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谷歌云火力全开更新全线AI产品,奋起直追微软Copilot

【数据猿导读】 周二,谷歌云年度大会“Google Cloud Next”在拉斯维加斯召开,火力全开地展示了全线AI产品的更新,把城市的温度也拉高了几度。对谷歌首个基于Arm架构的CPU感兴趣?期待着办公套件的重大更新?好奇Gemini如何革新数据库管理?或是想知道Code Assist如何实现超越GitHub Copilot的性能...

谷歌云火力全开更新全线AI产品,奋起直追微软Copilot

周二,谷歌云年度大会“Google Cloud Next”在拉斯维加斯召开,火力全开地展示了全线AI产品的更新,把城市的温度也拉高了几度。

对谷歌首个基于Arm架构的CPU感兴趣?期待着办公套件的重大更新?好奇Gemini如何革新数据库管理?或是想知道Code Assist如何实现超越GitHub Copilot的性能?那就不要错过,跟随我们一探究竟吧:

更新后的Gemini可以“听”消息了

Gemini是Google开发的类似于ChatGPT的聊天机器人。Gemini 1.5 Pro是最新版本,最初于二月份首次亮相,可以处理从128,000个token到最多100万个token,这相当于大约700000个单词或大约30000行代码。最新版Gemini声称其处理能力是Anthropic Claude 3的四倍,是OpenAI GPT-4 Turbo最大上下文的八倍。

在此次更新中,Gemini 1.5 Pro增加了能够解析上传的音频文件并从中提取信息的功能。这意味着用户现在可以直接从各类音频资料中,无论是财报电话会议还是转录的录音采访,提取所需信息,而无需再转换成文字版本进行内容摘取。

Gemini 1.5 Pro将通过谷歌的企业级AI开发平台Vertex AI,首次向公众提供访问。据谷歌介绍Vertex AI平台现在已被超过100万开发人员用于管理和定制各种领先的AI模型。

Imagen 2.0生成的图像“动”起来了

图片生成工具Imagen 2.0将允许用户通过文本生成四秒的动态图像(比如gif图)。这些图像将以每秒 24 帧 (fps) 的速度播放,分辨率为 360 x 640 像素。谷歌表示,它会为生成的动图添加数字水印以标识图像的来源。

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Imagen 2.0的文字生成动图效果展示。Credit:Google

这项功能目前仅向企业用户开放。普通用户可以访问Imagen的高级照片编辑工具,包括修复和修复等功能。

基于Arm的定制CPU“Axion”

谷歌推出了名为“Axion”的基于 Arm 的定制 CPU,专门设计用于加强其人工智能工作负载的支持。该公司计划在今年晚些时候将Axion提供给谷歌云的商业客户,这是谷歌首次利用 Arm 的芯片架构开发 CPU。

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Google Cloud 首席执行官 Thomas Kurian介绍Axion。Credit:Google

Axion已经开始在谷歌内部服务,例如支持谷歌云(Google Cloud)中的YouTube广告。据介绍,Axion芯片的性能优比市面上通用的Arm芯片高出30%,比英特尔的x86芯片高出50%。

这使得Axion成为微软和亚马逊等公司自研基于Arm芯片的新竞争者。总部位于英国的芯片公司Arm并不直接生产芯片,而是将其设计授权给其他公司进行制造,生产和销售。凭借高效能和低能耗的特性,Arm架构在移动设备、嵌入式系统以及越来越多的服务器和边缘计算设备中占据重要地位。

第五代TPU正式上线谷歌云

TPU,全称为Tensor Processing Unit, 是谷歌设计的用于神经网络的特定应用集成电路(ASIC)。由于它非常适合加速 AI 训练和推理,因而被视作为Nvidia高端AI芯片的替代方案之一。

在周二的发布会上,谷歌宣布开发者现可通过谷歌云服务访问并使用 TPU v5p,进一步扩大了其云计算服务的能力和吸引力。TPU v5p是第五代TPU芯片,最初于12月发布,它可以在 8960 个芯片的集群中运行,是上一代TPU性能的两倍。

为了降低对英伟达这一在市场上具有垄断地位的供应商的依赖,科技巨头们正加速自主研发 AI 芯片的步伐:谷歌与博通(Broadcom)合作开发了前几代 TPU 芯片;微软在去年11月发布了两款自研芯片—Azure Maia 100和Cobalt 100 CPU ;亚马逊紧随其后地推出了云端AI芯片AWS Trainium2;Meta的第二代自研AI芯片Artemis已在今年年初投产。

Gemini管理数据库

谷歌推出了 Gemini in Databases 的公开预览版,这是一个利用 AI 技术帮助开发者简化数据库创建、监控和迁移等各个环节的工具集。

例如,作为这一工具集的一部分,Database Studio是一个Gemini赋能的,用于SQL(结构化查询语言)的编辑器,专为在关系数据库中存储和处理数据而设计。它内置于谷歌云控制台,通过类似聊天机器人的界面与开发者进行交互,提供一般的SQL编码建议,修复特定的代码错误等。

谷歌云数据库总经理Andi Gutmans在一篇博客文章中指出,Gemini in Databases让客户能够更加轻松地生成SQL代码,同时,也能通过一个简单的界面来管理、优化和治理整个数据库舰队(fleet),并通过 AI 辅助的代码转换加速数据库迁移过程。

这被视为谷歌对微软在 Azure SQL 数据库中推出 Copilot 功能的一种响应。在生成式AI领域占有先机的微软,去年年底就已经在其完全托管云数据库服务中引入了Copilot来简化云运营和管理。

另外,谷歌还将 Gemini引入了其商业智能工具 Looker,使用户能够通过自然语言与业务数据进行交互。Looker 中的 Gemini 与 谷歌办公套件(Google Workspace)紧密集成,能够提供对话分析、报告生成、数据可视化、公式制定等功能,并自动创建谷歌幻灯片演示文稿。目前这些功能还处于私有预览阶段。

智能编程助手(Code Assist)

谷歌推出了AI 代码完成和辅助工具 Code Assist,直指微软旗下GitHub Copilot Enterprise的宝座。

在Gemini 1.5 Pro的加持下,Code Assist能引入更多上下文,提供更准确的代码建议,以及推理和更改大量代码段的能力。与此同时,Code Assist的支持范围更广,包括 GitLab、GitHub以及 Atlassian的BitBucket等本地代码库,及跨不同服务拆分的代码库,这是其主要竞争对手目前无法提供的功能。

谷歌还宣布与Stack Overflow、Datadog、Datastax、Elastic、HashiCorp、Neo4j、Pinecone、Redis、Singlestore 和Snyk等多家开发者中心型公司合作,将这些公司的知识库整合到Gemini平台中。除了Code Assist,谷歌还推出了CodeGemma,通过Vertex AI提供给开发者使用。

智能云助手(Cloud Assist)

Cloud Assist能够基于企业期望的设计成果来量身定制架构配置,进而在设计、运营和优化应用程序生命周期方面实现更高效的管理。它能够协助诊断问题,找出问题的根本原因,并通过优化云资源使用来降低成本或提升性能。

用户可以通过聊天界面访问云助手。该工具还将被直接集成进多种谷歌云产品中,为用户提供便捷的支持服务。

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拉斯维加斯会场外的展台。Credit:Google

谷歌办公套件(Google Workspace) 推出五项 AI 新功能,进一步融合生成式人工智能以增强用户体验。这些更新包括:

1、推出Google Vids: 这是一款 AI 驱动的视频创作应用程序,将于6月上线。它支持自动生成编辑故事板、整合库存素材和自定义配音,旨在简化视频制作过程。

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图为Google Vids。Credit:Google

2、视频会议软件Google Meet支持更多语言的自动翻译:Google Meet的用户已经在视频会议时用上了自动翻译的功能,只是需要手动设置好偏好语言,而且可选语言有限。更新后的“为我翻译(Translate for me)”功能将于6月上线,增加了对52种新语言的翻译字幕支持,使可选语言的总数达到69种,并且无需手动设置,系统可以自动识别语言进行翻译。此外,“为我做笔记(Take notes for me)”等功能也会被加入Google Meet中。

3、新的AI安全附加服务:利用 AI 自动识别和保护 Google Drive 中的敏感文件,提供持续的文件评估、分类和保护。

4、Sheets(谷歌表格) 和 Docs(谷歌文档) 更新:表格引入新表格功能和设计模板,简化数据组织;文档更新支持新标签体验和全幅封面图像,提升文档个性化和组织。

5、Gmail邮箱支持语音Prompt:移动版Gmail新增语音Prompt功能,并提供无需输入Prompt的“即时美化功能”,即一键将笔记转换成更完整的电子邮件草稿,简化移动环境下的邮件撰写和编辑。这些新体验将向Gemini企业和Gemini商务客户,以及Google One AI高级订阅者提供。

据谷歌介绍,自从去年将生成式 AI 功能引入 Workspace 套件以来,已有数百万用户和企业开始使用这些功能。

例如,美国金融服务公司 Discover Financial 正在利用谷歌提供的生成式AI工具,包括智能文档摘要功能,来提升其旗下 10,000 名客服人员的工作效率。这些工具能够帮助客服人员分析和总结复杂的政策和程序,从而更快地找到相关条款和措施。这一改进极大地缩短了与客户的通话处理时间,提高了客服工作的效率和质量。

作为人工智能领域的领军者,谷歌在众多关键技术上曾占据无可争议的先锋地位。其最著名的成就莫过于七位谷歌研究员主导撰写了深度学习领域被引用最多、影响力最大的论文一“Attention Is All You Need”。这篇论文引入的 Transformer 架构彻底改变了自然语言处理领域,并启发了后续的研究和包括GPT在内的大语言模型开发。

尽管在技术研发方面拥有这样深厚的积累,但与OpenAI和微软相比,Google在将这些研究成果转化为广泛应用的商业产品方面显得相对缓慢,限制了其在生成式AI市场竞争中的表现。

不难看出谷歌正在AI基础设施和云服务领域加大力度,努力缩减与竞争对手的差距。尽管在全球云计算市场的竞争格局中,它的份额相对较小——根据2023年第四季度的数据,亚马逊AWS以31%的市场份额领跑,微软Azure紧随其后,占有24%,而谷歌云的市场份额只有11%。

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但投入也正在取得回报,云业务出现了不错的增长。根据四季度的财报,谷歌云的年收入运行率达到360亿美元,是五年前的五倍。公司归因于其在人工智能领域的深度投资为云计算业务的显著进步提供了动力。(注:运行率通常是基于当前的财务数据进行年化推算,来预测公司未来一段时间内的收入或支出情况。这个指标经常被用来展示公司当前的经营状况和成长潜力。)

据谷歌介绍,目前超过 60% 的获得融资的生成式 AI 初创公司以及近 90% 的生成式 AI 独角兽都是其云业务客户。


来源:数据猿

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