플랫폼에 얽매이기보다는 다양한 모델에 대해 말했습니다. 이러한 모델은 시간이 지남에 따라 상품화되어 비즈니스에 영향을 미칠 수 있기 때문에 그 자체로는 경쟁 우위를 제공하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 주요 이점은 자체 독점 데이터와 해당 데이터를 모델과 통합하여 고유한 애플리케이션을 만드는 방법이 될 것입니다.

이 비전을 지원하기 위해 Sivasubramanya는 Amazon이 두 가지 측면을 강조하는 데 중점을 두고 있다고 말했습니다. 하나는 발명, 고객이 기본 서비스를 통해 액세스할 수 있는 다양한 GenAI 모델을 제공하는 것, 그리고 고객이 GenAI를 구축하고 배포하는 데 사용할 수 있는 더 좋고 원활한 데이터 관리 도구입니다. 자신의 GenAI 애플리케이션

그의 프레젠테이션 주제에는 데이터와 GenAI 사이의 "내재적인 공생 관계"와 GenAI가 단순한 데이터 이상의 이점을 얻을 수 있는 방법이 포함되어 데이터베이스와 데이터 시스템을 강화하고 개선할 수 있다고 말했습니다

Siva Subramanian은 Re:Inventent에서 몇 가지 하이라이트를 공개했습니다. 불과 2주 전, Microsoft는 라이벌 Ignite 컨퍼런스에서 GenAI에 올인하겠다는 계획을 선보였습니다.

1분도 채 지나지 않아: AWS의 Bedock은 4월에 완전 관리형 서비스로 출시되었으며 고객은 다음을 통해 제공되는 기본 GenAI 모델을 사용할 수 있습니다. API. Sivasubramanya는 기반암 작업이 점점 더 쉬워지고 있다고 말했습니다. 그는 Bedrock에서 애플리케이션을 구축하는 것이 얼마나 쉽고 빠른지 보여주는 몇 가지 고객 사례를 소개할 예정이며, 일부 예시는 1분도 채 걸리지 않습니다. 그는 Booking.com, Intuit, LexusNexis 및 Bridgewater Associates와 같은 고객이 Bedock을 사용하여 영향력 있는 애플리케이션을 만드는 회사 중 하나라고 말했습니다.

BedRock은 기업 고객에게 사전 훈련된 Foundation 모델인 Titan과 같은 제품을 포함하여 더 많은 LLM 옵션을 제공했습니다. AI21의 S Jurassic, Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 2 및 Stable Diffusion과 같은 타사의 기반 모델도 포함됩니다. 지난 9월 회사에 대한 대규모 투자에 이어 OpenAI 경쟁사인 Anthropic과 Amazon의 파트너십에 대한 자세한 내용을 포함하여 앞으로 더 많은 조치가 취해질 것으로 예상됩니다. Sivasubramanian은 "우리는 차량 선택에 계속해서 막대한 투자를 할 것입니다."라고 말했습니다.

벡터 데이터베이스 확장: GenAI 모델이 도움을 줄 수 있는 또 다른 영역은 교차 이미지, 텍스트, 비디오 등을 지원하는 벡터 데이터베이스입니다. 구조화되지 않은 데이터의 의미론적 검색 . 벡터 데이터베이스는 GenAI 모델을 사용하여 키워드나 메타데이터에 의존하지 않고 주어진 쿼리와 가장 관련성이 높고 유사한 데이터를 찾을 수 있습니다. 올해 7월 Amazon은 OpenSearch Serverless용 벡터 데이터베이스 기능인 벡터 엔진을 미리 보기 모드로 출시했습니다. Sivasubramanya는 벡터 엔진이 출시 이후 인상적인 견인력을 얻었으며 곧 일반화될 것이라고 암시했습니다. 그는 또한 Amazon이 벡터 검색 기능을 포트폴리오의 다른 데이터베이스로 확장할 수도 있음을 암시했습니다. "Bedrock의 일부로서 우리는 이것을 더 쉽고 더 좋게 만들 뿐만 아니라 다른 많은 영역에서도 만들 것이라는 것을 알게 될 것입니다."라고 그는 말했습니다.

Gen AI 애플리케이션에서 Sivasubramanian은 엔터프라이즈 GenAI 스택의 애플리케이션 계층과 관련된 몇 가지 발표를 암시했습니다. 그는 Amazon QuickSite와 같이 이미 사용 가능하고 GenAI 모델과 통합된 애플리케이션의 몇 가지 예를 언급했습니다. 고객이 대화형 대시보드 및 보고서를 생성하고 공유할 수 있는 서버리스 도구입니다. 또한 임상의와의 환자 대화를 분석하여 자동으로 임상 노트를 생성하는 Amazon HealthScribe가 있습니다. 이 앱은 GenAI나 코딩 지식이나 경험이 없는 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다

복잡한 데이터 요구 사항이 있는 기업의 경우 서로 다른 소스와 형식의 데이터를 통합하는 것이 중요한 과제입니다. 기존의 ETL(추출, 변환 및 로드) 프로세스는 번거롭고 비용이 많이 들기 때문에 한 데이터베이스에서 다른 데이터베이스로 데이터를 이동하고 데이터 변환 및 변환을 수행해야 합니다. 이러한 마찰을 피하기 위해 일부 클라우드 제공업체는 데이터 교환 및 상호 운용성을 위해 개방형 표준 형식을 사용하는 "패브릭" 기술을 개발하고 있습니다. Microsoft는 Fabric 계획을 홍보해 왔지만 일부 분석가들은 Amazon이 ETL이 전혀 없는 Microsoft 및 Google보다 우위에 있다고 말합니다. Sivasubramanya는 Amazon이 개발자에게 데이터베이스 선택권을 제공하기 위해 노력해 왔으며 작년에 Aurora 및 RedShift와 같은 일부 자체 데이터베이스를 통합하면서 시작된 제로 ETL 비전에 계속 투자할 것이라고 말했습니다. 기업은 벡터 데이터와 기타 비즈니스 데이터를 데이터베이스에 저장하고 쿼리하기를 원합니다. Sivasubramanya는 Amazon의 Aurora MySQL에 벡터 검색에 대한 지원이 최근 추가된 점을 언급하면서 Amazon이 이러한 서비스를 계속해서 개선할 것이라고 말했습니다. Aurora MySQL은 클라우드 기반 관계형 데이터베이스라고 합니다. Amazon은 미래에 ETL 제로를 향해 더 크고 의미 있는 진전을 이룰 것입니다.

Selipsky와 Sivasubramanya의 기조 연설에서 여러 AWS 고객은 자신의 이야기를 공유하여 특정 요구 사항을 충족하기 위해 추가 교육이나 미세 조정을 통해 GenAI 기반 모델을 사용자 정의할 수 있는 방법을 설명했습니다. 그리고 도메인. 그러나 데이터는 AWS 클라우드의 안전하고 격리된 부분인 고객의 가상 사설 클라우드(VPC)에 계속 저장되어 있으므로 데이터의 보안과 개인 정보 보호를 손상시키지 않습니다. Sivasubramanya는 이것이 AWS와 다른 클라우드 서비스 제공업체 간의 중요한 차이점 중 하나라고 말했습니다. 동시에 고객 데이터 보안을 보장하기 위해 AWS는 안전한 GenAI 사용자 정의 서비스를 제공합니다

GenAI 칩 혁신: 마지막으로 Amazon은 GenAI를 지원하기 위한 자체 실리콘 솔루션을 개발해 왔습니다. Sivasubramanya는 AWS가 클라우드 컴퓨팅에 높은 성능과 저렴한 비용을 제공하도록 설계된 Nitro Hypervisor 및 Graviton 시리즈 칩의 성능 및 채택에 대한 몇 가지 새로운 업데이트를 제공할 것이라고 말했습니다. 그는 또한 GenAI의 훈련 및 추론 전용인 회사의 Tradium 및 Inferania 칩을 소개할 예정입니다

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