12月27日、Amazon Web Services（AWS）のグローバルカンファレンス「2024 re:Invent」が12月初旬に米国で開催されたことが報じられました。カンファレンスでは、生成AI、データ戦略、クラウドサービスという3つの主要分野に焦点を当てた一連の技術発表が行われました。インフラストラクチャ、モデル、アプリケーションなど、イノベーションのフルスタックを網羅し、企業による生成AIの適用への道を切り開きました。

最近、Amazon Web Services 2024 re:Invent Chinaイベントにおいて、Amazon Web Services Greater Chinaプロダクト部門ゼネラルマネージャーの陳小建氏は次のように述べています。「注目を集めている生成AIアプリケーションの分野では、2024年には多くのお客様が検討段階から実践段階へと移行し、多数のシナリオ実験を実施しました。2025年には確実に変化が起こり、多くのお客様がプロトタイプ検証段階から本番環境へと移行するでしょう。」

Amazon Web Services（AWS）は、クラウドスタック全体を統合することで、顧客が生成AIテクノロジーを小規模な試験段階から実際の製品アプリケーションへと移行できるよう、どのようにこの機能を実現しているのでしょうか。その一端を、同社の最新テクノロジーリリースから垣間見てみましょう。

全体として、2024 re:Invent Global Conferenceにおいて、アマゾンウェブサービス（AWS）はAmazon Novaシリーズの基礎モデルを発表し、生成AI分野におけるAmazon SageMaker、Amazon Bedrock、Amazon Qなどのコアサービスを強化しました。これにより、トレーニングと推論コストの削減、モデルの選択肢の増加、応用シナリオの深化を通じて、生成AIイノベーションの企業への応用が加速しました。データ戦略の面では、次世代のAmazon SageMakerをリリースし、データ、分析、AIの統合プラットフォームを提供しました。Amazon S3はテーブルストレージタイプとメタデータ機能を追加し、サーバーレス分散SQLデータベースAmazon Aurora DSQLはユーザーのデータ管理機能をさらに強化しました。クラウドサービスでは、Trainium 2チップとスーパーサーバーを搭載した新しいコンピューティングインスタンスを発表し、兆パラメータモデルにリアルタイム推論性能を提供しました。

陳小建氏は次のように強調しました。「これらの新リリースは、Amazon Web Servicesがクラウドの中核サービスレベルで継続的に革新を遂げているだけでなく、チップからモデル、アプリケーションに至るまで、あらゆる技術スタックにおいて飛躍的な進歩を遂げ、さまざまなレベルでのイノベーションが相互に強化され、協調的に進化していることを示しています。スタック全体にわたるこのような大規模なイノベーションこそが、今日のお客様の開発ニーズを真に満たし、様々な業界の未来を変革する力となるのです。」

プロトタイプの検証から本番アプリケーションまで、大規模モデルの錯覚に効果的に対処することが、生成 AI の基本となります。

生成AIを実際の業務に適用する際、多くの企業がまず懸念するのは「錯覚」問題、つまり大規模なモデルが意味不明なことを言いふらしてしまうことです。企業が法務コンサルティング、金融取引、健康アドバイスといった重要なビジネスアプリケーションシナリオに生成AIを活用したいとしたら、錯覚が生じれば、その結果は受け入れがたいものになるでしょう。

「アマゾン ウェブ サービス チームは幻覚の問題をどう解決するかを考え、様々な技術的解決策を模索してきました。最終的に、自動推論が幻覚の問題を効果的に解決できることを発見しました」と陳小建氏は述べた。

陳小建氏は、自動推論は推論結果の正しさを数学的に証明できる特殊なAI技術であると説明しました。これは通常、システムが設計仕様通りに正しく機能しているかどうかを検証するために使用されます。自動推論は既に金融取引、健康コンサルティング、法律コンサルティングなど、多くの分野で応用されています。Amazon Web Services（AWS）には、自動推論の分野で世界トップクラスの専門家が複数在籍しています。例えば、自動推論はAmazon IAM（Identity and Access Management）で設計された権限とポリシーが企業の意図通りに機能しているかどうかを証明するために使用できます。このような証明は「証明可能セキュリティ」と呼ばれています。これらの技術は、モデルの精度向上やモデルの錯覚の低減にも役立ちます。

re:Invent 2024 で、Amazon Web Services は、モデルの錯覚によって引き起こされる事実上のエラーを効果的に防ぐことができる Amazon Bedrock 自動推論チェック機能を発表しました。

生成 AI の 3 層アーキテクチャが同期して更新されました。トレーニングと推論が強化され、モデルが増え、アプリケーションが向上しました。

陳小建氏は、「大規模モデルの錯覚」という問題について言及した後、2025年までに多くの顧客が生成AIのプロトタイピング段階から実稼働段階に移行すると述べました。その時点では、顧客のニーズはより複雑になり、モデルの選択だけでなく、様々な技術サポートが必要になります。そのため、Amazon Web Servicesは生成AI分野において、インフラストラクチャ、モデル、アプリケーション全体にわたる機能を包括的に強化しています。

強化されたトレーニングと推論の面では、Amazon Web Services（AWS）はre:Invent 2024において、顧客に単一のデータおよびAI開発環境を提供する次世代Amazon SageMakerを発表しました。ユーザーは組織内のすべてのデータを検索してアクセスし、さまざまな一般的なデータユースケースに最適なツールを選択し、データおよびAIプロジェクトをチーム内のさまざまな役割に拡張してコラボレーションすることができます。さらに、Amazon SageMaker AIの4つのイノベーションには、Amazon SageMaker HyperPod用の新しいトレーニングレシピ、柔軟なトレーニング計画とタスクガバナンス機能、そしてAmazon SageMaker内でAWSパートナーの人気AIアプリケーションを使用する機能が含まれます。これらの機能により、お客様は人気モデルのトレーニングをより迅速に開始し、柔軟なトレーニングプランを通じて数週間を節約し、コストを最大40%削減することができます。

陳小建氏は、新しい Amazon SageMaker には、分析、データ処理、検索、データ準備、AI モデルの開発とトレーニング、遺伝的 AI など、必要な機能がすべて網羅されていると述べました。

モデルの拡充に関しては、Amazon Web Servicesは、Nova Micro、Nova Lite、Nova Pro、Nova Premierといった自社開発の6つの新しいAmazon Nova基本モデルに加え、高画質画像を生成するNova Canvasと高画質動画を生成するNova Reelをリリースしました。これらのモデルは低コストで高速です。一方、Amazon Bedrockは、新しいAmazon Bedrock Marketplace機能を通じて、Luma AIやPoolsideなど、人気モデル、新興モデル、プロフェッショナルモデルを100種類以上追加しました。これにより、エンタープライズ顧客に豊富なモデルの選択肢が提供されます。

一方、Amazon Bedrock は、低レイテンシーの最適化された推論、モデルの蒸留、キューワードのキャッシュなどの機能を導入して推論効率を大幅に向上させ、GraphRAG などの知識ベース機能をサポートしてデータ活用機能を強化し、自動推論チェックやマルチエージェントコラボレーションなどのイノベーションを通じて AI セキュリティをさらに強化し、インテリジェントエージェントの開発を促進します。

陳小建氏は次のようにまとめました。「アップデートされたAmazon Bedrockは、多様な機能とモデルを提供するだけでなく、お客様がさまざまなシナリオに最適なシナリオ機能を選択できるように支援します。同時に、大規模なモデルを実際に本番環境で使用するときに必要なさまざまなツールも提供しています。」

アプリケーションの強化という点では、Amazon Q はソフトウェア開発とビジネスアプリケーションのシナリオをより深く掘り下げています。Amazon Q Developer には、ユニットテスト、ドキュメント作成、コードレビュープロセスを自動化する 3 つの新しいエージェントが追加され、GitLab との緊密な統合によりアプリケーションシナリオが拡張されています。また、Windows.NET、VMware、メインフレームワークロードの移行とモダナイゼーションを加速する変換機能も導入され、変換にかかる時間とコストを削減します。さらに、Amazon Q Business と QuickSight の Amazon Q のインサイト機能も強化され、複雑なワークフローの自動化が簡素化されます。

この時点で、生成 AI を生産に適用するために必要なすべてのモデル、テクノロジ、ツールが利用可能になります。

基盤となるインフラストラクチャを強化し、コンピューティング、ネットワーク、ストレージ、データベースなどのクラウド サービスをアップグレードします。

実際、生成AIアプリケーションは本質的に「クラウドネイティブ」なアプリケーションです。企業顧客が生成AIアプリケーションをより迅速かつコスト効率よく、そして安定的に利用できるようにするためには、クラウドインフラストラクチャサービスの最適化と改善にはまだ多くの課題が残されています。

re:Invent 2024 では、Amazon Web Services はコンピューティング、ネットワーク、ストレージ、データベースなどのクラウドコンピューティングサービスのコア領域でも革新を起こし、生成 AI アプリケーションを含むさまざまなワークロードに対する強力な基盤サポートを提供しました。

自社開発チップの分野では、Amazon Trainium 2をベースとしたEC2 Trn2インスタンスが正式に提供開始され、既存のGPUインスタンスと比較して30～40%のコスト効率向上を実現しています。64個のTrainium 2チップを搭載したEC2 Trn2 UltraServersサーバーは、最大83.2ペタフロップスの浮動小数点演算能力を提供し、これは単一インスタンスの4倍の演算能力に相当します。3nmプロセスを採用した次世代のTrainium 3チップは、2025年末までに提供開始が予定されており、クラスター性能が4倍向上し、性能、エネルギー効率、密度において新たなベンチマークを確立すると期待されています。

ネットワークインフラストラクチャ分野では、第2世代のUltraClusterネットワークアーキテクチャがリリースされました。このアーキテクチャは、20,000台以上のGPUの連携をサポートし、10Pb/sの帯域幅と10ms未満のレイテンシを実現します。この画期的なアップグレードにより、モデルのトレーニング時間が少なくとも15%短縮されます。

ストレージサービス分野では、Amazon S3 に新しいメタデータ機能が追加され、自動取得とリアルタイム更新が可能になったほか、Iceberg テーブルに最適化され、クエリパフォーマンスが 3 倍、トランザクション処理能力が 10 倍向上した S3 テーブル ストレージ タイプがリリースされました。

データベースサービス分野では、新しいサーバーレス分散SQLデータベースであるAmazon Aurora DSQLをリリースしました。アクティブ/アクティブアーキテクチャを採用し、自動障害回復機能を備え、あらゆるエンドポイントからの読み取り/書き込み操作をサポートし、ほぼ無限のスケーラビリティを実現します。Amazon DynamoDBグローバルテーブルにマルチリージョンの強力な一貫性サポートが追加され、分散データベースサービスの機能がさらに強化されました。

陳小建氏は、Amazon Web Servicesはグローバルクラウドコンピューティングのパイオニアでありリーダーであり、企業が生成型AIを構築・適用するための第一の選択肢であると述べました。今年のグローバルカンファレンスre:Inventにおける一連の重要な発表は、この点を改めて裏付けています。

サリバン・グレーターチャイナのディレクター、李青氏は次のように述べています。「今年のre:Inventカンファレンスで発表された新製品は、製品の実用化とツールの最適化に重点を置いています。今回のアップデートで特に印象的なのは、2つの点です。1つ目は、グローバル企業による生成AIの適用が深まるにつれ、データが地域を超えて伝送・連携されるだけでなく、地理的・地域的な境界を越えた深いつながりが実現されていることです。2つ目は、Amazon Web Servicesが生成AIの適用をさらに最適化し、データの保存とガバナンスから管理に至るまでのプロセス全体を改善したことです。AIによるデータ活用の簡素化を目指すとともに、モデルの機能強化、AIエージェント管理機能の追加、モデルの錯覚への対処など、AIの活用を簡素化することを目指しています。さらに、新たにリリースされたAmazon Novaファミリーのモデルにも大きな期待が寄せられています。これらのモデルシリーズとAmazon Web Servicesのオープンチョイス哲学は、ユーザーにさらなるイノベーションの機会をもたらし、AIの発展をさらに促進するでしょう。」 (郭青)