サイバー犯罪者がこの技術を使用して、高度にパーソナライズされ、説得力のあるフィッシング キャンペーンを作成。
正当なコミュニケーションを非常によく模倣した文書が作成され、ユーザーが不正なコンテンツを見分けることが難しくなり、偽物を見分けることができなければ、フィッシングの成功率があがる。
政治介入や恐喝など偽情報キャンペーン用にディープフェイクを作成するための AI の使用も検討されており、潜在的なリスクが増大している。組織は、AI に焦点を当てたトレーニングを準備するよう求められている。
Windows が依然としてマルウェアの最も標的となるOSであり、検出件数の 3 分の 2 を占めている。
Linux システムは、特にサーバー環境でますます標的となり、現在では検出件数の 3 分の 1 近くを占めており、インフラにおける Linux の重要な役割を反映している。
攻撃の種類別に見ると、トロイの木馬がマルウェアの主流を占めており、観察されたマルウェアの種類の 82% を占める。
また、クラウドでは、ブルートフォース攻撃やフィッシング攻撃などを使用した認証情報へのアクセス試行が現在、クラウド関連アクティビティ全体の 23% を占めている。
企業は認証情報の保護と ID およびアクセス管理システムの監視に重点を置き、不正アクセスを防ぎ、クラウドベースの攻撃の影響を軽減する必要がある。
Nokiaのレポートによると、通信インフラでは、DDoS攻撃が 1 日 1 ～ 2 件から 100 件以上に増加。
この増加は、マルウェアの拡散につながる安全でない IoT デバイスの急増が主な原因とのこと。
<参照URL>
https://www.elastic.co/jp/resources/security/report/global-threat-report
https://onestore.nokia.com/asset/214202
US通信事業者は、自社基地局周辺(鉄塔・土地など)アセットを順次手放しており、American TowerやCrown CastleのようなタワーREITやSBA Communicationsなどにオフロードしています。
Vertical Bridgが、Verizonの保有する6,339基の基地局のリース、運用、管理する独占権を約 33 億ドルで取得するとのこと。
通信事業者はタワー関連のコストを削減でき、タワー会社にとっては、タワーのスペースをAT&TやT-Mobileに貸し出せるため、投資額を2倍、3倍に増やすチャンスとなるため、「双方にとってメリットがある」取引とされます。
<参照URL>
https://www.verizon.com/about/news/verizon-and-vertical-bridge-agree-33-billion-tower-transaction
OpenRANに慎重なVerizonの考え方が変わるのではないかとの憶測が出ています。
<参照URL>
https://www.verizon.com/about/news/verizon-santiago-yago-tenorio-cto-svp-strategy-technology
Dishは、FCCから、2023年夏までに米国人口の70％をカバーするという目標を設定され、2025年6月までに75％のカバー率を義務付けていますが、EcoStarは今年末までに80％のカバー率を提供すると述べていました。
今回、DirecTVが、Dishからわずか1ドルで衛星テレビ事業を買い取り、代わりに、DirecTVとTPGから25億ドルの融資を行うことで、Dishの親会社EcoStarの負債総額が117億ドル削減(うち、Dishの負債は97億5000万ドル)でき、11月に返済期限を迎えるDishの20億ドルの債券の返済に充てられるとのこと。
衛星TV・SVOD事業の売却提案と新たな資本増強を組み合わせることで、短期的な債務壁に対処し、5Gネットワーク戦略に集中できるとしています。
＊これに関連して、TPGがAT&Tが保有するDirecTVの株式70%を取得するともしています。
<参照URL>
https://www.directv.com/insider/directv-and-dish/
https://www.reuters.com/markets/deals/directv-clinches-long-elusive-deal-combine-with-dish-2024-09-30/
https://www.nytimes.com/2024/09/30/business/dealbook/directv-dish-merger-deal.html
韓国のAI基盤の拡大や、産業や日常生活における変革的イノベーションの推進に向けて、韓国市場向けにGPT-4o/Phi3をベースにカスタマイズされたAIモデルと社内向けないし顧客向けのAIチャットボットなどのサービスの共同開発、Microsoft Cloud for Sovereignty上に拘置すくする国内市場向けのソブリンクラウドサービスの開始を含む5年間の提携を締結。
KTは、今後 5 年間で Microsoft に 4 億 5,000 万ドル (約 5,850 億韓国ウォン) 相当のネットワークおよびクラウド インフラストラクチャを提供する予定とのこと。
また、Microsoft Copilot Studio と Azure AI Studio を使用してカスタム AI エージェントを開発し、教育、ヘルスケア、車載インフォテインメントなどの消費者向けユースケースのほか、ビジネス アプリケーションにまでその使用範囲を拡大するとしています。
加えて、責任ある AI のための通信会社のフレームワークをさらに発展させるために緊密に協力し、安全でセキュアな AI サービスの提供を確実にするともしています。
<参照URL>
https://news.microsoft.com/2024/09/28/kt-corporation-and-microsoft-take-giant-step-to-accelerate-ai-innovation-in
https://corp.kt.com/eng/attach/irnews/10781/IR%20Newsletter_240930(ENG).pdf
AI を活用したデジタル モデリングを使用して管理を自動化し、ネットワークの問題を解決することを目的として、ネットワーク資産のデジタル ツインを構築しているとのこと。
すべての在庫、すべてのネットワークデータ、すべてのITデータを体系的に処理し、デジタル化し、顧客にアセットに関するリアルタイムの情報を提供できるようになり、ネットワーク運用チームは、サイバー攻撃や地震などによって生じた問題を動的に解決するための新しいツールを利用できるようになるとしています。
<参照URL>
https://inform.tmforum.org/features-and-opinion/dtws-telstra-looks-to-digital-twin-enterprise-opportunities
https://www.telstra.com.au/aboutus/media/media-releases/telstra-microsoft-ai-partnership
BTのネットワーク技術戦略の要はプログラマビリティであり、「人間が関与する」アプローチを維持し、重要な意思決定プロセスにおいて人間による監視は必要としつつ、ソフトウェア、オープンAPI、高度なテレメトリ、自動化をネットワークの中核に統合し、企業へ提供するネットワークサービスから、ネットワークプラットフォームへと移行するとのこと。
Global Fabric NaaSは、すでに世界の主要なクラウドデータセンター45か所以上にPoPを設け、APIをテスト可能なデジタル管理デモポータルを要しており、 商用でのテスト後、2025 年初頭にサービスを開始するとしています。
<参照URL>
https://business.bt.com/connectivity/global-fabric-naas/
AI 対応データセンターには、より多くのコンピューティング能力が必要であり、AI モデルのトレーニングと推論の両方をサポートできる膨大なデータセンターの容量拡張の必要があるとし、Equinixと投資会社GIC、カナダ年金基金投資委員会（CPP Investments）が、共同で150億ドルを投資する合弁事業契約を締結。
ハイパースケーラーとAIワークロードをサポートするEquinixのxScaleデータセンターの拡張に150億ドルを投下するとのこと。
Facebookでの収益化プログラムをより合理化されたFacebook Content Monetization betaに統合し、リール、動画、写真、テキスト投稿に対してクリエイターに報酬を与え、インストリーム広告、リール広告、パフォーマンスボーナスという3つの収益化を追跡することがより容易になり、より多くのクリエイターがプラットフォームで作業するようになるとのこと。
クリエイターは今年Facebookで20億ドル以上を稼ぎ、その間にリールやその他の動画への支払いは80%以上増加、400万人以上のクリエイターに支払いを行っているとしています。
なお、Youtubeは、パートナー プログラムを通じて過去 3 年間にクリエイターに700 億ドルを支払っています。
<参照URL>
https://about.fb.com/news/2024/10/monetize-content-facebooks-new-streamlined-program/
Confidential Computingは、処理中にデータを暗号化し、使用中でも機密情報が安全に保たれるようにする技術です。
信頼できる実行環境内でデータを分離することで不正アクセスを防ぎ、クラウドおよびマルチテナント環境の機密ワークロードのプライバシーとセキュリティを強化、従来の暗号化方法のギャップを埋めるものであるため、医療や金融など、重要なデータを扱う業界で注目を集めています。
複数のプライベートデータセットを組み合わせる必要がある組織は、Confidential Computingを使用して共同分析を実行したり、誰かのプライベートデータを公開することなく機密 AI サービスを提供したりできるとしています。
Google Cloud の新しい C3 インスタンスは、Intel Trust Domain Extensions によって実現される、機密性の高いワークロードや規制対象データに対するハードウェア ベースのプライバシーと機密性を提供。
Intel TDX は、分離された実行環境を作成することでデータのプライバシーとセキュリティを強化し、共有インフラで機密性の高いワークロードを不正アクセスから保護するハードウェアベースのテクノロジーです。
Google Cloud のアプリケーションでは、仮想マシン内のソフトウェアとデータが、他のクラウド テナントで実行されているソフトウェアや、Google のクラウド スタック、ハイパーバイザ、システム管理者から分離されるとしています。
また、機密 VM の認証に Intel Trust Authority を使用することもできるとしています。
<参照URL>
https://cloud.google.com/blog/products/identity-security/new-confidential-computing-updates-for-more-hardware-security-options
https://community.intel.com/t5/Blogs/Products-and-Solutions/Security/Intel-and-Google-Cloud-Announce-Confidential-VMs-for-the-Masses/post/1634718?cid=iosm&source=linkedin&campid=dcai_ao_q4-2024&content=100006430571979&icid=dcai-integrated-marketing-gmo-campaign&linkId=100000296923737&profile.language=zh-CN
Serveは、UberEatsやセブンイレブン経由でLAのレストラン約300軒の注文配達しており、最近ではShakeshackの配達も始めています。
WingはダラスのWalmartと提携しており、バージニア州ではDoordashやWendiesとドローン配達の試験運用を行っています。
ドローンは密集した都市部では着陸が難しく、歩道配達ロボットは数マイルで機能しなくなる課題を踏まえ、顧客の注文に対して、レストランや店舗から Serve ロボットによってピックアップし、その後、カーゴをWing AutoLoader に渡し、Wing ドローンがピックアップ、6 マイル離れた顧客まで飛行できるように連携。
今後数か月以内にダラスでロボットとドローンによる配達リレーを試行するとのこと。
<参照URL>
https://investors.serverobotics.com/news-releases/news-release-details/serve-robotics-and-wing-partner-expand-autonomous-delivery
Serve Robotics partners with Wing to expand autonomous delivery reach
Web 全体から情報を収集し、検索クエリに応じて概要を生成するとのこと。
たとえば、ユーザーが「スパゲッティ ウエスタンとは何か?」と検索すると、そのジャンルの歴史と概要と、ソースへのリンクが表示されます。
単に答えを見つけるだけではなく、「検索クエリを理解し、何百万もの情報源をレビューし、コンテンツを動的にマッチングし、AI が検索結果を生成して、ユーザーのクエリの意図をより効果的に満たします」としています。
一方でこうした生成AIによる検索結果と概要は、情報源となっているサイトへのトラフィックを食いつぶす恐れがあるとされます。
ある調査では、Google の AI 概要は 記事のリンクを軽視するため、パブリッシャーのトラフィックの約 25% に悪影響を与える可能性があるとされています。
そのほか、新機能として、Web ページ内の画像を分析し、それに関する質問に答えることができる Copilot Vision(有料コンテンツや機密コンテンツを含む Web ページでは利用不可)、音声による質問を理解し、その応答を音声で読み上げることができるようになるCopilot Voice、検索クエリを提案し、Microsoft のチャットボットの使用方法についてのヒントを提供するCopilot Discover、ユーザーの質問に対してより詳細な回答を生成可能にするThink Deeperなどを発表しています。
<参照URL>
https://blogs.bing.com/search/July-2024/generativesearch
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/2024/10/01/introducing-copilot-labs-and-copilot-vision/
Copilot Dailyは、天気や時事問題について音声による概要をユーザーに提供するとのこと。
「クリーンかつシンプルで理解しやすい Copilot Daily は、承認されたコンテンツ ソースからのみコンテンツを取得します」としており、今後はリマインダーやカスタマイズのオプションも提供される予定だとしています。
Copilot Daily には、Reuter、アクセル・シュプリンガー、ハースト・マガジンズ、USA Today・ネットワーク、Financial Timesが情報を提供し、開始時点では米国と英国でのみ利用可能とのこと。
Microsoftは、パブリッシャーに支払う金額や契約条件を明らかにしていないが、パブリッシャーをさらに増やし、他の国に拡大する予定であるとしています。
<参照URL>
https://blogs.microsoft.com/blog/2024/10/01/an-ai-companion-for-everyone/
Stripe Capitalがリード、Microsoft、NVIDIA、Softbank、Khosla Venture、Fidelity、TigerGlobalなどが加わり、調達総額は約 178 億ドル、営利部門をベネフィットコーポレーションとして法人化し、投資家の収益の上限を撤廃する予定であると報じられています。
また、OpenAIは参加者に競合他社を支援しないよう要請したと報じられてもいます。
最先端のAI研究におけるリーダーシップを強化し、コンピューティング能力を高め、人々が困難な問題を解決するのに役立つツールの構築を継続するとのこと。
毎週 2 億 5000 万人以上のアクティブ ユーザー (うち約 1000 万人が有料会員) がおり、年間収益は34 億ドルを叩き出していますが、(2029年には収益が1000億ドルに達し、ネスレの現在の年間売上高に匹敵すると予想はしています)モデルのトレーニングには約 70 億ドル、人員には 15 億ドルを費やしているとされ、GPT-4 のトレーニングには 1 億ドル以上、ChatGPT は 1 日あたり 70 万ドルのコストがかかるとされています。
事業を維持し、競争に遅れを取らないようにデータ サイエンスの才能を採用し続けるうえで、資金はいくらあっても足りないということでしょう。
<参照URL>
https://openai.com/index/scale-the-benefits-of-ai/
https://www.theinformation.com/articles/why-openai-could-lose-5-billion-this-year
https://www.nytimes.com/2018/04/19/technology/artificial-intelligence-salaries-openai.html
https://www.nytimes.com/2024/09/27/technology/openai-chatgpt-investors-funding.html#:~:text=Roughly%2010%20million%20ChatGPT%20users,five%20years%2C%20the%20documents%20said.
ソフトウェアチームがアプリケーションにマルチモーダル処理機能を搭載できるようにするクラウドサービス。
現時点では、音声コマンドを理解し、その応答を音声で読み上げることができる AI アプリケーションの作成をサポート。
これまでは、音声を書き起こし、その書き起こしをモデルに入力し、モデルのテキストベースの出力を合成音声に変換する必要がありましたが、これらの中間手順なしでオーディオを GPT-4o に直接ストリーミングできるとのこと。
ユーザーの指示に迅速に応答できるようになるとしています。
開発者は、カスタム画像データセット(100枚の画像で微調整可能)をChatGPT-4o に学習させ、コンピュータービジョンタスクをより適切に実行できるようになるとのこと。
GPT-4o を使用してウェブサイトのレイアウトを生成する場合は、サンプルデザインのセットをモデルに提供、スキャンしたドキュメントからデータを抽出している場合は、以前に処理されたファイルでモデルをトレーニングすることで、精度の問題を軽減できるとしています。
開発者は、大規模なモデルの高品質な応答を取得し、それを小規模なモデルに入力可能に。
使用するハードウェアの性能を下げ、結果としてコストも削減される小型のモデルに置き換えることができるように。
モデルは特定の状況でユーザー入力を再利用でき、すでに完了した計算を繰り返すことが不要に。
これにより、推論コストを最大 50% 削減し、応答時間も短縮するとしています。
<参照URL>
https://openai.com/devday/
元GitHub CTOでCanonicalとHerokuのエンジニアリングVPであるJason Warnerが率いるPoolsideは、他の AI 支援コーディング ツールと同様に、コードの自動補完や、特定のコンテキストまたはコードベースに関連するコードの提案などのタスクを支援する独自の AI モデルを開発しています。
同社の顧客は主に Global 2000 企業と公共部門の機関です。
今回の調達では、Bain Capitalがリードし、eBay Ventures、NVIDIA、LG Technology Ventures、Redpoint Ventures、Citi Ventures、Capital One Ventures、HSBC Venturesなどが参加、調達総額は6億2600万ドル、評価額が現在30億ドルとのこと。
CodeCopilotを提供するGitHub の最新のアンケートでは回答者の大多数が何らかの形で AI ツールを導入していると答え、CodeCopilot には180 万人を超える有料ユーザーと 5 万社を超える企業顧客がいると報告しています。
Poolsideは、Series Bの調達により、将来のモデルのトレーニング用に1万個のNVIDIA GPUを調達し、同社の市場投入と研究開発の取り組みを強化できるとしています。
<参照URL>
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-10-02/poolside-raises-500-million-with-bain-dst-for-coding-ai
https://poolside.ai/checkpoint/announcing-our-500-million-fundraise-to-make-progress-towards-agi
MITからスピンオフしたスタートアップLiquid AIは現在主流のTransformerモデルの今後の課題を踏まえて、新しいニューラルネットワークLiquid Neural Network(LNN)を開発、それをベースとしたLFMをリリースしました。
LFM は少ないニューロン数で、最小限のシステムメモリを使用しながら、優れたコンピューティング能力を提供します。
組み込みAIなどのデバイス・エッジAIや、チャットボットやドキュメント分析への活用が期待されます。
<参照URL>
https://www.liquid.ai/liquid-foundation-models
NVIDIAの技術トレーニングを受けた 30,000 人の Accenture コンサルタントを120 か国の顧客向けにAIエージェントを構築する業務に投入する提携を発表。
AIエージェントとは、環境、目標、トレーニングに基づいて、ある程度の自律性を持って判断を下し、自主的に行動できるタイプの AI システムを指します。
従来の AI は、事前にプログラムされた指示や応答の範囲内で動作しますが、エージェント AI は状況に動的に適応、学習、対応できるとされます。
Accentureは、生成AIプロジェクトが直近の会計年度で収益を30億ドル押し上げたものの、企業の約10％しか「生成AIを完全に導入していない」と推定しているとし、AI 推論用に構築済みで最適化されたマイクロサービスと、自然言語処理、音声認識、会話型 AI 用のLLMを構築、微調整、導入するためのフレームワークである NeMo を使用したNvidia Inference Microservicesを活用するとのこと。
Accenture の AI Refinery は、エージェント AI システムの構築やエージェントのカスタマイズに使用できるとしています。
AI Refinery には、企業が独自のエージェントを使用してモデルを構築するために使用できるモデルトレーニングとチューニング機能が含まれ、複数の基盤モデルへのアクセスを提供し、外部データと内部データの両方を統合するとのこと。
<参照URL>
https://www.accenture.com/us-en/services/applied-intelligence/aip-plus-index
Vast Data は、オンプレミスとクラウドの両環境全体のストレージインフラを管理するプラットフォームを提供、高度な処理機能を備えたAI アプリケーション向けの包括的なデータプラットフォームの構築にフォーカスしています。
Vast InsightEngineでは、Vast Data Engineでビデオや画像などの複雑な非構造化データを管理および使用するできるようにすることで、構造化データと非構造化データの両方を分類および検索でき、ベクターグラフやナレッジグラフなどのセマンティックアプローチもサポートできるストレージインフラを構築。
NVIDIA NIM Microservices と統合され、ファイル、オブジェクト、テーブル、データストリームなど、企業データのすべてを安全かつリアルタイムで取り込み、処理、取得できるとのこと。
データをストレージ プラットフォームからベクター データベースに移動して、それをストレージに書き戻すことなく、RAG または取得プロセス全体を単一のプラットフォームで実行できるとしています。
<参照URL>
https://www.vastdata.com/press-releases/vast-data-unveils-vast-insightengine-with-nvidia
https://www.vastdata.com/platform/insightengine-with-nvidia
Cerebrasは、4兆個のトランジスタを搭載したWSE-3と呼ばれるAIチップとそれを搭載するノードCS-3を開発しています。(1 AI クラスターあたりCS-3 アプライアンス最大 2,048 台で構成可能)
WSE-3は、約100万個のコアと44GBの高速SRAMメモリで構成され、市販されている最大のGPUの約50倍のコアと880倍のメモリを備えているため、現在の大量のGPUを搭載したAIクラスタで課題となっている、GPU 間で情報を転送を削減、よりも速く AI モデルをトレーニングでき、電力効率の改善も期待できるとしています。
新規株式公開で7億5000万ドルから10億ドルを調達し、評価額は最大80億ドルになると予想されています。
<参照URL>
https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2021728/000162828024041596/cerebras-sx1.htm
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-09-25/cerebras-systems-targets-raising-up-to-1-billion-in-ipo
Kyndryl は、IBM 社の元情報技術サービス部門であり、企業が新しい AI サービスやツールを導入するのを支援しています。
Microsoft Gen AI for the workplace by Kyndrylにより、データ サービス、データ拡張性、ユーザーインターフェイス設計、継続的な改善レポートを調整することで、顧客が「影響の大きい」ユースケースを推進できるよう支援できるとのこと。
組織が必要な技術スキルを決定し、目標を達成するための適切な前提条件が整っていることを確認できるようにするCopilot Value Discovery Workshopも提供するとしています。
<参照URL>
https://www.kyndryl.com/us/en/services/digital-workplace/gen-ai-workplace
SolarWinds は、既存の監視および可観測性ソリューションのほとんどがオンプレミスまたはクラウドのどちらかに重点を置いているため、企業はどちらか一方を優先せざるを得なくなり、ハイブリッド アーキテクチャを管理している場合は、可観測性のギャップが生じるとしています。
そのため、分散ハイブリッド IT 環境における可視性や管理などの問題に取り組むとしており、SolarWinds Observability は、オンプレ・クラウドの監視機能の拡張とAI/ML機能の強化、監視対象と観察方法の選択を顧客に提供することで、この問題に対処するとのこと。
ユーザーが帯域幅や応答時間などのサーバーコンポーネントを追跡できる、より広範なオンプレミス監視が含まれ、サーバーリソースが重大なしきい値に達したときにリアルタイムアラートを提供。
AWS、Azure、Kubernetes 環境のプロアクティブな問題管理と監視監視が強化されるとしています。
また、デバイスをスキャン、マッピング、追跡して、レイテンシやスループットなどのパフォーマンス メトリックを測定でき、問題を早期に特定し、Fortinet や Meraki などのSD-WANをサポート。
サービスの脆弱性とリスク ダッシュボードはより多くのデバイスをカバーできるようになり、パフォーマンスを犠牲にすることなくインフラコストを削減できるとしています。
加えて、異常検知アラートや IT サービス管理の統合などの機能を提供するようになり、インシデント管理が強化され、アラート疲労が軽減されるとのこと。
<参照URL>
https://www.solarwinds.com/solarwinds-observability
https://www.solarwinds.com/resources/video/introducing-solarwinds-observability