시스코와 구글 클라우드가 시스코의 SD-WAN을 이 클라우드 업체의 완전 관리형 클라우드 WAN 서비스와 통합하는 파트너십을 발표했다. 시스코 SD-WAN 고객을 위한 이 통합 기능은 지리적으로 분산된 기업 데이터 센터 사이트와 구글의 핵심 글로벌 네트워크 백본을 사용하는 구글 클라우드 워크로드를 연결하는 새롭고 안전한 방법을 제시한다. 시스코는 구글 백복인 공용 인터넷을 통해 이러한 리소스에 액세스하는 것보다 더 나은…
모든 기업이 자체적으로 LLM 모델을 개발하는 것은 아니며, 기존 LLM을 비즈니스에 더 적합하게 조정하거나 완전히 구축된 솔루션을 서비스하는 전략을 세우기도 한다. 하지만 어떤 형태로 도입하더라도 효율적인 관리를 위해서는 최소한의 GPU 서버 구축이 요구된다. 여기에 스토리지 및 네트워크와 같은 추가 비용을 더하면 투자 금액은 더 늘어날 수 있다. 기업들이 이런 AI 인프라 비용을 고민하는 가운데, 3월…
챗GPT로 작성된 기말 보고서를 어떻게 걸러낼 수 있을까? 그건 지난 학기의 고민거리다. 국립교육통계센터의 연구에 따르면, 미국 내 약 4,000개 고등교육 기관의 CIO들이 다른 문제와 씨름하고 있다. 학생과 교수, 임직원들이 생성형 AI을 적절하게 활용하도록 하기 위한 전략과 실행 방안을 마련하는 문제다. 이들 CIO 다수는 생성형 AI을 활용하여 운영을 개선하는 데 초점을 맞추기 시작했다. 일례로 대학들은 복잡한…
구글이 최신 AI 칩 ‘아이언우드(Ironwood)’를 공개했다. 구글은 아이언우드가 생성형 AI 워크로드, 특히 추론(inferencing) 작업을 가속화하는 데 도움을 줄 수 있다고 설명했다. 추론은 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 요청에 응답을 생성하는 과정을 의미한다. IDC에 따르면 추론 전용 반도체 시장은 2030년까지 1,910억 달러 규모로 성장할 전망이다. 특히 추론용 AI ASIC(application-specific standard product chip)는 270억 달러로 시장의 14.3%를 차지할…
Il rischio è ineluttabile. Basta guardarsi intorno per vedere la grande quantità di ostacoli tecnologici, economici e competitivi che i CIO devono non solo gestire, ma anche oltrepassare. Un sondaggio di PwC Global Risk [in inglese] ha rilevato che il 75% dei leader che si occupano di risk management afferma che le pressioni finanziarie limitano…
가트너는 범용 LLM이 강력한 언어 처리 능력을 제공하지만, 특정 비즈니스 분야의 전문성이 요구되는 작업에서는 응답 정확도가 떨어진다고 분석했다. 가트너 VP 애널리스트 수밋 아가왈은 “비즈니스 업무 흐름 내 다양한 작업과 더 높은 정확도에 대한 요구로 인해 특정 기능 또는 도메인 데이터에 맞춰 미세조정한 특화 모델로의 전환이 가속화되고 있다. SLM은 응답 속도가 빠르고 컴퓨팅 자원을 적게 소모해…
구글은 내부 보안 역량을 통합한 ‘구글 통합 보안 플랫폼(Google Unified Security)’을 10일 발표했다. 구글에 따르면, 이 플랫폼은 네트워크, 엔드포인트, 클라우드 인프라, 애플리케이션 전반에 걸쳐 위협 가시성, 탐지, 사고 대응 기능을 제공한다. 내부 및 외부 위협 인텔리전스, 구글의 인시던트 대응 조직인 맨디언트(Mandiant)의 전문성, 그리고 자동으로 경고를 분류하고 조사할 수 있는 AI 기반 에이전트를 결합한 것이 특징이다.…
구글 클라우드가 MDE(Manufacturing Data Engine)를 활용해 제조업체에서 운영 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 5가지 방법을 소개했다. MDE는 코텍스 프레임워크(Cortex Framework)를 활용한 똑똑한 데이터 정리 시스템이고, 코텍스 프레임워크는 데이터를 잘 활용할 수 있도록 해주는 일종의 가이드라고 할 수 있다. 코텍스 프레임워크는 데이터를 어떻게 정리하고, 분석하고, 활용할 수 있는지 알려주는 가이드와 필요한 도구를 제공한다. MDE는 필요한…
IT業界25年の軌跡：NVIDIAでの新たな挑戦 私は1996年に大学を卒業し、財閥系の国内企業に就職しました。大学ではIT全般を学び、第2次AIブームと第3次AIブームの間の「冬の時代」にも人工知能に関する授業を受けました。最初は物流企業に入り、荷主である米系大手IT企業と仕事をする中で、IT業界に興味を持つようになりました。 2000年、ミレニアムのタイミングでIT業界に転職し、そこから外資系IT企業でのキャリアが始まりました。現在まで約25年間、数社で経験を積み、今はNVIDIAに勤務しています。 以前はPC関連企業で製品マーケティングを担当しており、その頃からNVIDIAとは深い関係がありました。ディープラーニングの進化を目の当たりにし、再びNVIDIAと関わる機会があると感じていました。そして約6年前、実際にNVIDIAに入社しました。 お客様の成功を支える：25年のITキャリアとデジタル変革 私は2000年から約25年間、エンタープライズIT企業に携わってきました。主に日本の企業のお客様のIT化やデジタル変革を支援してきました。私のキャリアは法人営業と法人マーケティングの両方を経験しており、ハイブリッド型の役割を果たしてきました。 営業では、ITインフラや端末の導入を通じてお客様のデジタル変革を直接支援してきました。これが一つの大きな実績だと思っています。 マーケティングでは、成功事例や課題解決のプロセスをメッセージやストーリーにして広く伝えることで、お客様のデジタル変革を間接的に支援してきました。特に、同業他社の成功事例をベンチマークとして紹介し、それを通じて他のお客様にも導入を促進することに力を入れてきました。 15年ほど前は、企業内での情報公開に対するハードルが高く、PR活動が難しい時代でしたが、お客様と協力して少しずつストーリー化し、広く伝えることに成功しました。これにより、日本の企業がデジタル変革に取り組むきっかけを作り、多くのお客様に新しいITアプローチを導入していただくことができました。 マーケティングストーリーで切り拓く：IT業界の新たなアプローチ 私のチャレンジは、お客様に直接アプローチする機会を増やすことでした。社内の営業チームやアカウントチームから「難しい」と言われることが多かったため、できるだけ直接お客様と話す機会を作るよう努めました。 成功例を社内に示し、マーケティングチームに任せてもらうことで、「ドアオープンだけしてもらえれば、あとはマーケティングストーリーを作り、発信するところまでマーケティングチームとお客様で直接やる」という形で進めてきました。一つ一つの事例や広告だけでなく、多くの事例を集めてセッションとして見てもらうことが重要です。 昨年11月に開催したAI Summitでは、50を超えるセッションを行いましたが、日頃からお客様と直接話をしていないと、セッションに登壇してもらうことは難しいです。常にチームと協力し、きめ細やかに対応することで、大きな機会をうまく乗り越えることができたと感じています。 ジェンスン・フアンに学ぶ、成功するための二つの秘訣 私が受けたアドバイスの中で特に印象に残っているものが二つあります。 一つ目は、NVIDIAの創業者/CEOであるジェンスン・フアンがよく言う「Be A Perpetual Learning Machine」という言葉です。「Perpetual（パーペチュアル）」は「恒久的な」という意味で、「常に学び続けろ」というメッセージです。 ジェンスン自身も経営者でありながら、最新の情報やテクノロジーについて非常に詳しく、常に勉強しています。マーケティングにおいても、お客様の課題や解決策をわかりやすく伝えるためには、自分自身がしっかりと勉強することが重要だと感じています。最近では、一般社団法人日本ディープラーニング協会のG検定などをマーケティングチームのメンバーそれぞれが取得しようとしています。 もう一つは「Feedback is a gift」という言葉です。 フィードバックを贈り物として受け取るという考え方です。立場が上になるほど、フィードバックをもらう機会が減る傾向がありますが、直属の上司から「フィードバックを素直に聞けることも能力の一つであり、それを贈り物として受け取り、自分の成長に繋げるべきだ」と言われました。良いことも悪いことも含めて、フィードバックを贈り物として受け止めることが大切だと改めて感じました。 より具体的なマーケティングにおける仕事観、やりがいや魅力に焦点を当て、リーダーシップやITリーダーへの効果的なアドバイスなど、堀内氏に話を聞きました。詳細については、こちらのビデオをご覧ください。 マーケティングのやりがい、マーケッターとしての魅力について： 現職では法人マーケティングを担当していますが、お客様の変化を共に見守り、サポートしながら、その成功をストーリー化して世に出すことがマーケティングの醍醐味だと感じています。 マーケティングの目的は、こうした成功事例を広めることで次のビジネスに繋げることです。ビジネスへの貢献がマーケティングの最も重要なミッションだと思います。市場を活性化し、新しい技術を取り入れるハードルを下げることで、私たちのビジネスも成長していくことができます。これがマーケティングの最大の魅力だと考えています。 リーダーシップに関して、成功するマネジメント層に必要なことは何ですか？ チームの規模やメンバーの多様性が重要視される時代ですが、私の考えでは、ダイバーシティは当たり前のことです。若い人からベテランまで、男性も女性も、さまざまなバックグラウンドを持つメンバーが集まるチームで、それぞれの強みを活かし、一つの大きなマシーンとして機能させることがリーダーの重要な役割だと思います。 特にマーケティングチームでは、エンジニア出身のメンバーや新卒でマーケティングを学んできたメンバーなど、多様な経験を持つ人々が集まります。それぞれが自分の得意分野にフォーカスしがちですが、個人商店の集まりにならないように、一人一人の力を結集して「パワーハウス」として機能させることが大切です。 日々のチームワークや一つの力に昇華させる努力が、AI Summitのような大きなプロジェクトで効果を発揮します。まだ道半ばですが、これを意識して取り組んでいます。 ITリーダーやマーケッターを目指す人たちにどのようなアドバイスをしますか？ いろんなバックグラウンドを持つ人が多い中で、キャリアの若いうちにセールス活動に携わることが、マーケティングの理解を深める上で重要だと感じています。理由はいくつかありますが、まずビジネスが成立するプロセスを知ることが大切です。お客様が注文書を出し、営業がそれを受け取るという行為は簡単ではなく、双方の大きな努力が必要です。このプロセスを理解せずにマーケティングを行うのは難しいと思います。 また、若いうちに大きなプロジェクトや困難な経験を積むことも重要です。そうした経験は、自分の判断力を養い、将来の大きなプロジェクトに対処する際の基盤となります。失敗から学び、立ち上がる力も身につけることができます。 さらに、マーケティングにおいては、お客様のバックグラウンドを理解することが重要です。特に日本でデジタル変革を推進するには、エンジニア以外の層に対しても適切な情報を発信することが求められます。自分自身の知識と経験を活かし、勉強を続けることが大切です。 マーケティングは目先の数値やメトリクスに目が行きがちですが、一歩引いて、自分にとって何が必要かを分析し、勉強することが重要です。テクノロジーやデジタルマーケティングのツールは多くありますが、お客様の求めるものを理解し、しっかりと勉強することが大切です。 今後の展望、中長期的な取り組みについて： NVIDIAのマーケティングが果たすべき役割の一つとして、日本における「ソブリンAI」の発展があります。これは、日本独自のAIをどのように発展させるかという大きな課題であり、私たちはその実現に向けて取り組んでいます。 特に、国が直接サポートしている企業だけでなく、これからAIやディープラーニングを活用しようとする多くのお客様に対して、私たちのマーケティングチームが課題解決の道筋をわかりやすく発信し続けることが重要です。難解なテクノロジーをお客様自身のツールとして使っていただけるようにサポートします。 また、NVIDIAが単なるGPUの会社ではなく、関連するハードウェアやソフトウェア、マイクロサービスなどを総合的に提供するプラットフォームメーカーであることを理解してもらうことも重要です。これが私たちの課題であり、ステップです。 「ソブリンAI」はまだバズワードのように感じるお客様もいますが、日本独自のAIを発展させることでリードできる分野は多くあります。NVIDIAとしても、災害予測や予知検知などのAIの活用モデルを日本に取り入れるために多くのことができると考えています。 さらに、日本の製造業、特にメカトロニクスやロボティクスの分野でのAI活用も重要です。日本がリードできる分野を結びつけ、NVIDIAがそのサポートをすることで、これらの分野を加速させることができます。 Read More from This Article: NVIDIAでの新たな挑戦：25年のITキャリアを語る …
For those that attended VMware Explore in Las Vegas and Barcelona, there was a new self-paced hands-on lab released exclusively for the attendees to experience Google Cloud VMware Engine while at the events. I am happy to announce that this lab has now been made publicly available through the VMware Lab Platform website for anyone…