Cloud Next Das Cloud-Geschäft von Google erzielte im letzten Quartal eine jährliche Umsatzrendite von 36 Milliarden US-Dollar, mehr als das Fünffache des Wertes vor fünf Jahren, gab Alphabet-CEO Sundar Pichai am Dienstag auf der Google Cloud Next 2024-Konferenz in Las Vegas bekannt.

Das ist zwar etwa ein Drittel des Jahresumsatzes von AWS und Microsoft Azure, aber nicht unerheblich.

„Ich möchte nur einige Gründe hervorheben, warum Google Cloud so große Fortschritte macht“, sagte Pichai. „Einer davon sind unsere umfangreichen Investitionen in KI. Wir wissen schon seit einiger Zeit, dass KI jede Branche und jedes Unternehmen verändern wird, auch unsere eigene.“

KI-Software mit ihrer Bevorzugung einer kostspieligen GPU-Infrastruktur wird den Cloud-Service-Anbietern viel Geschäft bescheren. Das ist der Grund, warum Google und seine Cloud-Konkurrenten nicht den Mund halten. Aber es ist auch potenziell nützlich.

„Heute kann Google AI 100,000 Codezeilen in zwei Minuten scannen, um Fehler zu erkennen und zu beheben“, erklärte der Suchriese in seinem Einführungsvideo. Spoiler: Es gibt immer noch Fehler in der Software.

„Heute beeinflusst KI das Leben zum Besseren und versteht die Arbeit auf die Art und Weise, wie Sie es tun“, fuhr die Videostimme fort, ohne die Art und Weise zu erwähnen, in der KI die Dinge verschlimmert hat: Fehlinformationen, Halluzinationen, Verbrauch von Ressourcen wie Energie und Wasser, Das Erfassen der intellektuellen Arbeit anderer und deren Wiederverwendung zu Profitzwecken ohne Erlaubnis und unter anderem Voreingenommenheit.

Aber das ist nicht das, was die Google-Führungskräfte wollten um darüber zu sprechen. Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, kam nicht, um die KI zu begraben, sondern um sie zu loben.

„Heute werden wir uns darauf konzentrieren, wie Google führenden Unternehmen dabei hilft, ihre Abläufe zu transformieren und zu Digital- und KI-Führern zu werden, was den neuen Weg in die Cloud darstellt“, verkündete Kurian.

Zu diesem Zweck hat Google viele Produkte und Dienste entwickelt, die es über Google Cloud und angrenzende Geschäftseinheiten anbietet.

Generative KI der nächsten Generation

Kurian sagte, die größten Ankündigungen der Schokoladenfabrik hätten mit generativer KI zu tun. „Kunden experimentieren schnell nicht mehr mit generativer KI und helfen ihr dabei, Fragen zu beantworten und KI-Vorhersagen zu treffen, sondern entwickeln nun generative KI-Agenten“, erklärte er. „Agenten sind intelligente Einheiten, die Maßnahmen ergreifen, um Ihnen beim Erreichen bestimmter Ziele zu helfen.“

Als Beispiel nannte er ein Szenario, in dem ein Agent einem Online-Käufer hilft, das gewünschte Kleid zu finden. Diese Möglichkeit wurde anschließend auf der Bühne demonstriert, als ein E-Commerce-Einkaufssuchfeld mit einer YouTube-Video-URL und der Anfrage gespeist wurde, ein Hemd zu finden, wie es der Keyboarder im Video trug. Tatsächlich erwies sich der KI-Bot als fähig, das übermittelte Video zu scannen, das Hemd des Keyboarders zu identifizieren und das Inventar der Shopping-Site nach einer Übereinstimmung zu durchsuchen.

„Agenten verarbeiten multimodale Informationen gleichzeitig, unterhalten sich, denken, lernen und treffen Entscheidungen“, sagte Kurian. „Agenten können sich mit anderen Agenten und mit Menschen verbinden und sie werden die Art und Weise verändern, wie jeder von Ihnen mit Computergeräten und dem Web selbst interagiert.“

Es blieb der Fantasie überlassen, wie viel es ein Unternehmen kosten würde, einen solchen Service anzubieten.

David Sullivan, CEO von Goldman Sachs, trat in einem Video-Testimonial auf, um hervorzuheben, wie das Finanzunternehmen Einsatzmöglichkeiten für KI findet. „In einigen Bereichen unserer Experimente sehen wir bereits vielversprechende Anzeichen und sind diesbezüglich sehr optimistisch“, schwärmte er.

„Es gibt Hinweise darauf, dass generative KI-Tools für unterstütztes Codieren die Effizienz und Produktivität der Entwickler um bis zu 40 Prozent steigern können“, fuhr Sullivan fort. „Und wir erforschen verschiedene Möglichkeiten, KI einzusetzen, sei es, um öffentliche Einreichungen zusammenzufassen, Stimmungen und Signale aus Unternehmenserklärungen zu extrahieren oder Informationen wie Gewinnberichte zu sammeln und zu interpretieren.“

Damit soll ausgedrückt werden, dass wir noch nicht ganz sicher sind, ob wir uns voll und ganz auf die KI-Beratung verlassen können.

Ich rüste das Kit aus

In Bezug auf Produkte und Dienstleistungen sprach Amin Vahdat, Vizepräsident für das Team für maschinelles Lernen, Systeme und Cloud-KI in Mountain View, über die Hardware von Google Cloud, einschließlich der allgemeinen Verfügbarkeit von Cloud TPU v5p, ganz zu schweigen von A3 Mega VMs mit Nvidia H100 Tensor-Core-GPUs.

Vahdat erwähnte auch HyperDisk ML, einen Vorschau-Blockspeicherdienst, der für KI-Inferenz und die Bereitstellung von Arbeitslasten optimiert ist. „Es beschleunigt die Modellladezeiten um das bis zu 11.9-fache im Vergleich zu herkömmlichen Alternativen und bietet einen über 100-mal höheren Durchsatz pro Volumen im Vergleich zu Mitbewerbern“, sagte er.

Darüber hinaus verfügen Cloud Storage FUSE und Parallelstore von GCP über eine neue Caching-Funktion, die das Training beschleunigen soll, indem Daten näher an der TPU oder GPU eines Kunden gespeichert werden.

Vahdat hob auch offene Softwareoptionen wie JetStream hervor, eine optimierte Inferenz-Engine, die für große Sprachmodelle eine bessere Leistung pro Dollar bietet. Darüber hinaus plant Google Cloud, Anfang 2025 Nvidias Grace-Blackwell-Chips anzubieten: den HGX B200 und den GB200 NVL72.

Die vielleicht größte Neuigkeit in Sachen Hardware war, dass Google Cloud jetzt über eine ARM-basierte CPU namens Axion verfügt. Google gibt an, dass es eine um 50 Prozent bessere Leistung und eine um 60 Prozent bessere Energieeffizienz bietet als vergleichbare x86-basierte Recheninstanzen. Darüber hinaus gibt es jetzt N4- und C4-VMs sowie Bare-Metal-C3-Maschinen.

Vertex AI, die Unternehmens-KI-Plattform von Google, bietet jetzt Zugriff auf eine größere Auswahl an Modellen, darunter Gemini 1.5 Pro in der öffentlichen Vorschau, Bildgenerierungsmodelle der Imagen 2.0-Familie und die CodeGemma Software-Assistent.

Überprüfung der Fakten

Google versucht außerdem, seine Modelle weniger anfällig für bloße Erfindungen zu machen.

„Da die Antwortgenauigkeit für Gen-KI-Dienste von entscheidender Bedeutung ist, erweitern wir unsere Erdungsfunktionen in Vertex AI, einschließlich der Möglichkeit, Antworten direkt mit der Google-Suche zu erden, die jetzt in der öffentlichen Vorschau verfügbar ist. Benutzer von Vertex AI haben jetzt Zugriff auf aktuelle, qualitativ hochwertige Informationen, die die Genauigkeit der Modellantworten erheblich verbessern“, erklärt Vahdat in einem Begleitdokument Aussage.

Das ist richtig – Google-Suche, Magnet für Web-Spam und Affiliate-Marketing [PDF] kann als Realitätscheck für zu Halluzinationen neigende KI-Modelle dienen. Was für eine Zeit, am Leben zu sein.

Google Workspace blieb von der KI-Erweiterung nicht verschont. Im Juni wird die Suite um eine Google Vids-App erweitert, mit der Benutzer KI-gestützte Videos erstellen können.

„Vids ist Ihr Video-, Schreib-, Produktions- und Bearbeitungsassistent in einem“, erklärt Aparna Pappu, GM und VP von Google Workspace ein Erklärer. „Es kann ein Storyboard erstellen, das Sie einfach bearbeiten können, und nach Auswahl eines Stils setzt es Ihren ersten Entwurf mit vorgeschlagenen Szenen aus Stockvideos, Bildern und Hintergrundmusik zusammen.“

Google Meet bietet jetzt als Vorschau die Funktion „KI-Notizen“ und im Juni wird es auch eine Übersetzung durch maschinelles Lernen geben. Später in diesem Jahr soll Google Chat KI-Übersetzung und -Zusammenfassung hinzufügen. Dies ist über das neue AI Meetings and Messaging-Add-on für 10 $ pro Benutzer und Monat verfügbar.

Oh, und wenn Sie das AI Security-Add-on wünschen, mit dem IT-Teams vertrauliche Dateien in Google Drive scannen, automatisch klassifizieren und schützen können, kostet das weitere 10 US-Dollar pro Benutzer und Monat.

„Wir befinden uns in gewisser Weise an einem Wendepunkt, an dem Unternehmen sich von Ideen über Gen-KI und KI zur Implementierung von KI-Fabriken der Zukunft entwickeln“, sagte Garter-Vizepräsident Chirag Dekate Das Register. „Alles, was Unternehmen tun und jeder, der Teil dieser Wertschöpfungsreisen ist, wird durch KI-Produktivitätssteigerungen bereichert.“

Dekate betrachtet den KI-Hypercomputer, den Begriff von Google für seinen KI-Stack, als ein Unterscheidungsmerkmal gegenüber der Konkurrenz. „Hier ist der Workload-optimierte Teil wichtig, da Teile des Workflows von TPUs und andere von GPUs und CPUs profitieren“, erklärte er.

„Der KI-Hypercomputer ermöglicht einen leistungsoptimierten Zugriff auf die arbeitslastoptimierten Rechenfunktionen, die für die Bereitstellung nativer KI-Cloud-Erlebnisse erforderlich sind. Die Differenzierung von Google hier ist eine jahrzehntelange Innovation in der speziell entwickelten KI-Hardware.“

Weiter oben sieht Dekate einen Wert darin, dass Google verschiedene selbst entwickelte Modelle und Modelle von Drittanbietern, seine Vertex AI-Plattform und seine AI Ready Data-Grundlage (Big Query, Looker und AlloyDB) nutzt. 

„Alles zum Leben zu erwecken, ist ein zentrales Anliegen der AI Agent-Frameworks“, sagte Dekate. „Die KI-Agenten sind insofern wirklich wichtig, als sie es Unternehmen ermöglichen, all das oben Genannte in der Unternehmenswahrheit zu verankern und KI und Gen-KI in Unternehmensdaten- und Ausführungskontexten zum Leben zu erwecken.“ ®

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• Quelle: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/09/google_cloud_next_ai/