Amazon AWS, ein führendes Unternehmen im Bereich Cloud-Computing, intensiviert seine Bemühungen im Bereich der generativen KI, der derzeit von Microsoft Azure und Google Cloud dominiert wird. Auf der dieswöchigen jährlichen AWS Re:Invent-Konferenz wird Amazon seine strategische Vision für generative KI vorstellen und zeigen, wie Unternehmen verschiedene Modelle und Datenquellen nutzen können, um einzigartige Anwendungen zu entwickeln.
In einem kürzlichen Interview gab Swami Sivasubramanian, Vice President für Daten und KI bei Amazon AWS, einen Einblick in seine Eröffnungsrede und betonte den Wunsch der Unternehmen nach Flexibilität bei der Auswahl von Modellen verschiedener Anbieter. Er machte deutlich, dass der Zugang zu Modellen wichtig ist, Unternehmen jedoch einen Wettbewerbsvorteil erzielen können, indem sie ihre proprietären Daten mit diesen Modellen integrieren.
Um diese Vision zu unterstützen, skizzierte Sivasubramanian zwei Schwerpunkte auf der Re:Invent: die Bereitstellung eines vielfältigen Angebots an generativen KI-Modellen über den Bedrock-Service und die Verbesserung von Datenmanagement-Tools zur nahtlosen Anwendungsentwicklung. Seine Rede wird die wesentliche Verbindung zwischen Daten und generativer KI beleuchten und zeigen, wie Daten generative KI verbessern und umgekehrt.
Hier sind einige Höhepunkte, die er für Re:Invent angedeutet hat, nachdem Microsoft kürzlich auf seiner Ignite-Konferenz Fortschritte im Bereich generativer KI erzielt hat:
Schnellere Anwendungsentwicklung mit Bedrock: AWS Bedrock, das im April gestartet wurde, bietet eine vollständig verwaltete Dienstleistung, die es Kunden ermöglicht, über APIs auf grundlegende generative KI-Modelle zuzugreifen. Sivasubramanian wird Erfolgsgeschichten von Kunden wie Booking.com, Intuit und LexisNexis präsentieren, die zeigen, wie Anwendungen in weniger als einer Minute entwickelt werden können.
Erhöhte Vielfalt an LLMs: Bedrock bietet Zugang zu verschiedenen generativen KI-Modellen, darunter Amazons Titan und weitere Drittanbieter-Modelle wie AI21s Jurassic und Anthropic's Claude. Sivasubramanian deutete auf neue Partnerschaften und Investitionen hin, insbesondere mit Anthropic, während AWS weiterhin die Modellvielfalt für Unternehmenskunden verbessert.
Verbesserungen bei Vektordatenbanken: Generative KI kann Vektordatenbanken erheblich verbessern und effiziente semantische Suchen über unstrukturierte Daten wie Bilder und Texte ermöglichen. Nach dem Start der Vector Engine für OpenSearch Serverless im Juli, die bereits an Bedeutung gewonnen hat, schlug Sivasubramanian bevorstehende Erweiterungen der Vektorsuche für weitere Amazon-Datenbanken vor.
Anwendungen für generative KI: Sivasubramanian erwähnte Anwendungen wie Amazon QuickSight, das die Erstellung interaktiver Dashboards erleichtert, und Amazon HealthScribe, das die Erstellung klinischer Notizen automatisiert. Diese Tools sollen generative KI für Benutzer ohne umfangreiche technische Kenntnisse zugänglich machen.
Null-ETL-Lösung: Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen ist die komplexe Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. AWS konzentriert sich auf einen Zero-ETL-Ansatz, der die Notwendigkeit des traditionellen Prozesses für Extraktion, Transformation und Laden verringert. Sivasubramanian betonte die Integration von Datenbanken wie Aurora und Redshift und hob Pläne zur Weiterentwicklung der Zero-ETL-Fähigkeiten hervor.
Sichere Anpassung generativer KI: Kunden werden Erfahrungen mit der Anpassung generativer KI-Modelle über Bedrock teilen, dabei bleibt ihre Daten innerhalb ihrer eigenen virtuellen privaten Cloud (VPC) sicher. Sivasubramanian stellte fest, dass dieses Engagement für Datensicherheit ein bemerkenswerter Wettbewerbsvorteil für AWS ist.
Innovationen bei generativen KI-Chips: AWS wird auch seine Silikonlösungen für generative KI aktualisieren. Dazu gehören Fortschritte beim Nitro-Hypervisor und der Graviton-Chipfamilie sowie spezialisierte Trainium- und Inferentia-Chips für KI-Training und -Inference.
Mit diesen Entwicklungen positioniert sich Amazon AWS eindeutig als wettbewerbsfähige Kraft im Bereich der generativen KI und bietet Unternehmen die notwendigen Werkzeuge und die Flexibilität, um innovativ und differenziert zu bleiben.
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