連絡先は、の金融サービス部門の責任者です $アマゾン ドット コム (AMZN.US)$ AWS。おそらく覚えておく価値...
連絡先は、の金融サービス部門の責任者です $アマゾン ドット コム(AMZN.US$ AWS。おそらく覚えておく価値があるのは、上級管理職は非常に高いレベルで業務を行っており、通常は楽観的である必要があるということです。そのため、冷静さを保つ必要がありますが、かなり強気でした。
要点は次のとおりです。
-1）フィンサービスは、AWS（25b）最大の業種であり、昨年の 15% から今年は25～ 30% に加速する見込みです
-2) Gen AIを組織全体に展開するために、誰もがデータの 100% をクラウドに移行することに取り組んでいます
-3) AIプラットフォームサービスのマージンは、単なる消費よりもかなり高いです
-4) $エヌビディア(NVDA.US$ 非常に需要の高いGPU（「GPU。ただ数が足りないだけです。」)
-1）フィンサービスは、AWS（25b）最大の業種であり、昨年の 15% から今年は25～ 30% に加速する見込みです
-2) Gen AIを組織全体に展開するために、誰もがデータの 100% をクラウドに移行することに取り組んでいます
-3) AIプラットフォームサービスのマージンは、単なる消費よりもかなり高いです
-4) $エヌビディア(NVDA.US$ 非常に需要の高いGPU（「GPU。ただ数が足りないだけです。」)
また、驚くほど好意的でした $スノーフレイク A(SNOW.US$ ( $アマゾン ドット コム(AMZN.US$ は彼らの最も近いパートナーです）ですが、複数のクラウドを使用するお客様には、$Databricksを選ぶことを推奨しています。
ハイライト
-AWS内で金融サービス業を営んでいます — AWSの80〜850億件のうち250億件です [AWSは昨年910億件だったので、明らかに数字の上では正しくありません]
-AWS内で金融サービス業を営んでいます — AWSの80〜850億件のうち250億件です [AWSは昨年910億件だったので、明らかに数字の上では正しくありません]
-組織全体でAIモデルを構築する方が、単一のユースケースよりもROIがかなり大きいことを人々は理解しています。そのための唯一の方法は、すべてのデータをクラウドに移動することです。
-AIの一般的な最初の展開は、25％のROIのしきい値を満たす必要があります。そうでなければ受け入れられません。コンタクトセンター、コンテンツ圧縮、監視という3つの最適なユースケースは簡単です。
-Fin svcsは通常、最も急速に成長している業種であり、またAI/GenAIのユースケースを最も多く消費しています。これは、この業種のすべてのユースケースの50％を占めています
-最大のアカウントでは、データの 25% がクラウドにあり、50% にすることを計画していました。しかし、ジェネレーションAIの世界では、100％クラウドでモデルを動かしたいと思っています。CapitalOneは戦略を再構築し、GenAIをアプリケーション全体に展開するためにデータの 99% を移行すると述べました。英国のNatWestも同じことをしています。
-JPMはすべてのデータをクラウドに置く10億円のプロジェクトに取り組んでおり、AWSは主要ベンダーです。
-地方銀行は600億円のチャンスです。毎週彼らと話をしていますが、効率を上げなければならないという大きなプレッシャーにさらされています。CEOがジェネレーションAIの議論に参加するのを見てください。
-セレントはITコンサルタントです。F1000の調査とIT予算は、今年は 7% 増加する見込みでした。それはずっと見たことがありません。通常、ITの成長期待は4〜5％を超えることはありません。つまり、その2〜3％を追加すると、クラウドの成長がはるかに大きくなります。
-fin svcs AWSは、金融危機がない限り、今年は25〜30％成長すると考えてください。昨年の15％から上昇します。加速の大部分は、規制の少ない社内のAIユースケースから来るでしょう。後で、今のところ制約となっている消費者向けの規制が明らかになるでしょう。
-また、AIが重要視されている他の業界、つまりリアルタイム診断機能を備えた自動車業界でも加速しています。このため、過去3か月間に自動車メーカーと2つの大きな取引をした
-AIサービスのマージンは、単なる消費よりもかなり高いです。ハードウェアは最も利益率の低い製品ですが、データベース、サービス、ソリューションなどはAWSにとってはるかに利益率が高いです。
NVDAのハイライト
-$NVDAが彼らが言ったように今年生産量が2倍になったとしても、まだ問題があります。すべてのユースケースを満たすには、少なくとも10倍は必要です。つまり、これは短距離走ではなく、3～5年のマラソンになります。
-$NVDAが彼らが言ったように今年生産量が2倍になったとしても、まだ問題があります。すべてのユースケースを満たすには、少なくとも10倍は必要です。つまり、これは短距離走ではなく、3～5年のマラソンになります。
予算の -60% は、GenAIのデータセンターのリファクタリングに充てられます
-「AWSには世界最大のプライベートネットワークがあります。そして、そのプライベートネットワークは、GenAIの世界では役に立たないでしょう。そこで、私たちは未来のネットワークを再考するためにNVIDIAプロジェクトと共催しています」[この点がよくわかりません]
-GPUの問題は、GPU同士がうまく連携しないことです。$AMZNチップを入手して$NVDAと話すのに長い時間がかかりました。
-他にどのような制限要因がありますか？「GPUです。ただ足りないだけです。3年後には、ほとんどのデータセンターのGPUが少なくとも 50% になることは間違いありません。」
-「まあ、ほら、繰り返しますが、私たちはNVIDIAが売りたいと思っているだけの金額を購入したいと思っています。ここで重要なのは、NVIDIAには、私たちに加えてサービスを提供しなければならない他の業種があるということです。彼らは自動車を持っています。彼らにはゲーム業界があります。彼らには、サービスを提供するメディアおよび通信業界もあります。そして、私たちは序列に並んでいて、チップをいくつ入手するかについてはあまり選択肢がありません。」
その他のハイライト
-考えてください $スノーフレイク A(SNOW.US$ は、GenAIに適した立場にあります。1）重要な画像、自然言語、写真、音声を収集できます。多くのGenAIモデルはソーシャルメディアで強化される予定です。2）データレイクを構築したいが、SNOWはソフトウェアとデータ戦略ソリューションの両方を販売しています。3）オンプレミスデータベースを統合するための実証済みの方法論。100個のデータベースのロードマップを提供して、お客様に代わって行います。
-考えてください $スノーフレイク A(SNOW.US$ は、GenAIに適した立場にあります。1）重要な画像、自然言語、写真、音声を収集できます。多くのGenAIモデルはソーシャルメディアで強化される予定です。2）データレイクを構築したいが、SNOWはソフトウェアとデータ戦略ソリューションの両方を販売しています。3）オンプレミスデータベースを統合するための実証済みの方法論。100個のデータベースのロードマップを提供して、お客様に代わって行います。
-考えてください $モンゴDB(MDB.US$ dbはと同じくらい良いです $スノーフレイク A(SNOW.US$ [これらはまったく異なる2つの技術なので、今は信頼を失っています]。しかし、$SNOWのようなソリューションサービスはありません
-$Databricksはかなり良いですが、サービスコンポーネントがありません。データ用に複数のクラウドを使用しているお客様は、$SNOWを超えるDatabricksを使用する必要があります
- $アクセンチュア A(ACN.US$ 、 $ウィプロ(WIT.US$ 、$Tataは仕事が足りないので、もっと頻繁に私たちのところに来ます。SIが行った仕事の多くが自動化されていると思います。ウィプロが提供する多くのものが将来消えていくと思います。
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