클라우드 넥스트 구글의 클라우드 사업이 지난 분기에 36억 달러의 연간 운영률을 달성했는데 이는 2024년 전보다 XNUMX배 이상 늘어난 수치입니다. 순다르 피차이 알파벳 CEO는 지난 화요일 라스베이거스에서 열린 Google Cloud Next XNUMX 컨퍼런스에서 발표했습니다.

이는 AWS와 Microsoft Azure가 창출하는 연간 수익의 약 3분의 1에 해당하지만, 결코 중요하지 않습니다.

Pichai는 "Google Cloud가 그렇게 많은 발전을 보이고 있는 몇 가지 이유를 강조하고 싶습니다."라고 말했습니다. “하나는 AI에 대한 우리의 깊은 투자입니다. 우리는 AI가 우리를 포함한 모든 산업과 회사를 변화시킬 것이라는 사실을 오랫동안 알고 있었습니다.”

값비싼 GPU 인프라를 선호하는 AI 소프트웨어는 클라우드 서비스 제공업체에게 많은 비즈니스를 창출할 것입니다. 이것이 바로 Google과 클라우드 경쟁업체가 이에 대해 입을 다물지 않는 이유입니다. 그러나 잠재적으로 유용할 수도 있습니다.

구글은 소개 영상에서 “현재 구글 AI는 100,000분 만에 XNUMX만 줄의 코드를 스캔해 버그를 발견하고 수정할 수 있다”고 선언했다. 스포일러: 소프트웨어에는 여전히 버그가 있습니다.

"오늘날 AI는 더 나은 삶을 위해 영향을 미치고 당신이 하는 방식으로 작업을 이해합니다."라고 영상 음성은 계속되었으며 AI가 상황을 악화시킨 방식(잘못된 정보, 환각, 에너지 및 물과 같은 자원의 사용, 타인의 지적 작업을 포착하고 허가 없이 이익을 위해 용도 변경하는 행위, 편견 등의 문제가 있습니다.

하지만 그건 Google 경영진이 원하는 것이 아니었습니다. 에 대해 이야기하기. 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안(Thomas Kurian)은 AI를 묻으러 온 것이 아니라 칭찬하러 왔다.

“오늘 우리는 선두 기업이 운영을 혁신하고 클라우드로 향하는 새로운 방식인 디지털 및 AI 리더가 되도록 Google이 어떻게 지원하는지에 초점을 맞출 것입니다.”라고 Kurian은 선언했습니다.

이를 위해 Google은 Google Cloud 및 인접 사업부를 통해 제공하는 많은 제품과 서비스를 고안했습니다.

차세대 생성 AI

Kurian은 Chocolate Factory의 가장 큰 발표는 생성 AI와 관련이 있다고 말했습니다. “고객들은 생성 AI 실험에서 질문에 답하고 AI 예측을 하는 데 도움을 주면서 이제 생성 AI 에이전트를 구축하고 있습니다.”라고 그는 설명했습니다. "에이전트는 특정 목표를 달성하는 데 도움이 되는 조치를 취하는 지능적인 개체입니다."

예를 들어 그는 에이전트가 온라인 쇼핑객이 원하는 드레스를 찾도록 돕는 시나리오를 인용했습니다. 그 가능성은 전자상거래 쇼핑 검색창에 YouTube 동영상 URL이 입력되고 동영상에서 키보드 연주자가 입는 것과 같은 셔츠를 찾아 달라는 요청이 제공되면서 무대에서 시연되었습니다. 당연히 AI 봇은 제출된 비디오를 스캔하고 키보드 연주자의 셔츠를 식별하며 쇼핑 사이트의 재고에서 일치하는 항목을 검색할 수 있음을 입증했습니다.

Kurian은 “에이전트는 대화, 추론, 학습, 결정 등 다양한 정보를 동시에 처리합니다.”라고 말했습니다. "에이전트는 다른 에이전트 및 인간과 연결할 수 있으며, 각자가 컴퓨팅 장치 및 웹 자체와 상호 작용하는 방식을 변화시킬 것입니다."

그러한 서비스를 제공하는 데 기업이 얼마나 많은 비용이 들 것인지는 상상에 맡겨졌습니다.

Goldman Sachs CEO David Sullivan은 금융 회사가 AI의 용도를 어떻게 찾고 있는지 강조하기 위해 비디오 추천에 출연했습니다. “우리는 이미 몇 가지 실험 영역에서 가능성의 징후를 보고 있으며 이에 대해 매우 낙관하고 있습니다.”라고 그는 열광했습니다.

Sullivan은 "보조 코딩을 위한 생성적 AI 도구가 개발자의 효율성과 생산성을 최대 40%까지 높일 수 있다는 증거가 있습니다."라고 덧붙였습니다. "그리고 우리는 공개 서류를 요약하고, 기업 명세서에서 정서와 신호를 추출하고, 수익 보고서와 같은 정보를 수집하고 해석하는 등 AI를 사용하는 다양한 방법을 모색하고 있습니다."

이는 우리가 아직 AI 조언에 전적으로 의존할 수 있는지 확신할 수 없다는 의미입니다.

키트 준비 중

제품 및 서비스 측면에서 Mountain View의 기계 학습, 시스템 및 클라우드 AI 팀 부사장인 Amin Vahdat는 Nvidia H5을 탑재한 A3 Mega VM은 물론 Cloud TPU v100p의 일반 가용성을 포함한 Google Cloud의 하드웨어에 대해 설명했습니다. 텐서 코어 GPU.

Vahdat는 AI 추론 및 워크로드 제공에 최적화된 미리보기 블록 스토리지 서비스인 HyperDisk ML에 대해서도 언급했습니다. “일반적인 대안에 비해 모델 로드 시간을 최대 11.9배 가속화하고 경쟁사에 비해 볼륨당 처리량을 100배 이상 높였습니다.”라고 그는 말했습니다.

또한 GCP의 Cloud Storage FUSE 및 Parallelstore에는 고객의 TPU 또는 GPU에 더 가까운 곳에 데이터를 저장하여 훈련을 가속화하는 새로운 캐싱 기능이 있습니다.

Vahdat는 또한 대규모 언어 모델에 대해 달러당 더 나은 성능을 제공하는 최적화된 추론 엔진인 JetStream과 같은 개방형 소프트웨어 옵션을 강조했습니다. 또한 Google Cloud는 2025년 초에 Nvidia의 Grace Blackwell 칩인 HGX B200 및 GB200 NVL72를 제공할 계획입니다.

아마도 하드웨어 측면에서 가장 큰 뉴스는 Google Cloud에 이제 Axion이라는 ARM 기반 CPU가 있다는 것입니다. Google은 동급 x50 기반 컴퓨팅 인스턴스보다 성능이 60% 향상되고 에너지 효율성이 86% 향상되었다고 주장합니다. 그 외에도 이제 N4 및 C4 VM과 베어메탈 C3 머신이 있습니다.

Google의 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 Vertex AI는 이제 공개 미리보기의 Gemini 1.5 Pro, Imagen 2.0 제품군 이미지 생성 모델, 코드젬마 소프트웨어 조수.

사실 확인

구글은 또한 자사의 모델이 단지 무언가를 만들어내는 경향을 줄이기 위해 노력하고 있습니다.

“세대 AI 서비스에서는 응답 정확성이 중요하기 때문에 우리는 현재 공개 미리보기로 제공되는 Google 검색을 통해 직접 응답을 기반으로 하는 기능을 포함하여 Vertex AI의 기반 기능을 확장하고 있습니다. Vertex AI 사용자는 이제 모델 응답의 정확성을 크게 향상시키는 새로운 고품질 정보에 액세스할 수 있습니다.”라고 Vahdat는 첨부 문서에서 설명합니다. 성명서.

맞습니다 – Google 검색, 웹 스팸 및 제휴 마케팅을 위한 자석 [PDF]는 환각에 취약한 AI 모델에 대한 현실 확인 역할을 할 수 있습니다. 살아 있기에 정말 좋은 시간입니다.

Google Workspace는 AI 증강을 피할 수 없었습니다. 사람들이 AI 지원 비디오를 만들 수 있도록 6월에 Google Vid 앱이 제품군에 출시될 예정입니다.

Google Workspace의 GM 겸 부사장인 Aparna Pappu는 "Vids는 동영상, 글쓰기, 제작, 편집 보조 기능이 모두 하나로 통합된 도구입니다."라고 설명합니다. 해설자. "쉽게 편집할 수 있는 스토리보드를 생성할 수 있으며, 스타일을 선택한 후 스톡 비디오, 이미지 및 배경 음악에서 제안된 장면을 사용하여 첫 번째 초안을 구성합니다."

Google Meet에는 이제 AI 메모를 미리 볼 수 있으며 10월에는 기계 학습 번역도 제공될 예정입니다. 올해 말 Google Chat에는 AI 번역 및 요약 기능이 추가될 예정입니다. 이는 새로운 AI 회의 및 메시징 추가 기능을 통해 사용자당 월 XNUMX달러에 사용할 수 있습니다.

아, 그리고 IT 팀이 Google 드라이브에 있는 민감한 파일을 스캔하고 자동으로 분류하고 보호할 수 있게 해주는 AI 보안 추가 기능을 원한다면 사용자당 월 10달러가 추가로 필요할 것입니다.

Garter 부사장 Chirag Dekate는 "우리는 기업이 Gen AI 및 AI에 대한 아이디어에서 미래의 AI 공장 구현으로 진화하는 일종의 변곡점에 있습니다"라고 말했습니다. 등록. “기업이 하는 모든 일과 이러한 가치 창출 여정에 참여하는 모든 사람은 AI 생산성 향상을 통해 강화될 것입니다.”

Dekate는 Google의 AI 스택 용어인 AI 하이퍼컴퓨터를 경쟁사와의 차별화 포인트로 간주합니다. "여기서 워크로드 최적화 부분이 중요합니다. 워크플로의 일부는 TPU의 이점을 얻고 다른 부분은 GPU 및 CPU의 이점을 얻을 수 있기 때문입니다."라고 그는 설명했습니다.

“AI 하이퍼컴퓨터는 AI 네이티브 클라우드 경험을 강화하는 데 필요한 워크로드 최적화 컴퓨팅 기능에 대한 성능 최적화 액세스를 지원합니다. 여기서 Google의 차별화는 목적에 맞게 설계된 AI 하드웨어 분야에서 수십 년에 걸친 혁신입니다.”

더 나아가 Dekate는 Google의 다양한 자체 개발 및 타사 모델, Vertex AI 플랫폼, AI Ready Data 기반(Big Query, Looker 및 AlloyDB) 사용에서 가치를 확인합니다. 

Dekate는 "이 모든 것을 생생하게 구현하는 것이 핵심 AI Agent 프레임워크입니다."라고 말했습니다. "AI 에이전트는 기업이 위의 모든 사항을 기업의 진실에 기반을 두고 기업 데이터 및 실행 컨텍스트에서 AI와 Gen AI를 활성화할 수 있도록 한다는 점에서 정말 중요합니다." ®

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/09/google_cloud_next_ai/