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未来に響く：NVIDIAとAmdocsが世界の電信業界にカスタム生成AIを提供

電気通信業界は、今日のつながった世界の基盤であり、世界的に170兆ドルにも達する価値があると、IDCによって評価されています。IDCによると。電気通信事業は巨大なオペレーションであり、telcoは毎日ネットワークで何百ペタバイトものデータを処理しています。その規模はますます増大しており、2025年までにグローバルなトランザクションデータの総量は180ゼタバイト以上に成長すると予想されています。2025年までに180ゼタバイト以上に成長すると予測されています。このデータ処理と分析の需要に応えるために、telcoは産業全体で効率と生産性を向上させる生成AIに取り組んでいます。 NVIDIAは、エンタープライズがカスタムの生成AIモデルを作成および最適化するためのエンドツーエンドソリューションを提供する、AIファウンドリーサービスを発表しました。このサービスにはNVIDIAのAI Foundationモデル、NVIDIA NeMoフレームワークとツール、そしてNVIDIA DGX Cloud AIスーパーコンピューティングとサービスが含まれています。 AIファウンドリーサービスを使用して、コミュニケーションおよびメディアプロバイダーのソフトウェアとサービスの主要なプロバイダーであるAmdocsは、エンタープライズグレードの大規模言語モデルを最適化し、顧客体験からネットワークオペレーションやプロビジョニングまで、ビジネス全体にわたって生成AIの使用事例を効率的に展開します。LLMはAmdocs amAIzフレームワークの一部としてNVIDIAの高速コンピューティング上で実行されます。このコラボレーションは、以前発表されたAmdocs-Microsoftパートナーシップに基づいており、サービスプロバイダーはオンプレミスおよびクラウド上を含む安全で信頼性の高い環境でこれらのアプリケーションを採用することができます。カスタムモデルでカスタムの結果を実現最初の生成AIの適用では広範なデータセットが使用されましたが、エンタープライズでは業界固有のスキルを持つカスタムモデルの開発に集中しています。 telcoはプロプライエタリなデータをトレーニングデータに使用することで、ユースケースにより正確な結果を生み出すカスタムソリューションを提供することができます。このようなカスタムモデルの開発、調整、展開を簡素化するために、Amdocsは新しいNVIDIA AIファウンドリーサービスを統合しています。これらの新しい生成AIの機能、ガードレール機能を備えたサービスプロバイダーは、パフォーマンスを向上させ、リソース利用を最適化し、将来のニーズに柔軟に対応することができます。 Amdocsのグローバルな通信業界エコシステムの足跡世界中の90カ国の通信およびメディア企業の中で、世界のトップ30のサービスプロバイダー27社を含む、350以上の企業がAmdocsのサービスを毎日利用しており、Amdocsのプラットフォームは世界中で30億人以上の人々に影響を与えています。毎日17億以上のデジタルジャーニーを支えています。 NVIDIAとAmdocsは、安全で費用対効果の高く、高性能な生成AIの機能を提供することにより、さまざまな生成AIの使用事例を簡素化し、運用を改善しています。初期の使用事例では、顧客ケアが含まれており、会社のデータ全体から情報を引き出すことで顧客の問い合わせの迅速な解決を加速します。そしてネットワークオペレーションでは、設定、カバレッジ、パフォーマンスの問題に対処するためのソリューションの生成方法を検討しています。 (1)…

アンソニー・グーネティレケ氏は、Amdocsのグループ社長であり、テクノロジー部門および戦略部門の責任者です- インタビューシリーズ

アンソニー・グーネティレーケは、Amdocsでグループ社長、テクノロジーと戦略担当です彼と企業戦略チームは、会社の戦略を策定し、会社の目的とビジョンに合致した長期的な成長計画の立案と実行を担当していますアンソニーはまた、同社の製品およびテクノロジーグループも率いており、以下の責任を負っています[...]

2024年の予測17：RAG to RichesからBeatlemaniaとNational Treasuresへ

メリアム・ウェブスターの前に譲れ：今年、企業は年間のワードに追加するための多くの候補を見つけました。「生成的AI」と「生成的事前学習変換器」の後には、「大規模言語モデル」と「検索増強生成」（RAG）のような用語が続き、さまざまな産業が変革的な新技術に注目しました。生成的AIは今年の初めにはまだ注目されていなかったが、終わりには大きなインパクトを与えました。多くの企業が、テキスト、音声、動画を取り込み、生産性、イノベーション、創造性を革新する新しいコンテンツを生み出す能力を利用するために全力で取り組んでいます。企業はこのトレンドに乗っています。OpenAIのChatGPTなどのディープラーニングアルゴリズムは、企業のデータをさらにトレーニングすることで、63のビジネスユースケース全体で年間2.6兆ドルから4.4兆ドル相当の価値を生み出すことができると、マッキンゼー・アンド・カンパニーによって評価されています。しかし、大量の内部データを管理することは、AIの拡大における最大の障害とされてきました。NVIDIAのAIの専門家の一部は、2024年は友達との電話に関するすべてだと予測しており、クラウドサービスプロバイダーやデータストレージおよび分析会社など、大規模データを効率的に処理し、調整し、展開するノウハウを持つ企業や個人とのパートナーシップや協力関係を構築することが重要だと述べています。大規模言語モデルがその中心にあります。NVIDIAの専門家によると、LLM研究の進展は、ますますビジネスや企業向けのアプリケーションに適用されるようになります。RAG、自律型インテリジェントエージェント、マルチモーダルインタラクションのようなAIの機能は、ほぼすべてのプラットフォームを介してよりアクセス可能で容易に展開できるようになります。 NVIDIAの専門家の予想を聞いてください： MANUVIR DASエンタープライズコンピューティング部門副社長一揃いは全てに合わない：カスタマイズが企業にやってきます。企業は1つまたは2つの生成的AIアプリケーションを持つのではなく、さまざまな部門に適した独自のデータを使用した何百ものカスタマイズされたアプリケーションを持つことになるでしょう。これらのカスタムLLMは、稼働中にデータソースを生成的AIモデルに接続するためのRAGの機能を備え、より正確で明確な応答を提供します。Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow、Snowflakeなどのリーディングカンパニーは、既にRAGとLLMを使用した新しい生成的AIサービスを構築しています。オープンソースソフトウェアが先頭を走っています：オープンソースの事前学習モデルのおかげで、特定のドメインの課題を解決する生成的AIアプリケーションがビジネスの運用戦略の一部になるでしょう。企業がこれらの先行モデルをプライベートまたはリアルタイムのデータと組み合わせると、組織全体で加速された生産性とコストの利益を見ることができるようになります。クラウドベースのコンピューティングやAIモデルファウンドリーサービスから、データセンターやエッジ、デスクトップまで、ほぼすべてのプラットフォームでAIコンピューティングとソフトウェアがよりアクセス可能になります。棚卸しのAIとマイクロサービス：生成的AIは、開発者が複雑なアプリケーションを構築しやすくするアプリケーションプログラミングインターフェース（API）エンドポイントの採用を促しています。 2024年には、ソフトウェア開発キットとAPIが進化し、開発者がRAGなどのAIマイクロサービスを利用してオフシェルフのAIモデルをカスタマイズすることができるようになります。これにより、企業は最新のビジネス情報にアクセスできる知能を持つアシスタントや要約ツールを使用して、AIによる生産性の完全な可能性を引き出すことができます。開発者は、これらのAPIエンドポイントをアプリケーションに直接埋め込むことができ、モデルとフレームワークをサポートするために必要なインフラストラクチャの維持について心配する必要はありません。エンドユーザーは、自分のニーズに適応するより直感的でレスポンシブなアプリケーションを体験することができます。 IAN BUCKハイパースケールとHPC部門副社長国家的な財産：人工知能は新しい宇宙競争となり、すべての国が研究と科学の重要な進展を推進し、GDPを向上させるために自国の卓越の中心を作ろうとしています。数百個のアクセラレートされた計算ノードを使用するだけで、国は高効率で大規模なパフォーマンスを発揮するエクサスケールAIスーパーコンピュータを迅速に構築することができます。政府資金による創発型AI卓越センターは、新しい雇用を創出し、次世代の科学者、研究者、エンジニアを育成するためにより強力な大学のプログラムを構築することで、国の経済成長を後押しします。飛躍的な進歩:企業リーダーは、二つの主要な要因に基づいて量子コンピューティングの研究イニシアチブを立ち上げます。まず、従来のAIスーパーコンピュータを使用して量子プロセッサをシミュレートする能力、そして、ハイブリッドクラシカル量子コンピューティングのためのオープンかつ統一された開発プラットフォームの利用が可能になることです。これにより、開発者は、量子アルゴリズムを構築するためにカスタムで特殊な知識を必要とせず、標準のプログラミング言語を使用することができます。かつてはコンピュータ科学の奇妙なニッチと考えられていた量子コンピューティングの探求は、素材科学、製薬研究、サブアトミック物理学、物流などの分野で急速な進歩を追求する企業がアカデミアや国立研究所に加わることで、より一般的なものになるでしょう。 KARI BRISKIAIソフトウェア担当副社長 RAGから富へ:2024年、企業がこれらのAIフレームワークを採用するにつれ、再試行補完生成はさらに注目されるでしょう。…

「Amazon SageMaker Canvasを使用したノーコードでSalesforce Data CloudでのMLの民主化」

この記事はSalesforce Einstein AIの製品ディレクターであるダリル・マーティスと共同執筆ですこれはSalesforce Data CloudとAmazon SageMakerの統合について議論するシリーズの3回目の投稿ですパート1とパート2では、Salesforce Data CloudとEinstein StudioのSageMakerとの統合によって、企業が自分たちのデータにアクセスすることができる方法を示しています

「『メジャーな第2波』をAIが探知、NVIDIAのCEOがiliadグループ幹部とのファイヤーサイドチャットで語る」というテキストです

新たなAIインフラストラクチャーの世代がスタートアップ企業を大いに後押しする予定だと、NVIDIAの創設者兼CEOであるジェンセン・ホアン氏が金曜日にiliadグループの副CEOオード・デュラン氏との会話の中で述べました。この後押しがまさにタイミングよく行われるのです。「私たちは現在、大きな第2の波を目の当たりにしています」とホアン氏は、パリで行われたScalewayのai-PULSEカンファレンスでのバーチャル登壇において、1,000人以上のオーディエンスの前で語りました。ホアン氏は、この力を推進する2つの要素を説明しました。まず、ヨーロッパや各国が主権を持ったAIを構築する必要性の認識があるとホアン氏は述べました。次に、ホアン氏は「AIの採用が異なる産業で行われている」と説明し、生成AIが世界中に広がっていると述べました。「ですので、私たちは言語におけるブレークスルーがデジタルバイオロジーや製造業、ロボットにおいても見られることを予想しています」とホアン氏は述べ、これによりヨーロッパのデジタルバイオロジーと医療産業において大きな機会が生まれる可能性があると指摘しました。「もちろん、ヨーロッパはいくつかの最大の産業製造会社の本拠地でもあります」とも述べました。フランスのAIリーダーシップへの賞賛デュランド氏は、ヨーロッパのAIエコシステム、特にフランスにおけるホアン氏の考えについて尋ねました。フランス政府が数百万ユーロをAIの研究開発に投資しているフランスにおけるAIに関して言及しつつ、「ヨーロッパは常にAIの専門知識に富んでいた」とホアン氏は述べ、NVIDIAがヨーロッパで4,000のスタートアップ企業と協力しており、そのうち400以上がフランスの企業であることを指摘しました。ミストラル、キュビットファーマシューティカルズ、プールサイドAIを挙げ、その例を示しました。「同時に、計算インフラストラクチャーを正しく進めていく必要があります」とホアン氏は述べました。ホアン氏は「これがScalewayがフランスおよびヨーロッパにおけるAIの発展に非常に重要な理由です」と述べました。ホアン氏はAIの地域的成長におけるデータの重要性を強調し、企業が地域固有のデータでAIをトレーニングする価値にますます気付いていることに触れました。各地域の独自の文化や産業のニュアンスを反映したAIシステムは、ヨーロッパやその他の地域で注目を集めています。 NVIDIAとScaleway：ヨーロッパのAI革命を牽引する iliadグループの子会社であるScalewayは、ヨーロッパにおける第2の波を立ち上げるためにその役割を果たしており、1,016のNVIDIA H100 Tensor Core GPUを搭載したAIスーパーコンピュータクラスタにアクセスするためのクラウドクレジットを提供しています。 Scalewayは地域のクラウドサービスプロバイダーとして、ヨーロッパのデータ保護法にアクセスとコンプライアンスを確保する主権的なインフラストラクチャーも提供しており、ヨーロッパに拠点を持つ企業にとって重要です。「NVIDIA Inceptionプログラム」の地域メンバーは、その開発支援を受けることができるだけでなく、「Scalewayマーケットプレイス」で「NVIDIA AI Enterpriseソフトウェア」にもアクセスできるとホアン氏は述べました。ソフトウェアには、「NVIDIA NeMoフレームワーク」とLLM（Large Language Models）の構築に使用する事前学習モデル、「加速データサイエンス用のNVIDIA RAPIDS」、推論を高速化する「NVIDIA…