Amazon AWSとMicrosoftがGenAI分野で競合

月曜日の VentureBeat とのインタビューで、Amazon の AWS データおよび人工知能担当副社長であるスワミ シヴァスブラマニアン氏は、AWS のすべてのデータベース、分析、機械学習、および人工知能サービスを監督していると述べました。 AWS CEO の Adam Selipsky 氏による水曜日の朝の基調講演と火曜日の朝の基調講演の概要を簡単に説明しました。

GenAI に関する主なテーマは、企業がさまざまなサプライヤーのさまざまなモデルを使用する柔軟性と選択肢を持ちたいという欲求があるということです。ただし、単一のサプライヤーやプラットフォームに縛られるよりは、モデル自体が時間の経過とともに競争上の優位性を提供するには十分ではない可能性があり、モデルはコモディティ化する可能性が高いため、企業にとっての重要な利点はそれ自身のものになるだろうと彼は付け加えた。独自のデータと、そのデータをモデルと統合して独自のアプリケーションを作成する方法について説明します。

このビジョンをサポートするために、Amazon は 2 つの側面を強調することに重点を置いていると Sivasubramanya 氏は述べました。1 つは発明、顧客が基本サービスを通じてアクセスできるさまざまな GenAI モデルを提供すること、そして顧客が使用できる優れたシームレスなデータ管理ツール独自の GenAI アプリケーションを構築してデプロイする データから利益を得るだけでなく、データベースとデータ システムを強化および改善する方法

Siva Subramanian は、Re:Inventent でいくつかのハイライトを明らかにしました。わずか 2 週間前、Microsoft はライバルの Ignite カンファレンスで GenAI に全力を尽くす計画を披露しました 1 分以内に: 4 月に開始された AWS の Bedock は、顧客が提供されている基盤となる GenAI モデルを使用できるようにする完全なマネージド サービスですAPI経由で。シヴァスブラマンヤ氏は、岩盤の扱いが容易になっていると語った。彼は、Bedrock 上でアプリケーションを構築することがいかに簡単かつ迅速であるかを示すいくつかの顧客事例を紹介し、一部の例では 1 分未満で構築できます。同氏は、Booking.com、Intuit、LexusNexis、Bridgewater Associates などの顧客が、影響力のあるアプリケーションを作成するために Bedock を使用している企業の 1 つであると述べました。 Titan モデルのほか、AI21 の S Jurassic、Anthropic の Claude、Meta の Llama 2、Stable Diffusion などのサードパーティの基礎モデルも含まれます。 9月にAmazonがOpenAIのライバルであるAnthropic社に大規模な投資を行ったことを受け、AmazonとOpenAIのライバルであるAnthropic社との提携に関する詳細など、今後さらに多くの動きが見られることが期待される。

ベクトル データベースの拡張: GenAI モデルが役立つもう 1 つの分野は、テキストなどの非構造化データのクロスイメージ検索やセマンティック検索をサポートするベクトル データベースです。そしてビデオ。 GenAI モデルを使用することにより、Vector Database は、キーワードやメタデータに依存するのではなく、特定のクエリに最も関連性が高く類似したデータを見つけることができます。今年 7 月、Amazon は OpenSearch Serverless 用のベクター データベース機能である Vector Engine をプレビュー モードで開始しました。シヴァスブラマンヤ氏は、ベクトルエンジンは発売以来目覚ましい勢いを増しており、すぐに普及する可能性があると示唆した。同氏はまた、Amazonがポートフォリオ内の他のデータベースにもベクトル検索機能を拡張する可能性があることを示唆した。 「Bedrock の一部として、これをより簡単かつより良くするだけでなく、他の多くの分野でも同様であることがわかるでしょう」と彼は言いました。

Gen AI アプリケーションに関して、Sivasubramanian 氏は、エンタープライズ GenAI スタックのアプリケーション層に関連するいくつかの発表について示唆しました。彼は、Amazon QuickSite など、すでに利用可能で GenAI モデルと統合されているアプリケーションの例についていくつか言及しました。これは、顧客がインタラクティブなダッシュボードとレポートを作成および共有できるサーバーレス ツールです。さらに、臨床医との患者の会話を分析して臨床メモを自動的に生成する Amazon HealthScribe もあります。これらのアプリケーションは、GenAI やコーディングの知識や経験がないユーザーにとっても便利になるように設計されています

複雑なデータニーズを持つ企業にとって、異種のソースや形式からのデータを統合することは重要な課題です。従来の抽出、変換、ロード (ETL) プロセスは面倒でコストが高く、あるデータベースから別のデータベースにデータを移動したり、データの変換や変換を実行したりする必要があります。この摩擦を回避するために、一部のクラウド プロバイダーは、データ交換と相互運用性のためにオープンな標準フォーマットを使用する「ファブリック」テクノロジーを開発しています。 Microsoftはファブリック計画を宣伝しているが、一部のアナリストはAmazonがETLゼロでMicrosoftやGoogleよりも有利だと指摘する。シヴァスブラマンヤ氏は、Amazonは開発者にデータベースの選択肢を提供しようと努めており、AuroraやRedShiftなどの自社データベースの一部を統合することから昨年始めたゼロETLビジョンへの投資を継続すると述べた。企業は、ベクトル データやその他のビジネス データをデータベースに保存し、クエリを実行したいと考えています。 Sivasubramanya 氏は、Amazon は今後もこれらのサービスを改善し続けると述べ、同時に Amazon の Aurora MySQL が最近ベクトル検索のサポートを追加したことにも触れました。 Aurora MySQL はクラウドベースのリレーショナル データベースであると報告されています。 Amazon は、将来的にゼロ ETL に向けて、より大きく有意義な進歩を遂げるでしょう

Selipsky と Sivasubramanya の基調講演中、数人の AWS 顧客が、さらなるトレーニングや微調整を通じて GenAI ベースのモデルをどのようにカスタマイズできるかについてのストーリーを共有しました。彼らの特定のニーズと領域。ただし、データは AWS クラウドの安全で隔離された部分である顧客独自の Virtual Private Cloud (VPC) に保存されたままになるため、データのセキュリティとプライバシーを損なうことはありません。 Sivasubramanya 氏は、これが AWS と他のクラウド サービス プロバイダーの重要な違いの 1 つであると述べました。同時に、顧客データのセキュリティを確保するために、AWS は安全な GenAI カスタマイズ サービスを提供します

GenAI チップのイノベーション: 最後に、Amazon は GenAI をサポートする独自のシリコン ソリューションを開発してきました。 Sivasubramanya 氏は、AWS は、クラウド コンピューティングに高性能と低コストを提供するように設計された Nitro Hypervisor および Graviton シリーズのチップのパフォーマンスと採用に関する新しいアップデートを提供すると述べました。また、それぞれ GenAI トレーニングと推論用に設計された同社の Tradium チップと Inferania チップも紹介します。

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