今年6月、AWSは生成型人工知能イノベーションセンターを1億ドルで設立すると発表した。 AWS CEO の Selipsky 氏は次のように述べています。「当社には生成型人工知能テクノロジーを望んでいる多くの顧客がいますが、彼らはそれが自分のビジネスの文脈で自分たちにとって何を意味するのか必ずしも分かっていません。そのため、私たちはソリューションアーキテクト、エンジニア、ストラテジスト、データサイエンティストと一対一で協力します。」
CEO の Jassy は個人的にチームを率いて大規模な言語モデルを構築しました
AWS はこれまで、ChatGPT の競合他社の構築ではなくツールの開発に主に注力してきましたが、最近流出した内部電子メールにより、Amazon CEO の Andy Jassy が新しい中央チームを直接監督しており、このチームはスケーラブルな大規模言語モデルの構築も行っていることが明らかになりました。
今のところ、Amazon は生成 AI への取り組みを加速するばかりで、現在「100,000 人以上」の顧客が AWS の機械学習を使用していると主張しています。これはAWSの数百万の顧客のほんの一部だが、アナリストらは状況が変わる可能性があると述べている。
「『待てよ、Microsoft はすでに生成 AI でリードしている、そこに参入しよう、インフラストラクチャ戦略を変えよう、すべてを Microsoft に移行しよう』と言っている企業は見かけない。すでに Amazon の顧客であれば、おそらく、 Amazonのエコシステムをより広く」（文／Jinlu）
カスタム AWS チップの構築に全力を尽くす Amazon は生成 AI で Microsoft と Google を追いかけている
焦点を当てる
テキサス州オースティンにある何の変哲もないオフィスビルの 2 つの小さな部屋で、アマゾンの従業員数名が、生成型人工知能のトレーニングと加速のための 2 種類のマイクロチップを設計しています。コードネーム Inentia と Trainium という 2 つのカスタム チップは、アマゾン ウェブ サービスの顧客に、大規模な言語モデルをトレーニングするための Nvidia グラフィックス プロセッサの代替手段を提供します。現在、Nvidia のグラフィックス プロセッサを調達するのは難しくなり、コストも高くなっています。
AWS CEO のアダム・セリプスキー氏は 6 月のインタビューで、「グラフィックプロセッサであろうとアマゾン独自の設計であろうと、全世界が生成 AI 用のチップをもっと望んでいます」と語った。誰もが望むこの機能を顧客に提供します。」
しかし、他の企業はより迅速に行動し、より多くの資金を注ぎ込み、AI ブームから借入を行いました。 OpenAI が昨年 11 月に ChatGPT を発表したとき、Microsoft は爆発的な AI チャットボットをホストすることで大きな注目を集めました。 MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資したと伝えられている。 Microsoft はすぐに自社製品に生成人工知能モデルを追加し、2 月にそれらを Bing に統合しました。
同月、Google は独自の大規模言語モデルである Bard を立ち上げ、その後 OpenAI の競合企業である Anthropic に 3 億ドルを投資しました。
Amazon が独自の大規模言語モデル Titan を発表したのは今年 4 月のことであり、同時に開発者が生成人工知能を使用してソフトウェア機能を強化できるようにする Bedrock というサービスを開始しました。
ガートナーのバイスプレジデント兼アナリストであるチラグ・デカテ氏は、「アマゾンは市場を追うことに慣れているのではなく、市場を作り出すことに慣れている」と述べ、「久しぶりに、彼らは私が不利な立場にあると理解したようだ」と語った。今は追いつこうとしているところです。」
また、Meta は最近、独自の大規模言語モデル Llama 2 をリリースしました。これはオープンソースの ChatGPT の競合製品であり、Microsoft Azure パブリック クラウドでテストできるようになりました。
チップは「真の差別化」を表現します
長期的にはアマゾンのカスタムチップは生成人工知能の分野で優位性をもたらす可能性があるとディケーター氏は述べた。 「本当の違いは彼らが持つ技術力だと思います。なぜならマイクロソフトにはTrainiumやInterentiaがないからです」と彼は説明した。
2013 年に、AWS は Nitro と呼ばれる特殊なハードウェアを使用したカスタム チップの生産を密かに開始しました。 Amazon は、Nitro が現在最大の容量を持つ AWS チップであり、各 AWS サーバーに少なくとも 1 つあり、合計使用量が 2,000 万以上であることを明らかにしました。
2015年、Amazonはイスラエルのチップ新興企業Annapurna Labsを買収した。そして2018年、Amazonは英国のチップ設計者のArmアーキテクチャをベースにしたサーバーチップであるGravitonを発売し、AMDやNvidiaなどの大手企業のx86 CPUの競合製品となった。
バーンスタイン・リサーチのシニアアナリスト、ステイシー・ラスゴン氏は、「Armチップはサーバーの総売上高の10％を占める可能性があり、そのかなりの部分はアマゾンから来るだろう」と述べた。かなり良い仕事だ。」
また2018年、アマゾンは人工知能に焦点を当てたチップを発表した。 2 年前、Google は最初の Tensor Processor Unit (TPU) をリリースしました。 MicrosoftはAMDと開発中の人工知能チップ「Athena」をまだ発表していない。
Amazon はテキサス州オースティンにチップ上のラボを構えており、Trainium と Inferentia の開発とテストを行っています。同社製品担当副社長のマット・ウッド氏は、2つのチップの役割を説明した。
同氏は、「機械学習はこれら 2 つの異なる段階に分かれています。したがって、機械学習モデルをトレーニングし、次にこれらのトレーニングされたモデルに対して推論を実行する必要があります。AWS で機械学習モデルをトレーニングする他の方法と比較すると、Tradium は価格が安くなります」と述べています。パフォーマンス率は約 50% 向上しました。」
Trainium は、2019 年の第 2 世代 Interentia の発売に続き、2021 年にデビューします。 Interentia を使用すると、顧客は「低コスト、高スループット、低遅延の機械学習推論を提供できます。これは、生成 AI モデルにキューを入力したときに得られるすべての予測であり、そのすべてが処理されて、結果が得られます。とウッドは答えた。」
しかし今のところ、モデルのトレーニングに関しては、Nvidia の GPU が依然として議論の余地のない王者です。 AWS は 7 月に、Nvidia の H100 をベースにした新しい AI アクセラレーション ハードウェアを発表しました。
「過去 15 年間、Nvidia は自社のチップを中心に、他の企業にはない巨大なソフトウェア エコシステムを構築してきました。現時点で、AI 分野での最大の勝者は Nvidia です」と Rasgon 氏は述べています。
Amazon にはクラウド コンピューティングの利点があります
しかし、クラウドコンピューティングにおけるAWSの優位性はAmazonにとって大きな利点だ。
「Amazon に特別な注意を払う必要はありません。同社はすでに非常に強力なクラウド インストール ベースを持っています。彼らがしなければならないことは、生成人工知能を使用して現在の顧客が価値創造の動きに拡大していることを理解することだけです。」
Amazon、Google、Microsoft の中から生成人工知能を選択する場合、何百万もの AWS の顧客が Amazon に惹かれる可能性があります。なぜなら、彼らはすでに Amazon に慣れており、他のアプリケーションを実行してそこにデータを保存しているからです。
AWS のテクノロジー担当副社長、Mai-Lan Tomsen Bukovec 氏は、「スピードの問題です。これらの企業がこれらの生成 AI アプリケーションをどれだけ早く開発できるかが重要です。まず AWS のデータから始めて、それをどのように推進するかは彼ら次第です」と説明しました。私たちが提供するコンピューティングおよび機械学習ツールです。」
Gartner が提供したデータによると、AWS は世界最大のクラウド コンピューティング プロバイダーであり、2022 年には市場の 40% を占めます。アマゾンの営業利益は３四半期連続で前年同期比で減少しているが、第２四半期のアマゾンの営業利益７７億ドルの７０％を依然としてＡＷＳが占めていた。 AWS はこれまで、Google Cloud よりもはるかに高い営業利益率を実現してきました。
さらに、AWS には、生成人工知能に焦点を当てた開発者ツールのポートフォリオが成長しています。 AWS のデータベース、分析、機械学習担当バイスプレジデントであるスワミ・シヴァスブラマニアン氏は、「時計の針を戻しましょう。ChatGPT が登場する前まで遡ってみましょう。その後に起こったわけではありません。私たちは急遽、急遽計画を思いつきました。なぜなら、新しいチップをそんなに早く設計することはできないし、ましてや基本的なサービスを 2 ～ 3 か月で構築することは不可能だからです。」
Bedrock により、AWS の顧客は Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Amazon Titan によって開発された大規模な言語モデルにアクセスできるようになります。 「私たちは、1 つのモデルが世界を支配するとは考えていません。お客様には、適切な仕事に適したツールを選択していただけるよう、複数のベンダーの最先端のモデルを入手していただきたいと考えています」と Sivasubramanian 氏は述べています。
Amazon の最新の AI 製品の 1 つは AWS HealthScribe です。これは、医師が生成人工知能を使用して患者の診察の概要を作成できるようにするために 7 月に開始されたサービスです。 Amazon には、アルゴリズム、モデル、その他のサービスを提供する機械学習センター SageMaker もあります。
もう 1 つの重要なツールは CodeWhisperer で、Amazon によれば、これを使用すると開発者は平均 57% 早くタスクを完了できます。昨年、Microsoft は、同社のコーディング ツール GitHub Copilot が生産性を向上させたと報告しました。
今年6月、AWSは生成型人工知能イノベーションセンターを1億ドルで設立すると発表した。 AWS CEO の Selipsky 氏は次のように述べています。「当社には生成型人工知能テクノロジーを望んでいる多くの顧客がいますが、彼らはそれが自分のビジネスの文脈で自分たちにとって何を意味するのか必ずしも分かっていません。そのため、私たちはソリューションアーキテクト、エンジニア、ストラテジスト、データサイエンティストと一対一で協力します。」
CEO の Jassy は個人的にチームを率いて大規模な言語モデルを構築しました
AWS はこれまで、ChatGPT の競合他社の構築ではなくツールの開発に主に注力してきましたが、最近流出した内部電子メールにより、Amazon CEO の Andy Jassy が新しい中央チームを直接監督しており、このチームはスケーラブルな大規模言語モデルの構築も行っていることが明らかになりました。
第2四半期の決算会見でジャシー氏は、現在AWSのビジネスの「かなりの部分」が人工知能と、同社がサポートする20以上の機械学習サービスによって推進されており、その顧客にはフィリップス、3M、オールド・ミューチュアル、HSBCなどが含まれると述べた。
人工知能の爆発的な普及により、多くのセキュリティ上の懸念が生じており、企業は従業員が公開の大きな言語モデルで使用されるトレーニング データに機密情報を組み込むことを懸念しています。
AWSのセリプスキー最高経営責任者（CEO）は、「私が話をした中で、ChatGPTを無効にしているフォーチュン500企業の何社が数え切れない。何をするにしても、どんなモデルを使っても、それは独自の隔離された仮想プライベートクラウド環境で行われることになる」と語った。暗号化され、同じ AWS アクセス制御が適用されます。」
今のところ、Amazon は生成 AI への取り組みを加速するばかりで、現在「100,000 人以上」の顧客が AWS の機械学習を使用していると主張しています。これはAWSの数百万の顧客のほんの一部だが、アナリストらは状況が変わる可能性があると述べている。
「『待てよ、Microsoft はすでに生成 AI でリードしている、そこに参入しよう、インフラストラクチャ戦略を変えよう、すべてを Microsoft に移行しよう』と言っている企業は見かけない。すでに Amazon の顧客であれば、おそらく、 Amazonのエコシステムをより広く」（文／Jinlu）