Thoma Bravo傘下のLogRhythmとExabeamが合併、50億ドルでサイバーセキュリティのDarktraceを非公開化したとの報道のほか、Palo Alto Networksは、IBMが2011年に買収したSIEMベンダQRadarの資産を買収し、CiscoによるSIEM大手Splunkを280億ドルで買収するなど、サイバーセキュリティ分野は M&A 活動で溢れています。
今月初め、Akamai は API セキュリティ会社 Noname を 4 億 5,000 万ドルで買収し、Permira は、デジタル不正検出スタートアップ BioCatch の過半数株式を 13 億ドルの評価額で購入、クラウドセキュリティプラットフォームのWizが10億ドルの資金調達で120億ドルの評価額を獲得しており、その投資は他のサイバーセキュリティスタートアップを買収するために実質的に使われる予定だとのこと。
サイバーセキュリティは様々な分野で様々なスタートアップや企業が存在し、顧客はそれを個別管理しなければならず、企業間での競争も多く、差別化も一見わかりにくいことから、SASE/SD-WANと同じく、こうした形で統合的に提供する企業へと集約される方向になるかもしれません。
Dell'OROによると、RAN市場は第1四半期も依然として混乱状態(15～30%減少)にあり、2024年に5～8%減少するとの予想、未だにDisasterだと表現しています。
なお、Private 5Gに関しては、中国ではP5Gが拡大している一方、ヨーロッパや北米の大手テクノロジー企業が5Gの推進を開始しているにもかかわらず、4G LTEが依然としてプライベートネットワークの主流。
P5Gの収益は、2028年までに10億～20億ドルの範囲に達すると予想されています。
＜参照URL＞
https://www.delloro.com/news/ran-market-still-a-disaster/
https://www.delloro.com/news/private-wireless-ran-revenues-up-40-percent-in-2023/
AI 企業が自社所有ではないコンテンツを使って自社製品をトレーニングしているという訴訟が数多く起こされています。
Sonyは、約700社のAI開発者と音楽ストリーミングサービスに対して、同社の音楽コンテンツは生成AIのトレーニングに無料で使用できない旨の書簡を送付、コンテンツのマイニングやスクレイピングを禁止する利用規約の更新を行っているとされます。
カリフォルニア州では州議員がAI企業に対し、自社製品のトレーニングに使用した素材について透明性を求める
Generative AI Copyright Disclosure Actを提出しています。
今後も同様の訴訟が続くことは不可避であり、場合によっては、AI 企業は事前の合意を得る、もしくはお金を支払って、自社が使用するコンテンツの企業と契約を結ばなければならない状況になるでしょう。
OpenAIはつい先ごろRedditと(約6000万ドル相当とされる契約で)AIトレーニング用にコンテンツをスクレイピングすることに合意しています。
＜参照URL＞
https://www.billboard.com/business/tech/sony-music-artificial-intelligence-training-opt-out-1235684192/
https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=9a3ebb80-9160-472e-95ef-3695d91630ce#:~:text=California%20Democratic%20Congressman%20Adam%20Schiff,used%20to%20%E2%80%9Ctrain%E2%80%9D%20software.
AT&T が AST SpaceMobile が今年夏打ち上げるLEO(最終的には 5 基)を利用して、AT&T デバイスにブロードバンド接続を提供できる2030年までの契約を発表。
AT'&Tは保有するライセンスバンドをAST Space Mobileにリース、スマートフォンなどの通信機器にブロードバンド アクセスを直接提供するとしています。
なお、AT&T、AST SpaceMobile、Vodafone、Nokiaで、以前にLEOと地上端末間の 5G ダウンロード データリンクを試験し、最大 14 Mbpsの速度を達成したとしています。
衛星直接通信デバイス市場は2032年までに500億ドル以上の収益となる予測があり、競合となるSpaceX は Direct to Cell サービスを開始しており、米T-Mobile、カナダ Rogers、日本 KDDI、オーストラリア Optus、ニュージーランド One NZ、スイス Salt、チリ/ペルー Entel など、複数通信事業者と契約しています。
＜参照URL＞
https://about.att.com/story/2024/ast-spacemobile-commercial-agreement.html
https://www.analysysmason.com/research/content/articles/d2d-qualcomm-iridium-nsi039/
X年後のAT&Tネットワークの青写真では、
"セル サイト" という言葉はなくなる、CU・DU・RU・サーバー・アクセス ポイントになると思うと発言。
AT&T としては SMOが非常に重要で完成させたかったとし、最も大きな混乱が起きると予想されるのはRUだとのこと。
RU、CU、DU、SMO、nRT RIC など、Ericsson提供のものは多く、Dellはサーバーを供給、ネットワーク自動化のrApp はEricssonとサードパーティから提供されているとしています。
AT&Tは自社のサプライチェーン(Ericsson、富士通、Corningなど)を通じてRUの多様化の取り組みを主導していくとしています。
<参照URL>
https://www.fierce-network.com/broadband/att-lets-here-it-rus-dus-and-cus-open-ran
https://about.att.com/story/2023/commercial-scale-open-radio-access-network.html
Verizon P5GのベンダーはライセンスバンドではEricsson、CBRSではCelonaですが、Nokiaも追加予定とのこと。
Verizonが認証した後、Verizon の商用ラインナップに追加されると、Nokia DAC は、Verizon のイノベーション ラボで Verizon の企業顧客が試用できるようになるとしています。
北米では、FWA 事業者は今年 260 万人の新規顧客を獲得し、光ファイバー事業者は約 60 万人の顧客を獲得する見込みで、ケーブルブロードバンド事業者は、2024 年に約 110 万人の顧客を失うと予想されています。
FY24に、T-MobileがFWA顧客を約130万人増やし(FY25までに総計700万～800万加入者g目標)、Verizonは88万8000人を追加すると予測されています。
Verizonは十分なネットワーク容量を準備、FWA顧客を総計400万～500万に増やす(FY24Q1時点で約342万)ことに注力しているとのこと。
Digital Service Act法において、生成AI機能に関連するリスク軽減を義務付けており、最初の回答で特定の「社内文書とデータ」を共有しなかったとして、5月27日までに要求された情報の提供を要請、提供的ない場合、多額の罰金が科される可能性があるとのこと。(年間収益の最大 1% に相当する罰金)
対象は、Microsoft CopilotとMicrosoft Designer の Image Creator、「生成AI機能から生じる特定のリスクに関して」DSAに違反している可能性があると考えているとしています。
<参照URL>
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/mex_24_2681
アプリケーションを迅速かつ簡単に構築できるマルチプラットフォーム開発エクスペリエンスであるProject IDXは、Next.js、Astro、Flutter、Dart、Angular、Go などを使用して、好みのフレームワークや言語でスムーズに作業を開始できるとのこと。
IDE に Google Maps Platform による、アプリに位置情報機能を追加できるようにしたほか、Chrome Dev Tools および Lighthouse との統合によりアプリケーションのデバッグもサポート。
フロントエンドおよびバックエンド サービスを実行する Google Cloud サーバーレス プラットフォーム Cloud Runへのアプリのデプロイも可能にする予定としています。
また、AI を活用したコンプライアンス プラットフォームであるChecksも統合。
Geminiによるコード補完やチャット アシスタント サイドバーなども含まれます。
<参照URL>
https://developers.google.com/idx
後任は、Matt Garmanが就任。
主には昨年度の昨対比成長率の鈍化(33％→12％、ただし業界全体で鈍化)と、生成 AI でのMicrosoft・Googleと比較して手遅れたと市場で評価されている、のが要因とされています。
Synergy Research によると、AWS は約 33% の市場シェアで安定していますが、Azure が上昇を続けており、直近の四半期では 25% に達し、2021 年末から 4 パーセントポイント上昇。
Microsoft は OpenAI や Inflection AI などの戦略的投資や買収によって生成AIの波を迅速に捉えていると分析され、一方で、AWS がLLMなどで Google や Microsoft と直接競合するべきなのか、それとも純粋なIaaS/PaaSの強みを発揮すべき(データインフラストラクチャの構築、BedRockなど)なのかが現時点での大きな戦略的課題だとされています。
＜参照URL＞
https://www.aboutamazon.com/news/company-news/leadership-update-aws-adam-selipsky-matt-garman
https://www.cnbc.com/2024/05/14/amazon-web-services-ceo-adam-selipsky-to-step-down.html
https://www.reuters.com/technology/amazons-cloud-unit-ceo-step-down-firm-says-2024-05-14/
Cobaltは、 64 bit Arm アーキテクチャに基づいており、128 コアを備えています。
AWS の Graviton チップなど市場の他のARMベースチップよりも40％優れたパフォーマンスを提供するとのこと。
Adobe、Snowflakeなどはすでに使用を開始しているとしています。
また Cobalt に加えて、AMD MI300X アクセラレータも利用できるようにする予定としています。
＊高騰で入手困難なNVIDIAの代替品を模索する中、AMDはより優れたソフトウェアを提供することである程度の地位を築き始めている
また、データ分析システム Fabric へのリアルタイムデータ ストリーミングを可能にする「real-time intelligence system」のプレビューを開始し、Apache Kafka のネイティブ統合に加えて、AWS Kinesis および Google Cloud の Pub/Sub データ ストリーミングシステムのサポートを提供。 Databricks の Parquet に加えて、Snowflake の Iceberg 形式をサポートするようになり、Snowflake とのシームレスな相互運用性が可能になり、Snowflake 内のデータを Fabric に表示したり、その逆を行うことが可能になるとしています。
加えて、開発者が自然言語を使用して Copilot から直接 Azure リソースを管理できるようにする新機能をリリースする予定とのこと。
＜参照URL＞
https://devblogs.microsoft.com/identity/get-ready-for-build-2024/
AI システムの規模と複雑さが増すにつれ、既存の視覚化ツールは限界に達しています。
多くのツールは、数百万のノードとエッジを持つ大規模なモデルのレンダリングに苦労しており、パフォーマンスの低下や視覚的な出力の混乱に繋がる恐れがあります。
Model Explorerは、最先端の言語モデルや拡散ネットワークなど、最も複雑なニューラル ネットワークでもユーザーがスムーズに操作できるようにモデルのアーキテクチャ、変換プロセス、パフォーマンス特性を複数の視点から表示、開発プロセスの早い段階で、潜在的なバイアス、エラー、または予期しない結果を特定できるようにするとのこと。
これにより、透明性と説明責任を高め、特に、モバイル デバイスなどのリソースが限られたプラットフォームへの
大規模モデルの展開を効率化できるとしています。
＜参照URL＞
https://ai.google.dev/edge/model-explorer
Googleが2021年に研究プロジェクトとして発表したProject Starlineは高度なコンピューター ビジョン、機械学習 (ML)、リアルタイム圧縮を使用して 3 次元表現を作成し、等身大の参加者がアイコンタクトを取り、リアルな奥行きを認識できるようにすることで、同じ部屋で対面して会話しているような体験を再現するLight Field Displayを備えた会議システムです。
今回HPと協力して、2025年に商用版を市場に投入、Google MeetやZoomなどで利用可能にする予定とのこと。
＜参照URL＞
https://blog.google/technology/research/google-project-starline-hp-partnership/
https://press.hp.com/us/en/blogs/2024/hp-partners-with-google-to-bring-project-starline-into-workplace.html
当初ゲーマー向けのハンズフリー マウスの一種として開発されたProject Gamefaceは、AIを使用して顔の表情やジェスチャーを画面上のアクションに変換します。
デバイスのカメラとMediaPipe Face Landmarks Detection API を使用して、ユーザーの顔の表情やジェスチャーを追跡し、それをカーソルの動きに変換するとのこと。
開発者は顔のジェスチャーをアプリケーションに組み込むことができ、ユーザーは笑顔や眉を上げるなどのジェスチャーを認識してクリックやドラッグなどのアクションを実行するように設定できるとしています。
＜参照URL＞
https://blog.google/technology/ai/google-project-gameface/
https://developers.googleblog.com/en/project-gameface-launches-on-android/
フライトの変更や天候の変化について旅行者に最新情報を提供するため、AccuWeatherやYelpなどのさまざまなソースからデータを取得し、社内モデルと OpenAI モデルを組み合わせてトレーニング、作成した旅程を要約したり、レストランを提案してもらうなど、iMessage チャット グループやWhatsApp上でこのChatGPTベースのボットと会話できるとのこと。
米国在住者のうち、EG Labs プログラムを通じて、限られた対象者を対象にテスト提供しているとしています。
なお、こうした生成AIの活用は各社が実施しており、例えば、Booking.comは2023年6月にAIを活用した旅行計画機能を導入、AirbnbはAIを活用したレビュー概要をテスト、「究極のコンシェルジュ」と呼ぶものの構築を目指しています。
Claude.ai、iOSアプリ、チーム向けビジネスプランでフランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語を含む「複数言語」をサポート。
API もヨーロッパに提供拡大、開発者がそのモデルを使用および統合できるようにしたとのこと。
80億ドル近く(昨年だけで70億ドル)を調達、184億ドルの評価額など、Amazon、Google、Salesforce、SAP、Zoomから出資を受けるOpenAIの競合が勢力拡大を図っています。
一方で、投資家は生成 AI に非常に熱心だが、消費者はそれほど熱心ではないかもしれないとの見方もあります。
5月初めにリリースされた Anthropic の iOS アプリは、これまでのところユーザーからの反応が鈍く、現在 AI に寄せられている関心が単なる一時的な流行に過ぎない兆候ではともされています。
＊Anthropicは企業向けにフォーカスしており、この懸念は適当ではないとしています。
<参照URL>
https://www.anthropic.com/news/claude-europe
インテリジェント AI の制御という中核的な技術的課題を今後 4 年間で解決しようと、昨年7月に設置されたSuperalignmentチームを辞任した責任者は、次世代モデル向けに、セキュリティ、監視、準備、安全性、敵対的堅牢性、調整、機密性、社会的影響などの課題を解決しようとしたが、製品リリースを優先するようになった結果、活動が非常に難しくなり、OpenAIがそこに到達する軌道に乗っていないのではないかとし、OpenAI の AI 開発がこれまで以上に安全性を重視しなくなるのではないかと懸念されています。
＜参照URL＞
https://openai.com/index/introducing-superalignment/
https://www.cnbc.com/2024/05/17/openai-superalignment-sutskever-leike.html
https://www.wired.com/story/openai-superalignment-team-disbanded/
ChatGPTで、Google Drive および Microsoft OneDrive からファイルを直接インポートする機能を追加。
ChatGPT Plus、Team、Enterprise ユーザーがGPT-4oを利用する際に使用可能とのこと。
＜参照URL＞
https://openai.com/index/improvements-to-data-analysis-in-chatgpt/
Elastic のストレージはコンピューティングと結合されることが多く、スケーラビリティの障壁となる可能性がありました。
Search AI Lake はストレージとコンピューティングを分離し、通常のデータタイプと生成AI のベクトルデータの両方で高速なクエリパフォーマンスを維持しながら、膨大なデータボリュームに拡張できるようにし、データ レイクに検索機能が導入され、事前定義されたスキーマを必要とせずに、リアルタイムでデータの探索とクエリを実行できるようになるとのこと。
＊ Elastic Common Schema (ECS)がデータレイクテーブル形式
また、エンタープライズ検索、可観測性、セキュリティのための新しいサーバーレスサービスElastic Cliud Serverlessも開始。
Search AI Lake 上に構築され、各ユース ケースに特化したユーザー インターフェイスを提供するとしています。
Search AI Lake とサーバーレス サービスは現在、技術プレビュー段階です。
＜参照URL＞
https://www.elastic.co/blog/search-ai-lake-elastic-cloud-serverless
https://www.elastic.co/generative-ai/search-ai-lake
リアルタイム分析DBプラットフォームを提供するRocksetは、ベクター検索とテキスト検索に加えてメタデータフィルタリングを単一のクエリに組み込んだハイブリッド検索のネイティブ サポートを発表しています。
AIモデルが注目される中、複数のソースからデータの収集と検索機能の強化も注目されており、Meta Llama-3、 OpenAI GPT-4、 Google GeminiなどのAI モデル で、キーワード検索とベクトル検索の両方で、膨大な量のデータをインデックス化してランク付けする機能を必要とするアプリケーションが急増しているとのこと。
Rocksetは、すべてを 1 つのクエリで実行するハイブリッド検索機能を提供し、開発者がベクター検索、キーワード検索、メタデータ フィルタリング、地理空間データをすべて同時に呼び出すことを可能にしたとのこと。
＜参照URL＞
https://rockset.com/whitepapers/hybrid-search-architecture
サイロ化されたシステム、データベース、アプリケーションに分散された情報が非常に多いため、チームがすべてを把握して問題や異常を特定するのは困難。
パイプラインが複雑なため、チームが数百、数千ものソースを扱わなければならないこともあるとのこと。
Metaplaneは、Fivetran、Snowflake BigQuery、dbt、Airflow、Tableau などのデータ スタック全体のツールと統合され、MLモデルを使用して、履歴メタデータ、系統、ログを含むデータ プロファイル全体をトレーニングし、トレーニングが完了すると、ユーザーが設定したモニターに従って、データの異常 (スキーマの変更も含む) に自動的にフラグが付けられます。 Metaplane のデータ観測サービスとSnowflakeのData Cloudの統合が強化され、ユーザーは、AI アプリケーションなどのプロジェクトを支える情報をより注意深く監視できるようになるとしています。
Snowflakeは、データ可観測性を強化しており、エンタープライズアプリケーションからのテレメトリを分析し、ユーザーに関連コンテキストを提供してインシデントを迅速に特定し解決するObserveにも投資しています。
＜参照URL＞
https://www.snowflake.com/blog/snowflake-ventures-invests-in-metaplane/
https://www.snowflake.com/blog/snowflake-ventures-invests-in-metaplane/?utm_campaign=Oktopost-twitter-Snowflake&utm_content=Oktopost-PR+-+Press+Releases&utm_medium=social&utm_source=twitter
AI Native Networking Platfromは、Mist AIとAIネットワークアシスタントMarvisで構成され、ネットワーク、アプリケーション、セキュリティの問題を検出して修正し、ユーザーのニーズを予測できるようにすることで、運用コストを最大85％削減できるとしています。
Marvis Mini は有線向けにリアルタイム動的パケット キャプチャ、Marvis アクションと SLE、無線用のRFスペクトル分析と予測アプリケーション保証、簡素化されたオンボーディングと、NAC・教育・研究向けWi-Fiローミングサービスであるeduroamをリリースするとのこと。
＜参照URL＞
https://www.juniper.net/us/en/ai-native-networking-platform.html
https://investor.juniper.net/investor-relations/press-releases/press-release-details/2024/Juniper-Networks-Assures-Exceptional-Wired-and-Wireless-Experiences-with-Continuous-Learning-Expanded-Digital-Experience-Twinning-and-Simplified-Access-Control/default.aspx
攻撃者は、不正アクセスが可能になってからシステム内で横方向に移動するにはわずか 2 分 7 秒しかかからず、偵察活動を開始するにはわずか 31 秒しかかかならないとのこと。
今日のサイバー攻撃のスピードを考えると、セキュリティ チームは大量のデータを迅速に分析し、脅威をより迅速に検出、調査、対応する必要があるが、データを取り込むのに数日かかる場合があり、クエリを実際に実行するにも数日かかるため、SOC チームが膨大な量のデータを整理して脅威を見つけるのは、非常に困難。
SOC アナリストは各データ ソースをツールを使用して実行し、リスク スコアが一致するかどうかを確認する必要があるが、レガシー SIEM は、検索速度が遅く、視覚化オプションが限られているなど課題があると指摘。
生成 AI、ワークフロー統合、迅速なデータ取り込み、SOC アナリストの生産性をサポートするインシデント ワークベンチ ソリューションの改善などの機能向上を図り、従来の SIEM や SIEM の代替として位置付けられるソリューションに比べて最大 150 倍高速な検索パフォーマンスと 80% 低い総所有コストを謳っています。
AI ネイティブSOCでは、データの解析と正規化を自動化し、データを充実させて脅威をより適切に識別して優先順位を付け、高度な脅威検出と自動応答メカニズムをサポートするともしています。
Next-Gen SIEMでは、1日あたり10ギガバイトのサードパーティデータ取り込みを追加料金なしで提供するとのこと。
＜参照URL＞
https://www.crowdstrike.jp/platform/next-gen-siem/
Next-Gen SIEM: Converging Data, Security, IT, Workflow Automation & AI
Wekaのデータ管理プラットフォームは、企業がさまざまなストレージ環境を統合するソフトウェアを提供、クラウドとオンプレミス両方で実行でき、バックアップをオーケストレーションできます。
すべての環境は 統合インターフェイスを通じて管理 でき、1 人の管理者が最大 数エクサバイトのデータを維持管理できるとしています。
AI トレーニング データセットは通常、Web ページなどのように比較的小さなファイルが多数含まれており、さまざまな形式で保存されるため、構造化・非構造化データの両方を含む最大数十億のファイルを保存できます。
非構造化データの管理は、AI 時代のデータ管理の課題であり、一般的な生成 AI パイプラインは、データセットをコピーする複数のステップを中心に展開されるため、トレーニング プロセスを遅くし、より多くのエネルギーを消費するボトルネックが発生する点が課題です。
企業データスタックは、Wekaのソリューションによりますます増加するボリュームと速度、さまざまな IO パターン、データ タイプ、サイズを処理できるとしています。
今年後半発売予定の新プロセッサ WSE-3 は、前世代よりも1兆4千億個多いトランジスタを搭載し、90万個を超えるコアと44ギガバイトのオンボードスタティックRAMを備え、コンピューティングハードウェアCS-3として提供予定。
CS-3 システムでLLMをトレーニングし、それを Neural Magic の推論サーバー システムに導入することで、前例のない 70% のパラメータ削減を達成できたとし、企業は幅広い用途に使用できる、より効率的で低コストの LLM を設計、トレーニングできるようになるとしています。
＊前世代チップでは、原子レベルの材料シミュレーションをミリ秒単位で初めて実行できるとしています。
政府機関向けの「安全な主権AIソリューション」の開発でAleph Alphaと協力し、最初の顧客はドイツ軍になるとのこと。
＜参照URL＞
https://www.cerebras.net/press-release/cerebras-and-neural-magic-unlock-the-power-of-sparse-llms-for-faster-more-power-efficient-lower-cost-ai-model-training-and-deployment
https://www.cerebras.net/press-release/aleph-alpha-selects-cerebras-to-build-next-gen-sovereign-ai-models
Expanso は、オープンソースの分散データ処理プラットフォーム Bacalhau を企業に提供。
このサービスは、組織がすでに導入している（または導入を計画している）分散システム上で実行され、クラウド上かエッジ上かを問わず、データが生成された場所でデータ処理ジョブをスケジュールします。
これにより、データをその場で分析できるようになり、データセンターの複製やクラウド間のデータ移動の管理にかかる運用オーバーヘッドが削減されます。
Samsungは、リアルタイムのデータ分析によって駆動する新しいアプリケーションの可能性、従来のデータセンターよりも効率的なリソース利用、より優れたデータプライバシー制御によるユーザーの権限強化などでの活用を想定しているとのこと。
＜参照URL＞
https://www.expanso.io/newsroom/why-samsung-next-invested-in-expanso-a-distributed-compute-platform/
データ センターで増大する電力問題を解決するためAmpereOneチップが来年までにTSMC N3製造プロセスで256コアに拡大、他社よりも40%高いパフォーマンスを提供するとのこと。
クラウドAIアクセラレータに関してQualcommと協力し、Qualcomm Cloud AI 100推論ソリューションとAmpere CPUを使用したAI推論向けのsuper micro server共同ソリューションを開発・最適化するとしています。
Qualcomm Cloud AI 100は、あらゆる AI に優れており、特に数千億のパラメータのような非常に大規模なモデルに最適だとのこと。
また、Oracleと提携してMeta Llama 3 を Oracle Cloud の Ampere CPU 上で実行しているとし、GPU なしの 128 コア Ampere Altra CPU で Llama 3 を実行すると、Nvidia A10 GPU と x86 CPU を組み合わせた場合と同じパフォーマンスが得られ、コストを28％削減し、消費電力は 3 分の 1 になるとしています。
サーバーを 15%、ラックを 33%、電力を 35% 削減して運用できるとのこと。
＜参照URL＞
https://amperecomputing.com/press/ampere-scales-ampereone-to-256-cores