サンプル全体の51%が「AIに期待」しており、初期のAIデジタルアシスタントなどを喜んで使用しているとする一方、サンプルの34%は、「AIに不安」があるとしており、これらの回答者はAIの回答に不安を感じているとしています。
AI を恐れる回答者の 70% が、AI の生産性向上によって自身の給与が減少する未来を予測、AI を信じる回答者の 72% は、個人の経済的幸福に対する脅威になるとし、人間の労働者が AI ドローンとなり、わずかな金銭的報酬しか得られないと考えているとのこと。
AI に期待する人の 84% は、AI アシスタントが当たり前のものとなり、仕事のパフォーマンスと効率が向上すると予想。
AI を活用した未来を信じる人の 81% は、自分のキャリアにもプラスの影響があると予想しています。
AIに期待するグループとAIを恐れるグループは、力を持つ従業員と力を持たない従業員という2種類の従業員の出現を示唆しているとしています。
一時、時価総額が＄3兆になるも、Microsoft、OpenAI、NVIDIAに対する司法省(DoJ)・連邦取引委員会FCCによる独禁法調査報道で下落
<参照URL>
https://www.cnbc.com/2024/06/05/nvidia-passes-apple-in-market-cap.html
https://jp.reuters.com/economy/industry/62LPHFJVNFITLNYYANVZIA3RMU-2024-06-06/
新たに対応したApache Icebergなどを通じて、通信事業者が求めるオープン統合機能の提供に取り組んでいるとのこと。
通信事業者はオープンスタンダードに基づいて相互運用可能なデータテーブルを構築し、サードパーティクラウド内の他の Iceberg テーブルとデータ連携、オペレーターが社内でデータを使いやすくすることだけではなく、企業とオペレーターが実際にデータを共有できるようになるとし、マーケットプレイスも提供するとしています。
なお、AT&T はかつて独自のデータ センターを運営していましたが、現在保管データの多くを Snowflake のプラットフォームに移行しているとのこと。
＜参照URL＞
http://fierce-network.com/cloud/snowflake-telecom-chief-telcos-want-open-integration-not-open-source
http://fierce-network.com/cloud/how-att-vetting-hundreds-ai-use-cases
集合住宅・屋外コンサート会場など向けに3セクター（15－20世帯）ごとに無線機を配置、5G FWAを提供しつつ、付近でイベントがある場合に、FWA顧客通信を維持するようにしているとのこと。
現在試験運用中で、今年後半に商用化される予定としています。
5GFWAは米国キャリアの主軸製品の一つとされ、Verizonの場合、加入者数は35万4000人、FY24Q1のFWA収益は4億5200万ドル、総収益約330億ドルの1.4％、前年同期比約2億ドル増加しているとしています。
また、ホテルなど向けに、 Galtronics、SOLiD、CommScope、Corning、JMA Wireless、ADRF製のミリ波対応DASを試験中ともしています。
<参照URL>
http://fierce-network.com/wireless/millimeter-wave-key-verizons-fwa-das-strategies
Personalized sales and marketing Segment of Me
AI を活用したパーソナライズにより顧客それぞれに適した製品を提供。
Personal Shopper
携帯電話のアップグレードのために店舗を訪れる場合、端末を選び、好みの色を決め、必要なメモリ量を選択するのにかなり時間がかかることがあるとし、顧客のプロフィールを即座に分析し、従業員が顧客がどのような人物で、何を必要としているかをいち早く把握するのを支援。
Personal Research Assistant
10,000 件のナレッジベースをLLMに取り込み、サービス担当者が顧客と話しているとき、担当者はキーワードをすばやく検索し、会話形式で応答を受け取ることができる。
現在、40,000 人以上のベライゾン担当者が使用、通常の作業にかかるコストを20～30％節約できる可能性があるとしています。
Google Geminiを使ったGoogleのCOン多ctCenter AI（ CCAI ）を使用するGenAIツールを開発したともしています。
Fast Pass
顧客の特定のニーズを満たす最適なカスタマー ケア担当者をペアリング。
たとえば顧客が国際ローミングや請求について電話をかけてきた場合、その顧客には、ゼネラリストではなく、そのトピックに精通した担当者が割り当てられる
＜参照URL＞
http://fierce-network.com/modernization/verizon-gives-low-down-it-genai-initiatives
ケーブルや光ファイバーなどの従来のISPプランを契約しているユーザーに、
サービスがダウンした場合の代替手段として月額 30 ドル5Gのバックアップインターネット接続を提供するとのこと。(5G FWAゲートウェイと毎月130GBの5Gデータ容量が付属)
<参照URL>
https://www.t-mobile.com/news/network/home-internet-backup
MWC Barcelona 2024で発表したOpenRANベースの5G Network in the box が現在、パートナーのLime Microsystemsによって発売されているとのこと。
Software Definedの基地局であり、2/3/4/5Gに対応、Wi-Fiルーターと同程度の価格でPrivate 5G Networkを手に入れられるとしています。
専門知識がなくてもリモートで設定および管理でき、中小企業、学校、大学のほか手頃で高速かつ安全な5Gネットワークを急いで必要とするすべての人を対象に、LimePSB RPCM ボードのみ、LimeNET Micro 2.0 キット、コア ネットワークを備えた Amarisoft 5G スタック、5G スマートフォン 2 台、SIM カード 10 枚を含むデラックス キットを提供します。
Vodafoneは、5Gの10年も半ばを過ぎたが、5Gのキラーアプリは何か、5Gでどうやって利益を上げていくのかという疑問は、いまだにほとんど未解決だとしています。
OpenRANとモバイルプライベートネットワークに加えて、AI、D2C衛星通信(AST Space Mobileに投資)、ネットワークAPIが将来の興味深い収益化の機会となるともしています。
企業は、1か月あたり500GBのデータ容量の料金プラン(1TBまで拡張可能)を契約し、DroNet Hubプラットフォームにアクセス。
このシステムにAIを統合することで、ドローンが撮影した航空写真をより迅速に分析して自動レポートを生成できるようになり、監視対象エリアの3Dモデルや「デジタルツイン」の作成に使用できるとのこと。
＜参照URL＞
https://www.vodafone.com/news/technology/vodafone-germany-launches-platform-for-commercial-drones
i2CATは、 5G、6G、IoT、没入型技術、サイバーセキュリティ、人工知能（AI）、ブロックチェーンに重点を置いた欧州研究開発プロジェクトを活用し、新しいデジタルプラットフォームの設計と構築を支援するために2003年に設立されています。
ネットワークスライシングやAPI解放にともなうセキュリティリスクの増大を背景に、機械学習を使用して、トラフィック ステアリングやエネルギー管理などの rApps のログ管理を含むマルチベンダーのOpenRAN ネットワークのログを管理および分析するSIEMの取り組みから開始し、テストの結果は、O-RAN Alliance の業界取引および標準化グループと共有するとのこと。
OpenRANの広範囲にわたるイベントを制御できる統合マルチベンダーダッシュボードの実現を期待しており、これにより、マルチベンダーのログの処理と分析を自動化することで運用コストを削減、異なるベンダー環境全体で脅威をより迅速に検出して軽減できるようにすることでセキュリティを強化し、規制や業界標準へのコンプライアンスを満たしやすくなることも期待しているとしています。
韓国政府は今年初め、 AIチップ市場での競争力を維持するため、 2027年までに70億ドルを投資すると発表、AI技術でトップ3に入ることを目指しています。
KTは、MicrosoftとAI GPU基盤とデータセンターの構築に投資するとのこと。
また、Microsoftのサポートにより、KT独自の AI およびクラウド プロジェクトを構築する予定ともしています。
KTは2023 年 10 月にMi:dmと呼ばれる独自のLLM ファミリーをリリース、Mi:dm は 1 兆を超えるトークンでトレーニングされています。
＜参照URL＞
https://www.koreaherald.com/view.php?ud=20240604050587
ユーザーが作業中にスクリーンショットを自動的にキャプチャし、自然言語クエリを使用してコンピューティング履歴を検索できるようにするReCall機能は、セキュリティ専門家が膨大なデータ収集と堅牢な保護の欠如により、深刻なプライバシーとセキュリティの脆弱性が生じると警告を発し、その結果、Microsoftは、この機能をオプトインにし、保存されたデータへのアクセスに生体認証を義務付け、保存されたスクリーンショットは二重に暗号化され、登録されたデバイス上の認証済みユーザーの生体認証でのみ復号化できるようになるとしています。
Azure Operator 5G Core (AO5GC) と Azure Operator Call Protection のプレビューを停止、Azure Operator Nexus の一部従業員が、同社の Cloud + AI 組織の Azure Edge および Platform 製品ラインへ再編、生成AIに注力するためとしています。
Azure for Operators は、Affirmed Networks、Metaswitch Networks、および AT&T のコア ネットワーク事業の買収に基づいて構築されており、その買収総額はおそらく少なくとも 20 億ドルに上るともされます。
AT&T は Azure システムを社内で運用しており、影響はないとされます。
＜参照URL＞
https://www.businessinsider.com/microsoft-cuts-azure-jobs-cloud-2024-6
https://www.crn.com/news/cloud/2024/microsoft-layoffs-hit-azure-mixed-reality-employees-reports
AIサービスのカスタムバージョンを作成するための消費者向け機能を廃止するとのこと。
カスタムビルドの GPT はすべて、2024 年 7 月 14 日以降はアクセスできなくなります。
GPT を商用およびエンタープライズにフォーカスし、消費者向け Copilot での GPT の取り組みを停止するとしています。
＜参照URL＞
https://support.microsoft.com/en-us/topic/d1de6c3a-4c7a-4bcd-98ff-2f65f3d23cd1
うち約8000万ドルは、AWS Generative AI Acceleratorプログラムに充てられ、製品、アプリ、サービスに活用する生成AIモデルを開発するスタートアップにAWSを使ってもらうことを狙い、新しい資金の大部分は、AWSのコンピューティングクレジットの形で提供されるとのこと。
Amazonは、1億ドル規模のAWS Generative AI Innovation CenterやProject Olympusの生成モデルなどの取り組みを含む生成AI技術への支出を増やしていますが、マーケットには、生成AIのチャンスを逃したと言われてもいます。
次世代Alexa はトレーニング データが不十分、トレーニング ハードウェアへのアクセスが不十分、その他の問題を抱えており、注目生成AIスタートアップであるCohereとAnthropicからの初期投資のオファーを断った結果、後にCohereへ投資を試みたものの拒否されていたりもします。
＜参照URL＞
https://press.aboutamazon.com/2024/6/aws-announces-230-million-commitment-for-generative-ai-startups
https://www.theinformation.com/articles/how-aws-stumbled-in-ai-giving-microsoft-an-opening?ref=maginative.com
https://fortune.com/2024/06/12/amazon-insiders-why-new-alexa-llm-generative-ai-conversational-chatbot-missing-in-action/
マルチモーダルLLM「Gemini 1.5 Pro」を搭載したNotebookLMは、AI を利用して、ユーザーがアップロードできるドキュメント、トランスクリプト、メモなどのソースから要約を生成したり、質問に答えたりします。
今回、新機能や言語も追加され、より多くの人がAIを使って文書の要約を生成したり文書に関して質問したりできるようになるとのこと。
Google ドキュメント、PDF、テキスト ファイルに加えて、Google スライドや Web URL からコンテンツを取得する機能も提供。
これにより、ユーザーはドキュメント内のコンテンツ (画像またはテキスト) についてメモを作成したり質問したり、オンライン マテリアルを検索したりできるようになるとしています。
<参照URL>
https://notebooklm.google/
https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/notebooklm-google/
Google Cloud の Cortex Framework と Gemini AI モデルを、SAP の生成 AI アシスタント Joule およびIntegrated Business Planning for Supply Planning moduleと統合、顧客は需要をより正確に予測し、リスクを軽減できるように。
また、RISE with SAPの顧客は、自然言語インターフェースを介してSAPアプリケーションと対話できるGemini Assist for SAP機能や、GenAI Hubで複数のGemin LLMを利用可能となり、ユーザーはS/4HANA、Ariba SuccessFactorsなどのプラットフォームにSAPのJoule AIアシスタントに加えて、追加の生成AI機能を埋め込むことが可能に。
加えて、SAP 顧客は SAP ワークロード用の X4 クラウド インスタンス が利用可能に。
X4は、SAP HANA のオンライントランザクション・分析処理のワークロードに対応するように設計された16、24、32 テラバイトのインスタンスを用意。
インスタンスあたり最大 1,920 のvCPUを備えており、Hyperdisk ブロック ストレージにより、最大 10Gbps スループットに対応するとのこと。
Cameyoは、アプリを仮想化し、AWS などのパブリック クラウド、プライベート クラウド、オンプレミス データセンター、ハイブリッド クラウド環境などのいずれかからもアプリを利用可能にする。
多くのアプリがクラウドや Web ベースのテクノロジーに移行する中で、Windows からの移行、または Windows と ChromeOS の両方での作業を検討している組織にとって、より魅力的な選択肢が得られるとしています。
Mistral AIは、API や開発プラットフォーム「la Plateforme」などの有料ツールを提供しており、サーバーに独自のバージョンの Mistral LLM を展開する代わりに、API を使用して Mistral 上にアプリを構築できます。
今回は、自社インフラで作業したい開発者向けにモデルに必要なトレーニング可能なパラメータの数を削減する軽量コードベースのカスタマイズサービスの提供を発表しています。
セルフサービス
ワークステーション、サーバー、小規模DCノード上でモデルを微調整するためのソフトウェア開発キット (SDK)、Mistral-Finetune をリリース。
SDK はマルチ GPU セットアップ向けに最適化されているが、Mistral 7B のような小型モデルを微調整するために
ミニマム1台のNvidia A100 または H100 GPU にスケールダウンできるとのこと。
マネージドサービス
API を通じて利用でき、 現在、Mistral SmallとMistral 7B と互換性があるが、Fine Tuning サービスは今後数週間のうちにさらに多くのモデルがサポートされる予定とのこと。
カスタムトレーニング サービス
現在、一部の顧客のみが利用可能であり、自社データを使用して組織のアプリ向けに Mistral モデルを微調整可能で、特定のドメイン向けに高度に専門化され最適化されたモデルの作成が可能になるとのこと。
<参照URL>
https://mistral.ai/news/customization/
Stable Audio をベースにロイヤリティフリーの音楽のみでトレーニングされており、テキスト説明を最大47秒の長さのオーディオに変換できるとのこと。
ただし、生成されたサウンドの商用利用は禁止されています。
＜参照URL＞
https://stability.ai/news/introducing-stable-audio-open
フォトリアリスティックな画像生成、複雑なユーザー テキスト プロンプトやスタイルへの準拠、スペルミスのないテキストの理解とレンダリング、および非常にリソース効率の高い機能をサポートし、20 億のパラメータに基づいて構築されているとのこと。
VRAM 消費が80億パラメーターなどのモデルと比較して小さいためパフォーマンスが低下することなく、コンシューマー向けまたはゲーム向けのGPUを搭載したパーソナル コンピューターで実行できるように最適化されているとしています。
＜参照URL＞
https://stability.ai/news/stable-diffusion-3-medium
Iceberg は、ビッグ データ用にDB内のテーブルを最適化すると同時に、データエンジンがテーブルを操作できるようにする、DB用のオープンソース高性能フォーマットです。
Iceberg は、データレイクハウス (構造化データと管理機能を提供しながら大量のRawデータを保存するデータアーキテクチャ)で、Databricks の Delta Lake と競合します。また、企業の約 74% がデータ レイクハウスを使用しているとされます。
Iceberg と Delta Lake はどちらも Apache Parquet データ ストレージ形式を使用していますが、互換性はありません。
Tabularの買収により、Databricksのプラットフォームで Iceberg のサポートを改善するとのこと。
＜参照URL＞
https://www.databricks.com/blog/databricks-tabular
買収したMosaicMLのツールを組み込んだ、Mosaic AI Agent Framework、Mosaic AI Agent Evaluation、Mosaic AI Tools Catalog、Mosaic AI Model Training、Mosaic AI Gateway などの新製品を発表。
LakeFlow
買収したArcionの技術を用い、あるシステムから別のシステムに情報を自動的に転送できるデータパイプラインを構築。
Salesforce、Google Analytics、SharePoint などの一般的なビジネス アプリケーションだけでなく、データベースからも情報を取得できるコネクタや管理者は、LakeFlow によって処理された情報を従業員がどのように使用しているかを追跡する機能、データ パイプラインの健全性を監視も提供。
AI/BI
AI/BI Dashboardは、ローコードインターフェイスでビジネス データを視覚化するモジュール。
Genie は、ユーザーがそれらの視覚化について自然言語で質問できるチャットボット。
Mosaic AI Agent Framework
GAされたサーバーレス ベクトル検索機能を採用、その上に独自のRAGベースのアプリケーションを構築するためのツールを開発者に提供。
Databricks ベクトル検索システムは、従来のキーワードベースの検索と埋め込み検索を組み合わせたハイブリッド アプローチを使用。
Databricks データレイクと深く統合されており、プラットフォーム上のデータは常に自動的に同期されます。
Databricks プラットフォーム全体のガバナンス機能、特に Databricks Unity Catalog ガバナンスが含まれており、たとえば、個人情報がベクター検索サービスに漏洩しないようにする。
Unity Catalog
回答を生成する際に LLM がどの AI ツールと機能を呼び出すことができるかを企業が管理できるように。
このカタログにより、組織全体でAIツールをさらに見つけやすくなる。
開発者がツールを利用して、たとえば Langchain や LlamaIndex を使用してモデルと関数を連結することで独自のエージェントを構築できる。
Snowflake の Polaris Catalog に対抗して、 OpenAPI 仕様、サーバー、クライアントを備えたApache 2.0 ライセンスの下でUnity Catalog をオープンソース化。
Mosaic AI Agent Evaluation
本番環境で AI がどの程度うまく機能するかをテストする AI 支援評価ツール。
また、企業がユーザーから迅速にフィードバックを得ることができる。
今年初めに Databricks が買収した Lilac に基づく UI コンポーネントが含まれており、これによりユーザーは大量のテキスト データセットを視覚化して検索できる。
Mosaic AI Model Training Service
ユーザーは組織のプライベート データを使用してモデルを微調整し、特定のタスクのパフォーマンスを向上させることができる。
Mosaic AI Gateway
オープンソースまたは独自のモデルをクエリ、管理、デプロイするための統合インターフェイス。
オープンソースまたは独自のモデルを照会、管理、展開するための単一のインターフェースを提供するため、ユーザーはアプリケーションコードに大幅な変更を加えることなく、簡単にモデルを切り替えることができる。
さまざまなレート制限を設定して、コストを管理しやすくでき、システムをデバッグするための使用状況の追跡も行うことができる。
＜参照URL＞
https://www.databricks.com/dataaisummit/agenda
企業が RAG機能を使用して AI アプリケーションを構築できるように設計、Infomatica IDMCとDatabriks DBRXをベースにアプリケーションを構築できるように設計された技術ブループリントを公開。
DWHである Databricks SQL と連携するNative SQL ETLを発表しています。
ETL パイプラインの作成し、Databricks プラットフォーム上で直接計算を実行できるため、データのロード処理がより効率的になるとのこと。
また、Unity Catalog との統合を強化、ソフトウェアチームは集中管理されたインターフェイスを介して社内のシステムからデータにアクセスでき、またその情報にアクセスできるユーザーを制御できるとしています。
Polaris Catalog
Polaris Catalogは、Apache Iceberg オープンソーステーブル形式をサポート。
Apache Icebergは、書き換えなしで時間の経過とともにテーブル スキーマを進化させる機能、柔軟なパーティション分割、履歴データに対してクエリを実行できる「タイム トラベル」と呼ばれる機能などがあります。
Polaris Catalog は、一貫したセキュリティと相互運用性を備え、あらゆるデータエンジンが企業の Iceberg テーブルを検索してアクセスするための単一のソースを提供。
Apache Flink、Apache Spark、Dremio、Python、Trino オープンソース クエリ エンジンなど、Iceberg Rest API をサポートするあらゆるエンジンがデータにアクセスして取得するために、Iceberg の Representational State Transfer Protocol を使用するとのこと。
今後 90 日以内にオープンソースとしてリリースされるPolaris Catalogにより、顧客はデータに対する柔軟性と制御性を高めることができ、クロスエンジンの読み取りおよび書き込み機能、強力なセキュリティ、大手クラウド、
Dremio、Confluent Inc. との相互運用性を備えているとのこと。
Coretex AI
LLMワークフローのテストと評価を行うノーコードの AI & ML Studio によるメジャー アップグレード。
Analyst はユーザーがビジネス データについて質問するAIチャットボットの開発を支援、Searchは企業向けイブリッド検索によりてドキュメントやその他テキストベースのデータセットを使用するRAGとエンタープライズ検索アプリの開発を支援するとのこと。
有害なコンテンツを生成しないことを保証する Cortex Guard と、Snowflake ML の MLOps 機能も発表しています。また、Nvidia AI Enterprise を採用し、NeMo Retriever マイクロサービスを Cortex AI に統合しています。
Horizon
データ、アプリ、モデルを発見、管理するためのコンプライアンス、セキュリティ、プライバシー、相互運用性、アクセス機能を提供。
データ製品を組織内のチームが発見、使用できるようにキュレートして公開できる社内マーケットプレイス機能と
組織内で誰がコンテンツを閲覧またはアクセスできるかを制御する機能を追加。
Trail
データ品質、パイプライン、およびアプリケーションへの可視性を提供、Snowpark および Snowpark Container Services に組み込みのテレメトリを提供し、エージェントを起動したり手動でデータを転送したりすることなく、メトリック、ログ、分散トレースを使用してエラーを簡単に診断およびデバッグ可能に。
OpenTelemetry がベースで、Datadog、Grafana、Metaplane、PagerDuty、Slackと連携可能。
＜参照URL＞
http://snowflake.com/en/data-cloud/polaris-catalog
従来、Fivetran はDWHのみをサポートしていましたが、このマネージドサービスにより、企業のデータレイク管理の反復作業を自動化・合理化することで排除、Amazon S3、Azure Data Lake Storage (ADLS)、Microsoft OneLake をサポートし、今後Google Cloud もサポートされます。
Fivetran の既存の 500 以上のコネクタを使用し、データを正規化および重複排除してから、Delta Lake または Apache Iceberg テーブル形式でサポートされているデータレイクにアップロードできるとのこと。
ユーザーは選択したエンジン (Databricks、Snowflake、Starburst、または Redshift など) を操作して、アップロードしたデータを管理したり、MLプラットフォームにデータを取り込んで新しい AI アプリケーションを強化でるとしています。
データレイクに関する問題の 1 つは、ユーザーが使用するデータのみにアクセスできるようにすることが難しいことが多いこと。
Fivetranは、AWS Glue、Databricks Unity Catalog、Microsoft Purviewなどの既存のデータカタログやガバナンスソリューションと統合しているとしています。
＜参照URL＞
https://www.fivetran.com/de/blog/announcing-fivetran-managed-data-lake-service
Immutaは、データ専門家の 80% が AI によってデータセキュリティがより困難になっていると考えている一方で、88% が、企業が正式に AI を導入しているかどうかに関係なく、従業員が AI を使用しているとしています。
これにより、AI ユーザーとデータ管理者の間に摩擦が生じ、不正な AI ツールや承認されていない AI ツールのリスクが生じているとし、AI アプリケーションのセキュリティ保護に関しては、ストレージ レイヤー、データ レイヤー、プロンプト レイヤーの 3 つの防御ラインがあるとしています。
Immutaは、RAG ベースの AI アプリケーションがアクセスする機密データを保護、監視、監査し、データ ガバナンスの監督担当者はデータのリスクを軽減し、データ レイヤーで生成 AI セキュリティを制御できるとのこと。
Vertaは、LLMのコントロール センターとして機能する管理に特化したプラットフォームを提供しています。
Cloudera は、データ管理の未来は AI であり、チームとAI機能を強化するために、Verta のOperational AI プラットフォームを買収するとのこと。
＜参照URL＞
https://jp.cloudera.com/about/news-and-blogs/press-releases/20240612.html
Lunae Lakeは、CPU、AIモデルの実行に最適化されたNPU、GPUの 3 つの主要なコンピューティング モジュールが搭載されているとのこと。
来年初めに P コアを搭載した最大288コアの Xeon 6 プロセッサをリリースする予定としています。
Ciscoは、Iイノベーションを加速させることを目的とした10億ドル投資ファンドを発表。
すでにこの基金から2億ドルを割り当てており、Cohere、Mistral AI、Scale AIなどに投資したともしています。
Cisco Nexus Hyper Fabric AI クラスター
NVIDIAと協力し、企業が AI ポッドとデータ センターのワークロードを設計、展開、監視、保証するAIインフラ。
Cisco AI Native Networking・400/800G Leaf＆Spineスイッチングと、NVIDIA H200 NVLをはじめとしたGPUコンピューティング、AI Enterprise・NIM推論マイクロサービス、VAST Data ストレージ機能を組み合わせています。
ThousandEyes
Cisco Networking Cloud ユーザーのデジタルエクスペリエンス保証を実現、あらゆる企業、クラウド、SaaS、インターネット ネットワークの可視性が向上し、ユーザーに信頼性の高いエクスペリエンスを提供。
AppDynamics Log Observer Connect
生成 AI アシスタントと Splunk Log Observability を Cisco AppDynamics と組み合わせ、アプリケーションのパフォーマンスに関するより有意義なガイダンスと洞察を顧客に提供。
Cisco Security Cloud
AI が検知するテレメトリデータへのアクセスを提供、ネットワークの健全性に関する優れた可視性と、AI を活用したネットワーク管理機能を実現。
Cisco Hypershield で AMD Pensando DPU と Intel IPUを サポート
これらのチップセットを使用する企業は、クラウドからオンプレミスのDCやエッジにまで及ぶ、より分散化されたセキュリティアーキテクチャのメリットを享受。
＜参照URL＞
https://www.cisco.com/c/en/us/training-events/training-certifications/cisco-live-2024.html
Arista EOS にAI 最適化機能を搭載した Arista Etherlink AIは、Broadcom Tomahawk 5 搭載の7060X6 AI Leaf：64x800G または 128x400G をサポートし、51.2 Tbps容量
今年後半発売予定のBroadcom Jericho3-AI プロセッサ搭載の7800R4 AI Spine：最大 576x800G または 1152x400G、460Tbps容量
今年後半発売予定のBroadcom Jericho3-AI プロセッサ搭載の7700R4 AI Distributed Etherlink Switch
からなります。
数千から数十万の XPU の AI クラスター をサポートし、(Etherlink プラットフォームを使用した単層ネットワークトポロジーで、10,000 台以上、2 層ネットワークでは、100,000 台以上)Ultra Ethernet Consortium 標準と互換性があり、UEC NIC が利用可能になると、さらなるパフォーマンス上の利点がもたらされるとし、フローレベルの可視性を含む高度な監視機能を提供するとのこと。
＜参照URL＞
https://www.arista.com/en/solutions/ai-networking
企業や製造業などの顧客は、屋外の広いエリアなど、要求の厳しい環境でワイヤレス カバレッジを実現したいとますます望んでいるとし、Wi-Fi ルーターのカバレッジはせいぜい数百フィートだが、5G ネットワークは数マイル離れた場所にあるデバイスからの信号を処理できるとしています。
Enterprise Private 5G プラットフォームは、 ProLiant サーバーとCBRSをサポートするスモールセル、SIM/eSIMとともに 5G コアを提供。
一部のセットアップ作業はわずか 30 分で完了し、病院、工場、スポーツ スタジアムなどの場所で利用されることを想定しているとしています。
将来的には、HPE はこのソフトウェアを Aruba Networking Central と統合する予定とのこと。
＜参照URL＞
https://www.arubanetworks.com/solutions/private-5g/
Fortinetは、LaceworkのCNAPPを、自社サイバーセキュリティプットフォーム・Web API保護ツールと組み合わせ、クラウド アプリ内で起こっていることだけでなく、アプリと外部の間で起こっていることも保護できるようになるとのこと。
Lacework は、以下のような機能を提供しています。
脆弱なアプリケーションコードを本番環境に展開する前に検出、発見した脆弱性を重大度でランク付けし、管理者が修復作業の優先順位を決定できるようにします。
また、欠陥のあるアプリケーションコード以外の問題によって発生する脆弱性を検出、同社のアルゴリズムは、管理者がクラウド環境を構成するために使用するスクリプトのセキュリティ上の弱点を検出できます。
加えて、必要な範囲を超えて機密性の高いワークロードにアクセスできるユーザーアカウントを識別することもでき、ハッカーが脆弱性を悪用しようとしたときにもそれを検出できます。
AIを使用してクラウド環境における悪意のあるアクティビティを検出、潜在的な侵害を検出すると、AIはファイルの変更やインシデントに関連する可能性のあるその他のイベントをすべてフラグ付けします。
＜参照URL＞
https://www.fortinet.com/corporate/about-us/newsroom/press-releases/2024/fortinet-to-acquire-lacework
https://www.fortinet.com/blog/business-and-technology/fortinet-to-acquire-lacework
一部の地域から展開され、すべての有料 Slack ユーザーが利用できるようになる予定で、従業員がさまざまなプラットフォームを頻繁に切り替えることなく、プロジェクトとタスク管理できる機能が Slack に統合されるとのこと。
＜参照URL＞
https://slack.com/intl/ja-jp/blog/news/introducing-slack-lists
OpenAI と Anthropic をベースにする AI Teammate は、組織のチーム、作業、ワークフロー全体にわたる過去の関係とコンテキストのコレクションであるWork Graph データ モデルを利用。
カスタマイズ可能な AI アシスタントで、ワークフローを強化し、タスクを完了するために必要な優先順位付けとアクションを促し、洞察を提供するとのこと。
＜参照URL＞
https://asana.com/ja/inside-asana/introducing-asana-ai-teammates
Raspberry Pi の AI キットには、Raspberry Pi M.2 HAT+ と、最大 13 TOPS の推論パフォーマンスを備えた Hailo-8L M.2 AI アクセラレーション モジュールを搭載するとのこと。(Halioは世界中の300社を超える顧客に導入されているとしています)
クリエイターが、高度なAI機能を活用して、ホームオートメーション、セキュリティ、ロボット工学などのプロジェクトやソリューションを向上させることができるとしています。