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出典：Weerapat1003 / Dreamstime.com
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テクノロジーの2つの最大のトレンド-機械学習とクラウド-が連携しており、企業に何らかのイノベーション（および何らかの混乱）を引き起こすことは確実です。
クラウドの短い歴史の多くは、バルクコンピューティングとストレージサービスを低価格で提供する競争によって特徴付けられてきました。企業がクラウドに従来のデータインフラストラクチャに代わる安価な代替手段として慣れると、より高い収益を生み出すより専門的なサービスを利用できるようになると考えていました。
新年に向けて、この戦略はほとんどの人が予想していたよりも良い成果を上げているようです。企業は、重要なワークロードをクラウドに移行する意思を強めているだけでなく、現時点ではクラウド以外に存在しない、インテリジェントで認知的なサービスの多様化するポートフォリオを活用しようとしています。
加速学習
その一例がAmazonのP3インスタンスです。同社は最近、新しいNvidia Volta GPUでアップグレードしました。 HPC Wireが指摘しているように、AmazonはVolta 100を優先して現在のPascalアクセラレーターのラインをバイパスしています。Volta100は、ディープラーニングトレーニングや推論などのアプリケーションにPascalの12倍のスループットを提供します。現在、各P3インスタンスはIntel Xeon E5と最大8つのV100によってサポートされており、それぞれが5,000を超えるCUDAコアと640のTensorコアを提供し、125テラフロップス以上の精度の混合パフォーマンスを提供します。 P3インスタンスは現在、米国東部および西部地域、およびEUおよびアジア太平洋地域で、オンデマンド購入または予約価格またはスポット価格で利用できます。
一方、GoogleはAIの能力を、ヘルスケアなどの主要な業界に合わせたソリューションに向けています。同社は、Launchpad Studioの機械学習プラットフォームを通じて、主要なアプリケーション開発者と深い結びつきを築いています。LaunchpadStudioは、確立されたビジネスプロセスを大幅に改善（または視点によっては混乱）させる可能性のある新興企業の育成を目指しています。最初の受験者には、Google Glassプラットフォームを使用して処方処理を自動化するAugmedixと、ニューラルネットワークと機械学習を使用して脳および脊髄損傷の治療をカスタマイズするBrainQがあります。他のプロジェクトには、プラグアンドプレイウェアラブルテクノロジーの進歩と、研究者が感染の生体力学を理解するのに役立つコンピュータービジョン機能の強化が含まれます。 （Machine Learning 101で機械学習の基本を学んでください。）
クラウドとデータセンターの両方で強力なプレゼンスを持つMicrosoftのような会社にとって、AIは顧客がハイブリッドインフラストラクチャを最大限に活用できるようにする効果的なツールです。 EWeekによると、同社はSQL Server 2017プラットフォームにAI機能を追加し、LinuxサポートとDevOpsに対応したアプリケーションおよびコンテナーツールを追加しました。同時に、Azureクラウドは、ゼネラルマネージャーのJohn Chirapurathが「データとAI」戦略と呼んでいる大規模なワークロードを引き受けるために利用できます。目標は、Azure Machine LearningなどのサービスをHadoopおよびその他のビッグデータワークロードのサポートに活用して、企業がニーズに最も適していると考えるインフラストラクチャでIoTおよびデジタル変換戦略を迅速に立ち上げることです。 （クラウド内のビッグデータの詳細については、クラウド：ビッグデータの成功のための究極のツールをご覧ください。）
過去の「最下位への競争」価格競争のリーダーでさえ、よりインテリジェントなサービスレベルのメリットを認識し始めています。ストレージスペシャリストのBoxは最近、お客様がBoxリポジトリに配置したデータの価値を高めるのに役立つ新しいBoxSkillsフレームワークを発表しました。システムは、機械学習およびその他のツールを使用して、メタデータの管理、ワークフローのトリガー、ポリシーガバナンスの適用、およびその他の多くの機能を実行し、シンプルなバルクストレージを機能的なビジネス資産に変換します。新しいプラットフォーム内の主要なソリューションは、画像、音声、ビデオインテリジェンスであり、アップロードされたコンテンツにconを追加して検索と取得を改善し、人とコンテンツがどのように相互作用するかを継続的に学習して、より予測的でパーソナライズされた体験を可能にするBox Graphツール。
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今すぐAI
確かに、企業は長期にわたって独自のAI機能を構築する可能性がありますが、さまざまなハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームの通常の更新サイクルのため、これには時間がかかります。クラウドは現在、AIを規模と価格の両方で提供しており、小規模企業でもFortune 100のメンバーのようにデータの処理を開始できます。
組織が既存の製品への付加価値としてだけでなく、収益源としてのコアとしてデジタルサービスに依存するようになると、競合他社に対する優位性を維持するには、データを自由に活用できるかどうかが決まります。そして、すでに記録的なレベルにあるボリュームが再び爆発するように設定されているため、インテリジェントで自動化され、高度に組織化された分析エコシステムのみが負荷に対応できます。
企業にとっては、クラウドのAIは現時点で唯一の実行可能なオプションであり、インテリジェント機能を展開する必要のある速度と、運用が期待される規模の両方の点で有効です。そして、クラウドがよりスマートになればなるほど、次世代のデータサービスを定義しようとするワークロードの種類にとって魅力的です。