Chen Xiaojian: Amazon Cloud Technology の生成 AI の普遍化を構築するための 5 つの重要な要素

Amazon Cloud Technology Greater China 製品部門ゼネラルマネージャー、Chen Xiaojian 氏

現在の「100モデルの戦い」では、大型モデルに代表される生成型人工知能が、前例のないスピードで急速に人工知能開発のリーダーとなりつつあります。ただし、生成 AI は大きなモデルだけを意味するわけではありません。 10月下旬、Amazon Cloud Technologyは生成型人工知能ビルダーカンファレンスを開催し、Amazon Cloud Technology Greater China製品部門ゼネラルマネージャーのChen Xiaojian氏が「生成型人工知能の新時代を強化し、データと人工知能を支援する」というテーマで講演した。知能はすべての人に利益をもたらします。」とスピーチの中で、生成人工知能アプリケーション全体は海に浮かぶ氷山のようなものであると述べました。ほとんどの人が見ることができるのは、海に露出した隅だけです。この隅が基本モデルであり、加速チップとデータベース、データ分析およびデータ セキュリティ サービス、および基本モデルを超えたその他のサポート サービスも氷山の底で必要とされています。では、生成人工知能は革新的な企業にどのような業務改善やサービス改善をもたらすことができるのでしょうか? Amazon クラウドテクノロジーは、生成人工知能の分野でどのような貢献ができますか?その答えは、上流業界と下流業界が一堂に会する生成人工知能ビルダーのこのカンファレンスですでに得られています。

このカンファレンスには 3 つの主要なサブ会場があり、それぞれアプリケーション ベース、データ戦略、AI ネイティブなどの生成 AI 分野の注目のトピックについて議論します。同時に、より多くの開発者が生成 AI 時代の開発の魅力を体験できるように、カンファレンスでは開発者フォーラムとパワー トレーニング キャンプも設置されました。これらのアクティビティは、開発者に実践的なガイダンスとサポートを提供するように設計されており、開発者が生成 AI テクノロジーをより深く理解し、適用するのに役立ちます。さらに、Siemens Group、Kingsoft Office Software、Covestro China など、Amazon Cloud Technology の生成 AI イノベーションの代表的な顧客もこのカンファレンスでイノベーション事例を共有し、参加者に貴重な経験とインスピレーションを提供しました。

Amazon Cloud Technology はカンファレンスの主催者として、現在、アプリケーションシナリオ、ツールとインフラストラクチャ、データ基盤、AI ネイティブアプリケーション構築、生成 AI サービスの 5 つの主要分野に焦点を当てており、企業や開発者が生成 AI サービスを十分に探索できるように支援しています。 AIの可能性。 Amazon CEO の Andy Jassy 氏はかつてこう述べました:「私たちの目標は、誰もが大企業と同じ高度なインフラストラクチャとコストを取得して、独自のイノベーションを実現できるようにすることです。」現在、Amazon クラウド テクノロジーは、完全なエンドツーエンドの生成システム AI を提供しています。テクノロジー スタックには、アクセラレーション チップやストレージの最適化などの最下層のアクセラレーション層、中間層のモデル構築ツールとサービス、および生成 AI 関連アプリケーションの最上層が含まれます。顧客のさまざまなニーズを満たすために、あらゆるレベルで革新が続いています。 Amazon Cloud Technology は、関連製品やサービスを通じて生成 AI テクノロジーを普及させ、より多くの企業や個人開発者がイノベーションを加速できるようサポートを提供したいと考えています

生成 AI の普遍化をどのように実現するかという問題について、Chen Xiaojian 氏は、Amazon クラウド テクノロジーが焦点を当てている 5 つの重要な要素について詳しく説明しました。

まず、適切なアプリケーション シナリオを選択し、ビジネス モデルを革新するための典型的なシナリオから始めます。 Chen Xiaojian 氏は、顧客体験の向上、従業員の生産性と創造性の向上、ビジネス プロセスの最適化が、アプリケーション シナリオが企業にもたらすビジネス価値の 3 つの主な側面であると考えています。同氏は講演の中で、マッキンゼーコンサルティングが2023年6月に発表した生成AI生産性フロンティアテクノロジーレポートを引用した。同レポートは、生成AIテクノロジーによってもたらされる経済的利益の約4分の3がマーケティングと販売、製品、研究開発から来ていると指摘した。 4 つの主な機能: ソフトウェア エンジニアリングと顧客オペレーション。これらはまさに生成 AI アプリケーションの方向性の主力です。この目的を達成するために、Salesforce は Amazon Bedrock と Amazon Titan を自社の生成 AI 製品に統合し、顧客が Salesforce Data Cloud 上のデータを簡単かつ安全に使用して生成 AI アプリケーションを構築できるようにしました。

ケーススタディとして、ハイアール イノベーション デザイン センターは生成 AI を使用して、グラフィカル図面、グラフ生成図面、定量的図面、およびフルシーン図面の 4 つの側面で効率を向上させています。オンライン化後、自動設計システムの適用により、設計期間が短縮されます。関連事業の稼働サイクル 20%。同時に、国内ゲーム分野のリーディングカンパニーである Mutong Technology も Amazon Bedrock を利用してゲーム開発に関連するビジネスプロセスを最適化しています。

次のように書き換えます。 次に、専用の生成 AI ツールとインフラストラクチャを活用することで、コスト効率の高い生成 AI アプリケーションを迅速に構築できます。この分野では、Amazon Cloud Technology が提供する Amazon Bedrock サービスを Amazon SageMaker Jumpstart と組み合わせて、基本モデルに対するさまざまなニーズを持つ顧客が、自分に合った基本モデルを簡単かつ安全に選択できるようにします。現在、Amazon Bedrock は、Meta、Anthropic、Cohere、AI21 Labs、Stability AI などの主要なサードパーティプロバイダーや、Amazon Cloud Technology によって開発された Amazon Titan モデルファミリーを含む、幅広い基本モデルから選択できます。コーディングを必要としないマネージドエージェントである Amazon Bedrock Agent を使用すると、タスクを自動的に分割して調整し、API を介して関連データソースに接続し、バックエンドの Amazon Lambda に接続してタスクを実行できます。さらに、Amazon SageMaker JumpStart は、産業界や学術界からのより多くのオープンソースモデルへのアクセスを提供し、深くカスタマイズされた環境と評価機能を提供します

Amazon Cloud Technology は、柔軟性とコスト効率に優れた、高性能かつ低コストのトレーニング ソリューションを幅広く提供します。たとえば、Amazon Cloud Technology の Amazon EC2 P5 インスタンスには、最新の Intex GPU チップ H100 Tensor Core が搭載されており、前世代よりも 6 倍高速で、トレーニング コストが 40% 削減されます。さらに、Amazon Cloud Technology の Amazon EC2 Inf2 インスタンスは、Amazon Cloud Technology が自社開発した機械学習推論チップ Amazon Inferentia2 を使用しており、他の同様の EC2 インスタンスよりもコスト効率が 40% 優れています。同様に、Amazon クラウド テクノロジーの Amazon EC2 Trn1 インスタンスは、Amazon クラウド テクノロジーの自社開発機械学習トレーニング チップである Amazon Trainium を使用しており、同様のインスタンスと比較して、トレーニング コストが 50% 節約されます

書き換えた内容は以下の通りです。 まず、データの強固な基盤を築き、民営化されたデータを使用して差別化された競争上の優位性を確立します。 Amazon クラウド テクノロジーは、データのストレージ、クエリ、分析からビジネス インテリジェンス、機械学習、生成人工知能の利用に至るまで、包括的なデータ サービスを提供します。また、データの簡単な統合と管理、アプリケーションを管理するための効果的なセキュリティ ポリシーも提供します。そしてデータのオープン。たとえば、ユーザーの個人情報、セッション情報管理、生成人工知能分野のプライベートドメインナレッジベースなどのアプリケーションシナリオのために、Amazon Cloud Technology は Amazon OpenSearch Service、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS にベクトルデータベース機能を追加しました。ポストグレSQL。データ統合に関して、Amazon Cloud Technology は「ゼロ ETL」の概念を提案し、Redshift 統合用の Aurora Zero ETL を開始しました。これにより、リアルタイムで生成されたビジネス データを Amazon Aurora からデータ ウェアハウス Amazon Redshift に同期することができます。 ETL ツールでほぼリアルタイムのビッグデータ集計分析を実現します。データガバナンスの面では、Amazon Cloud Technology は新しいデータガバナンスサービスである Amazon DataZone を提供し、データへのアクセス時や分析ツールの使用時の社内メンバーの多大な作業負荷を軽減します

会議で、Siemens Dayu チームは、Amazon クラウド テクノロジーのサポートを受けて構築した、人工知能生成を通じて対話するインテリジェント チャット ロボット「Xiaoyu」を共有しました。最も魅力的な部分は、「RAG アーキテクチャ ベクター データベース」設計の採用です。コアとなるナレッジ ベースはベクター形式で構築されており、大規模なベクター データを保存できます。さらに、RAG アーキテクチャにより大規模モデルの使いやすさが大幅に拡張され、新しいパーツを調整せずに同じモデルを使用して処理できるようになります。さらに、Amazon Cloud Technology はベクトルデータベースや生成人工知能を含む一連のコアテクノロジーを提供しているため、ソリューション全体のガイダンス完了率は 80% にも達します

クラウド ネイティブ サービスを通じて、AI アプリケーションの構築を加速し、アジャイルなビジネス イノベーションを促進できます。 Chen Xiaojian 氏は、今日の生成型人工知能の時代においては、より多くの顧客がネイティブ アーキテクチャを必要としていると考えており、この目的のために 5 つの詳細を提案しました。 1つ目は、マイクロサービスとイベントドリブンアーキテクチャを核とした設計フレームワークで、各機能モジュール間の依存関係を疎結合的に処理します。次に、サーバーレス アーキテクチャの使用を優先して、インフラストラクチャの運用、保守、展開の負担を軽減し、ビジネス ロジックとイノベーションにさらに集中できるようにします。第三に、データの意思決定を第一に考え、データ機能をアプリケーションの中核的な競争上の利点とみなして、生成型人工知能アプリケーションの設計コンセプトに組み込みます。第 4 に、セキュリティ対策に重点を置き、影響制御手法を採用して潜在的なリスクの範囲を軽減するとともに、セキュリティ コンプライアンスとデータ保護を重要な位置に置きます。最後に、車輪の再発明を避けるために、テクノロジー自体に焦点を当てることに加えて、DevOps、サービスとしてのインフラストラクチャ、自動化などの最新のアプリケーション ガバナンスの概念への投資を継続し、企業内でのアプリケーション資産と実践の共有を促進する必要があります。効率的で機敏なビルダー文化を構築します

最後に、すぐに使える生成 AI サービスを使用することで、反復的な作業を排除し、イノベーションに集中できます。この目的を達成するために、Amazon Cloud Technology は、リアルタイムでプログラミング コードの提案を提供できる人工知能プログラミング パートナーである Amazon CodeWhisperer を提供し、開発者の生産性を根本的に向上させます。このツールを使用しなかった開発者と比較して、CodeWhisperer を使用した開発者はタスクを 57% 早く完了し、成功率が 27% 高くなりました。さらに、Amazon Whisperer は、より適切なコード提案を生成できるカスタム機能を開始しました。これにより、顧客は内部 API、データベース、ベスト プラクティス、アーキテクチャ パターンなどをカバーできるプライベート コード ライブラリを使用して、CodeWhisperer のコード推奨を安全にカスタマイズできます。同時に、Amazon Cloud Technology は、Amazon Quicksight Q 機能と Amazon Bedrock が提供する大規模言語モデル機能を組み合わせて、Amazon QuickSight の生成 BI 機能を提供します。

「生成 AI アプリケーションの開発は、課題に満ちた体系的なプロジェクトであり、製品やサービスを単純​​につなぎ合わせるものではありません。」 最後に、Chen Xiaojian 氏は、「Amazon 独自のリソースに加えて、強力なパートナーを確立する必要もあります」と付け加えました。エコシステムを構築するために彼らと協力して、生成 AI アプリケーションの構築におけるさまざまな技術的問題を解決し、アプリケーションの商用化を加速します。クラウド サービスの提供に加えて、当社にはソリューション アーキテクト、製品技術専門家、人工知能研究所、データ研究所、迅速な Weプロトタイプチーム、プロフェッショナルサービスチーム、トレーニングおよび認証部門などの複数のリソースを備え、顧客の成功を共同で支援すると同時に、エコロジカルパートナーやスタートアップサークルと協力して、アプリケーションをさらに促進するための完全な生成AIシステムを構築しています。生成 AI テクノロジーの開発。」

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