6月末、世界のデータ分析分野は完全に混乱しました。
Databricks と Snowflake という 2 つの大手データ分析企業は、大規模な AI モデルに目を向けています。この 2 人の対戦相手は通常、頻繁に対戦しており、パフォーマンス、製品、テクノロジーについてよく話し合っていることを知っておく必要があります。しかし、今年のカンファレンスでは、両社の意見は驚くほど一致し、テーマを「データ + AI」と定義し、AI モデルを増やすために多額の資金を投じると発表しました。
まず、Databricks は、AI 大規模モデルのスタートアップである MosaicML を 13 億ドルで買収すると発表しました。これは、生成 AI の分野で今年発表された最大の買収です。その後、Snowflake は、AIGC および独自の大規模モデルの開発に共同で注力するため、NVIDIA との協力を発表しました。
データ分析会社が AI の大規模モデルの分野に「参加」しているのは、混乱を招くため、または資本市場を誇大宣伝するためだと考える人もいるかもしれません。しかし、著者の意見では、データ分析企業が大規模な AI モデルに多額の投資を行っている背後で、まさに長年にわたるビッグデータと人工知能テクノロジーの開発と蓄積を経て、デジタル インテリジェンスの生産性が徐々に普及してきたのです。リリースデータ デジタルインテリジェンスの時代において、知的生産性は何千もの業界にとって必須の質問となっています。
データ + AI の本質: デジタル インテリジェンスの生産性を解放する
Databricks が AI の大規模モデルの取得に巨額の投資を行った背後にある論理は何ですか?
これは実際、データ + AI の統合の一般的な傾向です。
周知のとおり、デジタル経済時代においては、データが生産の新たな核心要素として認識される一方、AIは革新的な生産ツールとして認識されており、この2つの組み合わせが真の生産性の飛躍をもたらすことが期待されています。 。業界ではこれをデジタル インテリジェンスの生産性の解放と呼んでいます。
しかし、デジタル インテリジェンスの生産性を効率的、安全、便利にリリースするのは簡単な作業ではありません。大量データの増大、データ技術と人工知能技術の継続的な反復と進化に伴い、さまざまな業界のユーザーも非常に複雑な状況に直面しています。
まず、データが膨大かつ多様化し、データ分析や各種モデルも複雑化しています。OpenAI GPT ラージ モデルを例に挙げると、GPT モデルの各世代のパラメーター スケールは近年指数関数的に増加しています。現在、市場では数千億もの大規模な AI モデルが珍しくありません。
現在、大規模なモデルの学習には莫大なハードウェアコストがかかるだけでなく、データ処理や学習などの連携にも多大な労力がかかるため、多くのユーザーが大規模なAIモデルを「使いたいけど使わない」という心理を抱えています。
第 2 に、多数のスマート シナリオの出現により、より多くのデータ トレーニング、推論、分析の需要が逆に促進され、データ処理、分析、その他のリンクの要件が増加します。産業分野では、さまざまなビジネス シナリオで AI ラージ モデルにアクセスしようとすると、生産性の解放がもたらされるだけでなく、データ処理やその他のリンクの要件も新たなレベルに引き上げられます。データの処理と分析は自動化され、インテリジェントになる必要があります。
第三に、データ消費グループの継続的な拡大により、データ消費に関して前例のない状況が生じています。以前は、データ消費グループは経営陣の少数派であることが多かったのですが、現在では多くのビジネス シナリオでデータ分析とマイニングが必要とされており、データ消費グループの増加が大きく促進されています。例えば、中国の一部の株式会社銀行や大手製造会社では、データを利用する月間現役従業員数がすでに1万人を超えており、従業員の割合は増え続けており、日々のビジネスシーンにおいて「データ活用」が業務に組み込まれています。さまざまな従業員の中にいます。
実際、ユーザーが効率的、安全、便利にデジタル生産性を解放できるよう支援するために、データ分析企業は長年にわたってデータ + AI の統合を加速してきました。たとえば、TensorFlow などの一般的な AI フレームワークの統合、機械学習ツールの開発のサポートなどです。現在、AI の大規模モデルのレイアウトは、データ + AI トレンドのさらなる進化に似ており、自然かつ論理的です。
では、生成 AI や AI ラージ モデルはデータ分析にどのような変化をもたらすのでしょうか?
まず第一に、AI の統合により、データ分析の方法がよりインテリジェントで便利になることは間違いなく、データの消費と使用の敷居が下がり続けます。一方、生成 AI または AI ラージ モデルはデータ分析のインテリジェント化を加速し、データ分析とインテリジェンスを向上させ、数値の使用方法に革命をもたらします。
たとえば、生成 AI 機能は、クエリと取得、データのクリーニングと準備、分析と視覚化などの多くのリンクに統合されており、データ分析が非常にシンプルかつ便利になります。データ分析要件の流れを例に挙げると、従来は人と人との対話、人とデータプラットフォームのGUIとの対話プロセスで完了していましたが、業務担当者、データアナリスト、データエンジニアが説明から説明までのサイクルを形成する必要があります。要件を解決策にフィードバックするためのプロセスであり、事前に設定されたプロセスですが、プロセスは複雑で非効率的であり、最適化や反復が困難です。
生成 AI の統合後、これまでの入力およびインタラクション方法が大きく変わり、ユーザーのアイデアにより適合したデータ分析が可能になりました。
Kyligence は、国内のビッグデータ分析および指標プラットフォームの大手メーカーであり、業界で最も早くからデータ + AI の探求を行ってきた優れた代表企業です。Kyligence は 2019 年に AI 拡張エンジンを立ち上げ、実際のデータ特性とクエリ習慣に基づいてビジネス使用パターンを積極的に分析し、ビジネス クエリ要件に対するデータ モデルの適応的なマッチングを実現しました。設計は自動化され、インテリジェントになります。
間違いなく、生成 AI と AI 大型モデルの統合により、自然言語理解の精度、思考力と推論能力、自然言語出力が向上し、データ分析がさらに加速してインテリジェントになるだけでなく、データ分析にも完全に影響を与えるでしょう。データ消費とデータ相互作用は、革新的な変化をもたらします。
現在、クラウド サービス プロバイダーとデータ分析会社の両方が、生成 AI がデータ分析に統合されていることを認識しており、その導入を加速しています。7 月 14 日に開催される Kyligence ユーザー カンファレンスで、Kyligence は大規模モデル時代のインテリジェントな使用を直接目的とした、Data+AI の大ヒット新製品を発表すると報告されています。
第二に、生成AIまたはAI大規模モデルとデータ分析プラットフォームの組み合わせにより、将来的には業界独自の大規模モデルのトレーニングと推論が容易になり、大規模モデルのコストは将来的に大幅に低下すると予想されます。
現時点では、大規模なモデルのトレーニングと推論は依然として複雑でコストのかかる作業です。トレーニングと研究開発の費用には数百万ドルがかかり、多くのユーザーが不満を抱いています。しきい値とコストを下げることは、多くのユーザーにとって大きな問題になるでしょう。
一部の専門家は、データ分析プラットフォームと大規模モデル技術を組み合わせることで、企業が独自のデータを使用して、シンプル、高速、低コストの方法で生成 AI モデルをトレーニングおよび構築できるようになり、ユーザーがデータを取得できるようになると考えています。コントロール カスタム AI モデルの開発は、権利や所有権なしで促進されます。
生成AIの統合により、データ+AIは新たな時代を切り開くべく加速しており、デジタルインテリジェンスの生産性の解放は目前に迫っていると言えます。
デジタル インテリジェンスの生産性を解き放つ方法: 見てください、上海でお会いしましょう!
著名な AI 専門家である Wu Enda 氏は、オープンソース AI アルゴリズムの普及により、AI テクノロジーの利用を成功させる鍵はデータ中心の AI (データ中心 AI) であると考えています。私はそれを当然のことだと思っています。
今年 6 月末、13 億ドルの買収事件が Data+AI の最初の発砲となりました。生成 AI と AI ラージ モデルがデータ分析と組み合わされ始めていますが、Data+AI の中核は依然としてデータ中心です。次に、Data+AI は、インタラクティブなデータ分析手法、エンタープライズ データの使用、さらには独自の大規模モデルの確立にどのような新たな変化と新たな影響をもたらすのでしょうか?
7 月 14 日に開催される 2023 Kyligence ユーザー カンファレンスは注目に値します。2016 年に Apache Kylin の創設チームによって設立された Kyligence は、現在、ビッグデータ分析およびインジケーター プラットフォームの大手プロバイダーであり、3 年連続で強化されたデータ分析に関して Gartner によって推奨されています。
Kyligence の Data+AI のレイアウトは、中国のデータ分析企業が常に業界の変化の最前線に立っており、データ分析のインタラクション革命と AI の大規模モデルによってもたらされるデータのインテリジェントな使用に向けた前向きな探求とレイアウトを備えていることを示しています。
2023 年の Kyligence ユーザー カンファレンスで、Kyligence はデータ + AI の大ヒット新製品をリリースすると報告されています。さらに、このカンファレンスには国内外の業界リーダー、技術専門家、経営者、パートナーも集まります。さらに、CICC、Debon、平安銀行、中国中信銀行、三一重工業、アマゾンクラウドテクノロジーなどの専門家が、データ+AI分野における多くの重要な内容を共有します。