NVIDIA GTC 2025 での GMI クラウド:主な発表と洞察
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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GMI Cloud は NVIDIA GTC 2025 で大きな影響を与え、AI インフラストラクチャと推論ソリューションにおける最先端の進歩を紹介しました。2 つの説得力のある講演と GMI Cloud Inference Engine の公式発表により、私たちは高性能で費用対効果の高い AI ソリューションを大規模に提供するという取り組みを強化しました。
GMI クラウドの GTC 2025 トーク:重要なポイント
ポーン・トゥ・クイーン:GMI クラウドによる AI イノベーションの加速
スピーカー：GMIクラウド創設者兼CEO、アレックス・イェー
このセッションでは、AIプロジェクトが概念実証から市場支配へとどのように移行できるかを探りました。重要なポイントには以下が含まれます。
- AI ライフサイクル全体をマスターする — AIの成功は、モデルのトレーニングだけではありません。推論の最適化、シームレスなスケーリング、迅速な反復が重要です。フルスタックの最適化に注力する企業が競争に勝ちます。
- 戦略的ハードウェアエッジの獲得 — 最先端の NVIDIA GPU に早期にアクセスすることで、トレーニング時間を短縮し、競合他社に先駆けて次世代モデルの機能を引き出すことができるため、企業は重要な市場優位性を得ることができます。
- フルスタックの効率性を引き出す — ハードウェアスタックとソフトウェアスタックの両方を制御することで、AIモデルをより効率的かつ費用対効果の高い方法で実行できるようになり、クラウドベースのデプロイメントによく見られるボトルネックが解消されます。
- AI市場をリードするための実践的なステップ — 研究開発から業界を支配するAI主導の製品への移行を検討している企業向けのロードマップ。
人工知能の時間と人間の時間：先発者になることが重要な理由
スピーカー:GMI クラウドエンジニアリング担当副社長、ユージン・チエン氏
スピードはAIイノベーションの決定的な要素です。この講演では、なぜAI企業が競争力を維持するために迅速にイテレーションを行わなければならないのかに焦点を当てました。主なインサイトには以下が含まれます。
- ワークフローのデジタル化とドメイン固有の微調整 — 事前トレーニング済みのモデルには、特殊なユースケースに必要な細分性が欠けていることがよくあります。堅牢なデータパイプラインと独自のデータセットの継続的な微調整により、AI エージェントは高い精度と効率を維持しながらドメイン固有の要件に適応できます。
- 動的資源配分と分散推論 — 効率的なAI開発には、GPU/TPUの適応型オーケストレーションが必要です。FSDP、テンソル/モデル並列処理などの手法はよく知られていますが、本当の課題は、いつトレーニングすべきか、いつ、どのようにリソースを推論にピボットして最適な利用を実現するかを知ることです。
- データパイプラインの自動化と拡張 — フィーチャストアと合成データ生成を備えたリアルタイムかつスケーラブルな ETL パイプラインにより、高品質なデータの継続的な取り込みが可能になり、トレーニングドリフトが減り、モデルのジェネラライズが改善されます。RAG が最新の AI スタックの必須コンポーネントになるにつれ、これらのパイプラインを効果的に構築することは非常に重要ですが、見過ごされがちです。
- モデルの最適化と効率的な導入 — 量子化を意識したトレーニング、知識の抽出、低ビット精度のフォーマットなどの手法は、パフォーマンスとコストのバランスを取りながら、エッジとクラウドの導入における推論効率を最適化します。
- 機械学習 (MLOps) 向けの堅牢な CI/CD — 自動化されたモデル再トレーニング、バージョン管理、およびロールバックメカニズム (GitOps、MLflow、または Kubeflow 経由) により、再現性と信頼性を維持しながら迅速な反復が可能になります。
「企業は非効率的な推論に何百万ドルも浪費しています。ハードウェアから導入まですべてを最適化することで、この問題を解決しました。」 — エンジニアリング担当副社長、ユージン・チエン氏
ソートリーダーシップの枠を超えて、私たちはGTCに真の革新をもたらし、次世代推論エンジンを正式に発表しました。スピード、スケール、効率性を重視して構築された、これこそが AI 推論の未来です。
GMI クラウド推論エンジン:AI 推論の未来はここから始まります
GMI Cloudは、その可用性を発表できることを嬉しく思います 推論エンジンは、これまでにない規模で低レイテンシーで高スループットのAIモデル展開を実現するように設計されています。最新の NVIDIA GPU アーキテクチャと最適化されたソフトウェアスタックを活用するように構築された、 GMI クラウド推論エンジン 企業がAIモデルをより速く、より低コストで、より高い信頼性で導入できるようにします。LLM、ビジョンモデル、リアルタイム AI アプリケーションのいずれを実行していても、GMI Cloud の推論ソリューションはシームレスなパフォーマンスとスケーラビリティを保証します。
GMI Cloudの創設者兼CEOであるアレックス・イェー氏は、「AIアプリケーションの時代が到来しました」と述べています。「GMI Cloud は、アイデアを持っている人なら誰でも何でも構築できる基盤を築いてくれました。AI のコストはかつてないほど低くなっているため、イノベーターは高価なおもちゃをいじくり回すだけでなく、顧客を喜ばせる AI 製品を使って目に見える問題を解決しようと競うことができます。当社の新製品 推論エンジン AI開発と同じくらい簡単にAIの導入を実現するための次のステップです。」
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