云端下一步 Alphabet 首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai) 周二在拉斯维加斯举行的 Google Cloud Next 36 大会上宣布,谷歌上个季度的云业务年运行率达到 2024 亿美元,是五年前的五倍多。
虽然这约占 AWS 和 Microsoft Azure 年收入的三分之一,但这并非无关紧要。
“我想强调谷歌云取得如此巨大进展的几个原因,”皮查伊说。 “其中一个是我们对人工智能的深度投资。我们早就知道人工智能将改变每个行业和公司,包括我们自己的行业和公司。”
人工智能软件偏爱昂贵的 GPU 基础设施,将为云服务提供商带来大量业务。这就是谷歌及其云竞争对手不会对此闭嘴的原因。但它也可能有用。
“如今,谷歌人工智能可以在两分钟内扫描 100,000 行代码来发现并修复错误,”这家搜索巨头在其介绍视频中宣称。剧透:软件中仍然存在错误。
“今天,人工智能让生活变得更好,并以你的方式理解工作,”视频声音继续说道,没有提及人工智能让事情变得更糟的方式:错误信息、幻觉、能源和水等资源的使用、捕获他人的智力成果并未经许可重新利用以获取利润,以及偏见等问题。
但这并不是谷歌高管想要的 谈谈关于。谷歌云首席执行官托马斯·库里安 (Thomas Kurian) 来这里并不是为了埋葬人工智能,而是为了赞扬它。
“今天,我们将重点关注谷歌如何帮助领先企业转变运营方式并成为数字和人工智能领导者,这是云的新方式,”库里安宣称。
为此,谷歌设计了许多产品和服务,并通过谷歌云和相邻业务部门提供。
下一代生成人工智能
库里安说,巧克力工厂最重要的公告与生成人工智能有关。他解释说:“客户很快就从尝试生成式人工智能、帮助它回答问题、做出人工智能预测,现在开始构建生成式人工智能代理。” “代理是智能实体,可以采取行动帮助您实现特定目标。”
他举了一个例子,代理人帮助网上购物者找到想要的衣服。随后,当电子商务购物搜索框输入 YouTube 视频 URL 和查找视频中键盘手所穿衬衫的请求时,这种可能性在舞台上得到了证明。果然,人工智能机器人能够扫描提交的视频,识别键盘手的衬衫,并在购物网站的库存中搜索匹配的衬衫。
“智能体同时处理多模式信息,进行对话、推理、学习和决策,”库里安说。 “代理可以与其他代理和人类连接,他们将改变每个人与计算设备和网络本身交互的方式。”
企业提供这样的服务需要花费多少成本,这就留给人们想象了。
高盛首席执行官大卫·沙利文出现在一段感言视频中,强调该金融公司如何寻找人工智能的用途。 “我们已经在一些实验领域看到了希望的迹象,我们对此非常乐观,”他兴奋地说。
“有证据表明,用于辅助编码的生成式 AI 工具可以将开发人员的效率和生产力提高多达 40%,”Sullivan 继续说道。 “我们正在探索使用人工智能的不同方式,无论是总结公开文件、从公司声明中提取情绪和信号,还是收集和解释收益报告等信息。”
这就是说我们还不太确定是否可以完全依赖人工智能的建议。
准备套件
在产品和服务方面,山景城机器学习、系统和云 AI 团队副总裁 Amin Vahdat 谈到了 Google Cloud 的硬件,包括 Cloud TPU v5p 的普遍可用性,更不用说配备 Nvidia H3 的 A100 Mega VM张量核心 GPU。
Vahdat 还提到了 HyperDisk ML,这是一种针对 AI 推理和服务工作负载进行优化的预览块存储服务。他说:“与常见替代方案相比,它可将模型加载时间加快 11.9 倍,并且每卷吞吐量比竞争对手高出 100 倍以上。”
此外,GCP 的 Cloud Storage FUSE 和 Parallelstore 还提供了一项新的缓存功能,该功能旨在通过将数据存储在更靠近客户 TPU 或 GPU 的位置来加速训练。
Vahdat 还强调了 JetStream 等开放软件选项,JetStream 是一种优化的推理引擎,可为大型语言模型提供更好的性价比。更重要的是,谷歌云计划在 2025 年初提供 Nvidia 的 Grace Blackwell 芯片:HGX B200 和 GB200 NVL72。
也许硬件方面最大的新闻是 Google Cloud 现在拥有一款名为 Axion 的基于 ARM 的 CPU。谷歌声称,与同类基于 x50 的计算实例相比,它的性能提高了 60%,能效提高了 86%。除此之外,现在还有 N4 和 C4 VM 以及裸机 C3 机器。
Vertex AI 是 Google 的企业 AI 平台,现已提供对更多种模型的访问,包括公共预览版的 Gemini 1.5 Pro、Imagen 2.0 系列图像生成模型以及 代码吉玛 软件助手。
检查事实
谷歌还试图使其模型不那么容易胡编乱造。
“由于响应准确性对于 gen AI 服务至关重要,因此我们正在扩展 Vertex AI 的基础功能,包括使用 Google 搜索直接进行响应的能力,目前已推出公共预览版。 Vertex AI 用户现在可以访问新鲜、高质量的信息,从而显着提高模型响应的准确性。” 声明.
没错——谷歌搜索, 网络垃圾邮件和联盟营销的磁铁 [PDF],可以作为容易产生幻觉的人工智能模型的现实检验。活着是多么美好的时光啊。
Google Workspace 也未能幸免于人工智能的增强。该套件将于 6 月份推出一款 Google Vids 应用程序,让人们可以制作人工智能辅助视频。
“Vids 是您的视频、写作、制作和编辑助手,集所有功能为一体,”Google Workspace 总经理兼副总裁 Aparna Pappu 在 解释者。 “它可以生成一个可以轻松编辑的故事板,选择风格后,它会将您的初稿与库存视频、图像和背景音乐中的建议场景拼凑在一起。”
Google Meet 现在提供人工智能笔记预览功能,并且将于 10 月推出机器学习翻译功能。今年晚些时候,Google Chat 计划添加人工智能翻译和摘要功能。这可以通过新的 AI 会议和消息传递附加组件获得,每位用户每月 XNUMX 美元。
哦,如果你想要 AI Security 附加组件,让 IT 团队扫描、自动分类和保护 Google Drive 中的敏感文件,那么每个用户每月还要多花 10 美元。
Garter 副总裁 Chirag Dekate 表示:“我们正处于一个转折点,企业正在从构思 Gen AI 和 AI 发展到实施未来的 AI 工厂。” 注册。 “企业所做的一切以及参与这些价值创造之旅的每个人都将因人工智能生产力的提升而得到增强。”
Dekate 认为人工智能超级计算机(谷歌对其人工智能堆栈的术语)是与竞争对手的区别点。 “在这里,工作负载优化部分很重要,因为部分工作流程将受益于 TPU,其他部分将受益于 GPU 和 CPU,”他解释道。
“AI 超级计算机能够以性能优化的方式访问工作负载优化的计算功能,这些功能是推动 AI 原生云体验所需的。谷歌的差异化在于在专门设计的人工智能硬件方面进行了数十年的创新。”
在堆栈的更上游,Dekate 看到了 Google 使用各种本土和第三方模型、其 Vertex AI 平台及其 AI Ready Data 基础(Big Query、Looker 和 AlloyDB)的价值。
“核心 AI 代理框架将这一切变为现实,”Dekate 说。 “人工智能代理非常重要,因为它们使企业能够将上述所有内容扎根于企业事实,并将人工智能和新一代人工智能带入企业数据和执行环境中。” ®
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