Opening Keynote 要約&文字起こし※速報 (Snowflake Data Cloud Summit)
はじめに
2024年6月3日、DataCloudSummit24が開催されました！
この記事では、初日のOpening Keynoteの内容を機械的ですが要約&文字起こしして記載します。
日本語
要約
第1章：Snowflakeの使命とSnowflakeサミットの紹介
Snowflakeは、あらゆる種類のデータとの作業を簡素化することを使命として設立され、現在はAIを誰もが利用しやすくすることに焦点を当てています。Snowflakeサミットは、世界中のデータとAIの専門家が集まるイベントであり、さまざまな業界や役割の参加者がいます。CEOのSridhar Ramaswamyは、過去10年間にわたるSnowflakeのAIデータクラウドの成長に対する顧客、パートナー、開発者、従業員の支援に感謝を表明しています。
第2章：CEOの経歴とSnowflakeのコミットメント
Sridhar Ramaswamyは、データのバックグラウンドからSnowflakeのCEOになるまでの経歴を共有しています。Snowflakeは顧客の成功に対するコミットメントと、複雑なデータプロセスを簡素化する統合プラットフォームの継続的な努力を強調しています。プラットフォームは、複雑なデータ処理を簡素化し、使いやすさを維持しながら、広範なユースケースをサポートするように拡大しています。
第3章：SnowflakeのAIデータクラウドとCortex AI
SnowflakeのAIデータクラウドの中心はデータであり、プラットフォームは外部データレイクやトランザクションデータに対するガバナンスとパフォーマンスを拡張しています。Cortex AIは、完全に管理されたサービスであり、生成AI機能をSnowflakeユーザーにもたらしています。プラットフォームは、インテリジェントなデータ処理と企業全体でのコラボレーションを活用した現代アプリケーションの作成と運用を可能にしています。
第4章：Polarisカタログと加速された製品提供
Polarisカタログの発表は、Apache Iceberg向けのオープンカタログであり、相互運用性とデータカタログの制御に対するSnowflakeのコミットメントを示しています。プラットフォームは、顧客の要求に応じて製品提供を加速し、特にAI分野では迅速なイノベーションサイクルを実現することを目指しています。Snowflakeは、全体的なプラットフォームでのイノベーションをより速いペースで推進することを目指しています。
第5章：企業におけるAIの未来
AIはデータとの相互作用の新たな可能性を開くため、企業リーダーにとって最優先事項となっています。Snowflakeは、ビジネス用途の信頼性と信頼性の高いAIソリューションの重要性を認識しています。プラットフォームは、データやアプリケーションとの自然な言語によるやり取りを可能にし、企業向けAIの実装に必要なセキュリティと信頼性を確保しています。
文字起こし
全文を表示
データとAIの国へようこそ。世界最大級のAIとデータの専門家の集まりへようこそ。この部屋には、地球上のほぼすべての大陸から人々が集まっています。サンフランシスコの中心部で皆さんと一緒にここにいられるのは素晴らしいことです。ここにはあらゆる業界の人々がいます。また、エントリーレベルのアナリストやソフトウェアエンジニアから、世界のトップ企業のCEOまで、さまざまな人材が集まっています。今週は、データとAIの震源地にいます。本題に入る前に、今週ご一緒くたの皆さん、そして世界中からご視聴いただいている何万人もの方々に、心から感謝申し上げます。Snowflakeのお客様、パートナー、開発者、そしてもちろんSnowflakeの従業員、このジャーニーに参加しているすべての皆さん。あなたは私たちのインスピレーションであり、私たちはあなたのために届けることにとても駆り立てられています。Snowflakeのスタッフ全員に感謝の意を表します。SnowflakeのAIデータクラウドは、この10年間で爆発的に普及しましたが、それは皆さんがSnowflakeのプラットフォーム上で構築し、接続しているもののおかげです。毎日、何千人ものお客様がAIデータクラウド上で情報交換を行っています。データ共有関係と生み出される価値の数は膨大です。そして、毎日 50 億件のクエリに対応しています。これは、地球上で毎日行われるGoogle検索の数とほぼ同じ規模です。考えてみれば、グーグル検索です。また、大企業の膨大なワークロードも受け継いでいます。最大の顧客テーブルには 200 兆行あります。SnowflakeのパワーをPythonユーザーにもたらすSnowparkは、現在、当社のお客様の50%がSnowparkを使用しています。これはすべてあなたのおかげです。これもひとえにお客様のご支援の賜物と感謝申し上げます。そして、彼らのビジネスで。今週は、320人以上が皆さんとストーリーを共有します。私たちは、お客様に素晴らしい製品とサービスを提供するために私たちと協力しているパートナーに感謝しています。200以上の車があなたの旅をサポートします。そしてもちろん、使いやすい製品を作るためにたゆまぬ努力をしている部屋にいるすべてのスノーフレークに感謝します。そして、私たち全員がとても誇りに思っていることです。ありがとうございます。私はSnowflakeのCEOに就任したばかりで、比較的新しい仕事です。あれから3ヶ月が経ちました。楽しい3年間だったと感じることもありますが。そして昨年は、CEOに就任する前にSnowflakeのAI戦略とイノベーションを担当しました。そして、私はそれ以前からSnowflakeの大ファンでした。私はずっとデータに携わってきました。私はバンガロールのとても蒸し暑い地域で育ちました。科学こそが真の進むべき道だと考えられていました。もちろん、私の志は少し違っていました。僕はドラムに情熱を注いでいたけど、両親は「いや、もっといいキャリアが必要だよ」って言ってた。それで、音楽のキャリアを追求する代わりに、他の自然なことをしたんです。ブラウン大学でデータベースの博士号を取得しました。その後、Bell Labs でクエリ処理に数年間携わった後、スタートアップのバグに気付き、ドットコム時代の分析会社で働きました。Snowflakeほど有名でも成功でもありませんが、それでも良い体験です。その後、Googleで広告ビジネスを構築し、主導する非常に長い章を費やしました。しかし、テクノロジー、顧客ユーティリティ、そして素晴らしい人材を組み合わせて、業界をリードするビジネスを生み出すために何が必要かを学びました。現在、Snowflakeほど優れたテクノロジーと顧客の有用性を組み合わせることに注力している企業は世界にありません。そして、今日、皆さんと一緒にここにいられることをとても嬉しく思います。新しいCEOとして、変わらないものから始めることが役立つ場合があります。何よりもまず、世界中の何千もの雪片があなたの成功に夢中になり続けるでしょう。私たちはお客様を第一に考えます。私たちは、自分たちが生み出す製品を支えます。当社のネットワークモータースコアは天井知らずであり、それこそが私たちが日々目指しているものです。Petco がスノーフレークに関する 360 度の顧客ビューを作成してペットの飼い主により良いサービスを提供したり、Sub-Zero 処理コネクテッド製品データを使用して顧客に予防メンテナンスを推奨したり、サンフランシスコ市が部門間でデータを共有して住民体験を向上させたりしています。私たちは、お客様の成功に基づいて成功を測定します。2つ目の変化は、単一の統合プラットフォームを構築するというハードワークへのコミットメントです。すべてのジョブに対して、ばらばらのサービスやツールを提供するのは簡単です。ありとあらゆるものを出荷し続け、統合の大変な作業はあなたに任せてください。Snowflakeでは、そのようなことは行いません。Snowflakeは、複雑な作業をシンプルかつ洗練され、コスト効率の高いものにする統合プラットフォームを提供します。そして、あなたは何を知っていますか?何よりも、Snowflakeは機能します。また、過去数年間にわたり、お客様からご要望のあったより広範なユースケースをサポートするために、大規模な基礎投資を行ってきました。しかし、私たちは、それらを同じコアプラットフォームの一部として提供するために設計するという難しい仕事をしました。そして、これはあなた方全員にとって何を意味するのでしょうか?AIデータクラウドの中核となるのは、もちろんデータです。また、Snowflakeが操作できるデータの世界も拡大しました。現在、Snowflakeのガバナンスとパフォーマンスは、Apache Icebergのようなオープンテーブルフォーマットを使用する外部データレイクやトランザクションデータにまで広がっています。社内外を問わず、お客様のビジネスが重視するあらゆるサイロデータをつなぎ、エコシステム全体で発見、アクセス、コラボレーションする機能を提供しています。そして、このデータ基盤を補完するために、ジェネレーティブAIをすべてのSnowflakeユーザーの手に届けるフルマネージドサービスであるCortex AIを提供しました。そして、このインテリジェントでコネクテッドなコアを活用することで、クラウド上でソフトウェアを構築する従来のSaaSモデルでは不可能だったような最新のアプリケーションを構築して実行することができます。また、これらのアプリケーションのうち1,000以上がすでにAIデータクラウド内で実行されており、そのうち160はSnowflakeマーケットプレイスで入手可能です。営業からマーケティング、財務まで、組織内のすべての人が、コードではなく会話を通じてデータを提供するアプリを使用できます。AIデータクラウドは企業の隅々まで明るく輝いていますが、私たちはまだ始まったばかりです。AIデータクラウドの範囲と機能が拡大するにつれて、多くのお客様、特に大企業のお客様から、セキュリティを一元化し、Snowflakeに保存されているデータだけでなく、すべてのデータにアクセスするためのより良い方法を求める声が寄せられています。適切なジョブに適切なエンジンを適用し、新しいユースケースにSnowflakeを使用するためのシンプルで効率的な方法が必要です。また、カタログを管理していること、およびカタログが自分以外の人によって所有されていないことを知りたいと考えています。だからこそ、Apache Iceberg のオープンカタログである Polaris Catalog を発表できることを嬉しく思います。う っ！拍手 AWS、Google Cloud、Azure、その他多くの業界リーダーとの相互運用性を提供するために、オープンなカタログインターフェイスにコミットできることを嬉しく思います。また、完全な制御と柔軟性を提供するために、今後 90 日以内にこの作業をオープンソース化する予定です。う っ！さて、コアプラットフォームに話を戻すと、何が変わるのでしょうか?商品の納期を早めています。プレビューはありがたいものですが、本番環境に送信できるように GA で処理したいという方もいらっしゃいます。そして、Snowflakeにより多くの機能を追加できるような強固な基盤を構築するのにしばらく時間がかかった後、Snowflakeのデリバリーペースを恒久的に加速させることができます。今後は迅速な配送が期待できます。特にAIでは、イノベーションサイクルが数週間、場合によっては数か月で始まり、数年ではないことは確かです。そしてSnowflakeは現在、プラットフォーム全体でそのペースを牽引しています。この1年間で、200社以上のお客様とお会いしました。そして、これらのミーティングで一番の議題となるのは、私たちSnowflakeがAIをどのように支援できるかということです。なぜ、これがすべての企業リーダーにとって最優先事項であると考えるのでしょうか?AIは、組織内のすべての人が初めて流動的で自然な言語でデータと話すことができるため、大きな可能性を開いています。そして、わずか数年のうちに、私たちが望むものをすべてのアプリに伝え、私たちを理解してくれるようになるのが当たり前になるでしょう。訛りがあろうがなかろうが、これはかなりすごいことだと思います。しかし、ここで問題があります。企業におけるAIのハードルは、消費者向けよりもはるかに高い。信頼性が求められます。それは信頼できるものでなければなりません。また、AIが生み出す可能性について考えるのは非常にエキサイティングですが、消費者向けAIはビジネスユースケースの準備ができていないため、恐ろしいことでもあります。顧客がサポートの質問に対して半分の時間で正しい答えを得るだけでは十分ではありません。しかし、それこそが消費者向けAIの出番です。したがって、直面しなければならない最も差し迫った問題は、AIとデータをどのように活用してビジネスを進化させるかということです。ベンダーロックインを回避するにはどうすればよいですか?プライバシーとセキュリティを保護しながら、AIを駆動するために必要なすべてのデータにアクセスするにはどうすればよいですか?企業が必要とするスキルセットを見つけて採用するにはどうすればよいですか?そして何よりも、AIのコストをどのように管理すればよいのでしょうか?このこと、特に最後の質問は、すべての会話で出てきます。デモを見て、見栄えがいいと言う人もいますが、AIに数千万とは言わないまでも、何百万ドルも投資する前に、お金に見合う価値があることを確認したいと言うのです。理性的なビジネスリーダーなら誰でも、この質問をすべきです。もちろんします。そこでSnowflakeの出番です。エンタープライズAIの時代を切り拓いています。簡単です。効率的です。信頼されています。テクノロジー革命では、物事が簡単になったとき、つまり選ばれた少数の人の手から多くの人の手に渡ったときに、真の大量採用が起こります。AIデータクラウドの下では、かつてないほど理解しやすく、構築しやすく、再発明が容易になりました。私たちはあなたのためにその仕事をしています。そして、これからの10年間は、過去20年、さらには30年間に行われてきたことを凌駕するほどのイノベーションが推進されるでしょう。では、Snowflakeはどのようにしてこれを実現しているのでしょうか?まず、データ、特に非構造化データはAIの基盤です。また、データや企業の要件も把握しています。当社には、エンタープライズグレードのプラットフォームを構築するために何が必要かを理解している世界中の何千人もの人々からなる素晴らしいエンジニアリングチームがあります。そのデータ基盤を補完するために、業界をリードするAI研究チームの1つを結成しました。当社のAI研究チームは、エンタープライズAIの提供に必要な6つの主要分野の数百人のエンジニアを結集しています。これらのチームを率いるエンジニアは、それぞれの分野に多大な貢献をする責任があります。トレーニングでは、ディープスピードと TensorFlow の背後にいる優秀な頭脳を持っています。マルチモダリティの分野では、私たちのチームは、GPT-4よりも優れたパフォーマンスを発揮するマルチモーダルタスクのための最先端のモデルを構築しています。私たちは、LLM360のリーダーを含むオープンソース言語モデルに造詣が深いです。私たちはオープン性の基準を設定しました。自然言語処理と検索の専門知識を提供しています。そしてもちろん、企業にとって最重要課題として、私たちは学界に根ざした驚くべき推論研究を、企業にコスト効率を提供するという問題に応用しています。そして、このチームは猛烈なスピードで取り組んでおり、簡単で効率的、かつ信頼できるAIをすべての人に提供しています。そしてもちろん、AIデータクラウドを強化する統合プラットフォームに組み込まれています。Snowflakeの効率性は、AIが企業内で白紙の小切手を実際に持つことはできないという私たちの理解に根ざしています。そして、私たちは皆、白紙の小切手がどうなるかを知っています、会計士は1年で電話をかけてきます。また、お客様との会話から、Snowflakeは総所有コストを大幅に削減し、価格パフォーマンスを継続的に改善し、新たな収益源を開拓できるよう支援しているため、あらゆるデータプラットフォームの中で最高の投資収益率を実現していると、一貫して耳にしています。Pfizerのような企業は、Snowflakeに移行することでTCOを57%削減することができました。そして、それとまったく同じアプローチをAIにも適用しています。そして、使いやすさ、パフォーマンス、効率性への絶え間ないこだわりを顧客が検証することほどやりがいのあることはありません。また、AIは非常に大きく、急成長している分野であるため、より広範なエコシステムを考慮せずにここでのストーリーを完成させることはできません。信じられないほどの数のプレーヤーと、ほぼ毎日新しい発表があります。私たちには素晴らしいチームがありますが、すべてを自分たちだけで行うことはできません。それには村が必要であり、それが私たちがすべての主要な業界リーダーとパートナーシップを結んでいる理由です。Cortex AIマネージドサービスでは、すでに業界をリードする多くのモデルへのアクセスを提供しています。Google、Meta、Mistral AI、Nvidia、Grakaのモデル、またはもちろん、エンタープライズユースケースのコスト効率を実現するために最適化された独自のSnowflake Arcticモデルを使用できます。また、新しいモデルが登場したら、フルマネージドで利用できるようにします。Snowflake Arcticには、AWS、Microsoft Azure AI、Nvidiaなど、さまざまなモデルガーデンやカタログからアクセスすることもできます。根っからのプロダクトパーソンとして、パートナーがCortex AIを使用してすでに構築しているものを見るのは素晴らしいことです。AIの魔法の鍵を握る理由は、流動的な自然言語でコンピューターやソフトウェアと対話できることです。私たちのパートナーであるCodaは、すでにこれを現実のものにしています。Coda Brainを使用すると、ビジネスユーザーは誰でも、ドキュメントなどのエンタープライズ構造化データまたは非構造化データについて質問でき、エンタープライズユーザーが信頼できる結果を得ることができます。この例では、Coda BrainはCortex AIを使用して、社内ドキュメントに基づいてプロジェクトのマイルストーンに関する正確な応答を生成します。また、答えがどこから来ているのかもわかります。また、ユーザーの許可に応じて、機密情報を保護するためにさまざまな応答を返すことができます。「誰が昇進するんだろう?」みたいな。また、Coda Brainは、SQLのスキルがなくても、完全なデータ結果を返すことができ、従来のビジネス上の質問に答えることができます。つまり、ビジネスユーザーは、会議に参加するために必要なデータとビジュアルを手に入れることができます。Coda Brain は本日からプライベート プレビューに入りますが、その構築方法については明日のセッションで詳しく知ることができます。AI主導の改革は、さまざまな業界で起こっています。私たちは、お客様、お客様、パートナーと協力して、業界の未来を切り拓いています。これらの例の多くは、すでに大規模に生産されています。Deloitte Germanyは、生産の異常を理解することを目的としたスマートファクトリーデータプラットフォームの共同パイロットを開発しました。この共同パイロットは、大規模な顧客に、過去のインシデント データを使用して問題と運用を解決するためのガイド付き調査エクスペリエンスを提供します。アクセンチュアは、Generation Assistant内で臨床試験を構築しました。このソリューションにより、研究者は先行研究と独自のデータを活用して臨床研究を加速し、新薬をより早く患者に届けることができます。EYは、保険インサイトプラットフォームを強化し、インフラセンチメントを要約し、クレームセンターへの問い合わせから確認メールを生成しました。これにより、アジャスターの生産性と有効性、および顧客のネットプロモータースコアの両方が向上しています。リストはどんどん増えていきます。プラットフォームとエコシステムへの投資は、将来を見据えながら、今日、信じられないほどの価値を提供していることを意味します。AIデータクラウドは、エコシステムに登場する最も革新的なモデルやアプリケーションへのアクセスを提供し、企業のデータ基盤内で利用可能で、管理および効率的になります。現在、Nvidia ほど AI の代名詞となっている企業はありません。SnowflakeとNvidiaは共同で、企業がジェネレーティブAIを夢想から現実に変えるのを支援しています。Nvidiaは多くのパートナーソリューションを支えており、SnowflakeはAIそのものに心を痛めています。それだけでなく、アクセラレーテッドコンピューティングにより、データ処理をより安価かつ高速にするために協力しています。本日は、Nvidiaの創業者兼CEOであるJensen Huang氏からライブでお話を伺うことができ、大変光栄に思います。大きな拍手をお願いします。ここにあります。お会いできてうれしいです。ジェンセン、昨年のサミットに戻ってきてくれてうれしいです。あなたは、世界がかつて経験したことのない最大のコンピューティング革命の真っ只中にいるとおっしゃいました。それ以来、物事がいかに速く動いているかを見るのは信じられないことです。どう思いますか。ええ、まず第一に、私たちが一緒に行おうとしている発表は、とてもとても重要なので、ライブであなたと一緒にいられたらいいのにと思います。そして、これは私たちが取り組んでいる最も重要なテクノロジーの1つです。まず、先ほどおっしゃいましたが、Cortex AIには素晴らしいチームがあります。私たちはCortex AIと連携してきました。素晴らしいAIチームですね。それは本当に、本当に世界クラスです。私が台湾に来たのは、コンピューティングの新時代の幕開けを迎えたからです。そして、AIインフラ、世界のコンピューティングインフラは、本当にここに構築されています。ですから、私はここにいるすべてのテクノロジー企業のエコシステムを統合し、新しい産業革命のためのAIインフラストラクチャの構築に集中できるようにここにいます。だから、クレイジーでクレイジーな数日間だったし、クレイジーな一週間になるだろう。そうでなければ、私はあなたと一緒にそこに住んでいます。ありがとう、ジェンセン。次の産業革命とそれがもたらす影響についてお話しいただくだけでも、素晴らしいものです。少し話は変わりますが、私たちのパートナーシップと、私たちがどのようにお客様を一緒にサポートしているかについてお話ししたいと思います。ご存じのとおり、業界をリードする NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティングは、お客様にとって画期的なものです。また、SnowflakeのAI研究チームにとっても、Snowflake Arcticの開発は大きな変化をもたらしました。私たちのチームは、非常に効率的な NVIDIA GPU を使用して、わずか 3 か月でわずか数百万ドルで Arctic を構築しました。また、SnowflakeのNVIDIAエンジニアリングコラボレーションは、トレーニング時間の短縮と効率の向上に役立ちました。これにより、コミュニティと顧客のために最先端のモデルを構築することができました。ジェンセンさん、特に北極圏の早期打ち上げパートナーの1人としてどう思いますか?ええ、これは本当に素晴らしい成果です。まず、先ほど本当に重要なことをおっしゃいましたね。実際のところ、AIは非常に大規模なコンピューティングを必要としており、それをできるだけ早く行う必要があり、それは可能な限り費用対効果の高い方法に直結します。インフラストラクチャをレンタルする時間が短ければ短いほど、コストは低くなります。モデルをトレーニングできるイテレーションが多ければ多いほど、市場投入までの期間が短くなります。テクノロジーは非常に速く進化しており、市場投入までの時間がすべてです。画期的な新しい成果を市場に投入する時期が来るかもしれませんし、段階的に優れた成果を上げる市場に次ぐものになるかもしれません。そのため、市場投入までの時間、効率性、コストが非常に重要です。そして、いずれの場合も、トレーニング時間は非常に重要です。もちろん、トレーニング時間のパフォーマンスを下げる作業、パフォーマンスを上げること、トレーニング時間を短縮する作業は、インフラストラクチャとその管理方法に関係していますが、その多くはトレーニングソフトウェア、つまり、非常に多くのプロセッサでこれらの信じられないほど大きなモデルをトレーニングできるようにするために必要なスタック全体に関係しています。ですから、私たちが成し遂げた成果は本当に素晴らしいものです。それが終わったら、ここで起こっていることの1つを思い出してください。私たちはそれを推論と呼んでいましたが、まさに推論です。しかし、推論はほとんどの人にとって、AIに何かを提示し、AIに何らかの予測をさせることを考えています。ここで実際に起こっているのは、AIモデルがトークンを生成する生成AIの時代だということです。これらのトークンは、インタラクティブ性とエクスペリエンスが良好になるようにできるだけ早く生成する必要がありますが、コストを下げるためにも迅速に生成する必要があります。ですから、発電速度は本当に重要です。また、トークン生成のための革新的なランタイムである TensorRT -LM を統合するために、お客様のチームと協力できたことを嬉しく思います。そうです。チーム間のコラボレーションは、トレーニングと推論の両方で見ていて素晴らしいものでした。また、アクセラレーテッドコンピューティングをSnowflakeプラットフォームに直接導入するために提携しています。Cortex AIは、企業のジェネレーティブAIの民主化を支援するフルマネージドサービスで、NVDアクセラレーテッドコンピューティングでのみ動作します。顧客が安全なカスタム AI ソリューションを開発できるようにする Snow Park コンテナー サービスも、NVIDIA チップによって加速されます。そしてもちろん、共有する大きな新しい発表がなければ、私たちはここにいなかったでしょう。スノーフレークは、検索に最適なNemo RetrieverマイクロサービスをCortex AIに統合し、ビジネスユーザーがAIを活用したカスタムメイドのアプリケーションを効率的に構築して活用できるように、nvidia AIエンタープライズソフトウェアを採用したことを発表できることを嬉しく思います。これは信じられないようなニュースだと思うし、ジェンセンさんに感謝します。アクセラレーテッド・コンピュートをお客様にお届けする上で、最もやりがいを感じることは何ですか?ええ、これは本当に非常に、一歩下がってみると、これは深遠な発表であり、いくつかの異なる方法です。まずはNEMOレトリバーです。NEMO Retriever はセマンティック クエリ ライブラリです。データの埋め込みを行います。企業の最も重要な資産である最も重要なデータは、独自のデータであり、Snowflake上にあります。そして、それはあなたの最も大切なリソースです。私たちは今、あなたがそれを埋め込み、それをインデックス化し、それを検索し、それをランク付けするのを助ける能力を持っています。そして、非常に簡単な方法で、非常に大きな独自のデータをチャット機能に直接接続します。そしてもちろん、チャットできるようになったら、社内で開発している他のマイクロサービスや他のAIに接続できます。現在、NEMO Retrieverは、膨大な量のデータを処理できるように、何年もかけて作成し、何百人ものエンジニアが参加した計算エンジンです。2つ目は、ハイパフォーマンスコンピューティング、アクセラレーテッドコンピューティング、ジェネレーティブAIコンピューティングを初めてデータに導入するという点で、非常に重要なことです。昔はコンピュータがあり、ストレージからデータを取り出し、それをネットワークに移し、コンピュータで計算を行っていました。データをコンピューターに移動します。しかし、ご存じのとおり、データは非常に膨大になっており、先ほどお話しした統計の中には、ある種の驚異的なものもあります。企業がSnowflakeに保有するデータ量は非常に膨大であるため、処理を行うために別の場所に移動することはできません。データへのコンピューティングに移行するだけで、はるかに簡単です。そして今、NvidiaのアクセラレーテッドコンピューティングとジェネレーティブAIコンピューティングがすべてのクラウドに搭載され、Snowflakeと同じ場所にあるため、Cortex AI上で処理を実行できるようになったことは、完全に革命的です。データ移動にかかるコストだけでなく、時間、コスト、セキュリティ上の懸念も取り除かれています。これは本当に大変なことです。私はこれ以上ないほど同意しました。先ほど、200 兆行のテーブルについて説明しましたが、それを別の場所に移して何かを行おうとしています。そんなことないですよ。そして、それがこのコラボレーションの真価を発揮するところです。もちろん、私たちのパートナーシップでエキサイティングなのは、お客様が達成できたことです。例はたくさんあります。シーメンス・エナジーは、世界中の技術チームが約70万ページの研究開発文書を検索して質問できるように、ぼろきれベースのチャットボットを構築しました。もちろん、これはCortex AIとNVIDIA GPUと流線型フロントエンドを使用して構築されています。これは、AIによる生産性の大幅な向上の一例にすぎません。そして、このようなユースケースは業界全体で数多く見られます。大まかに言うと、AIアプリケーションに関してどのような傾向が見られますか?人々はどこで価値を得ているのか?もちろん、最も重要なユースケースの1つはカスタマーサービスです。ほぼすべての企業、あらゆる業界に、通信事業者の顧客、金融サービス、医療サービスなど、社内の顧客や外部の顧客など、何らかの顧客がいます。今回初めて、自動化されたAI生成エージェントに接続できるようになりました。さて、ジェネレーティブAIで重要なことは、もちろん、カスタマーサービスや従業員や顧客とのエンゲージメントを自動化し、改善できることです。しかし、非常に重要なことは、会社をフライホイールに接続することです。なぜなら、もちろん、あなたが会社で大切にしている最も重要なことは、あなたのビジネスに関する知識、顧客に関する知識、あなた自身に関する知識だからです。これらはすべて、データにエンコードされ、取り込まれます。ですから、ここで非常に重要なことの1つは、世界をこのフライホイールに接続すると、Snowflakeにロードしなければならないデータ量が指数関数的に増加するということです。すでに指数関数的に成長しています。おそらく、ジェネレーティブAIによってターボチャージャーがかかるでしょう。そして、Cortex AIをそのデータのすぐそばに置くことで、顧客を支援し、すべての顧客とすべての顧客が処理を行い、生成AIを活用し、コストを削減することができます。すごいですね。まあ、確かに、私たちがまとめる前に機会に事欠きません。ここにいる聴衆は、エンタープライズAIをどのように始めることができるかについて、あなたからの知恵を高く評価すると確信しています。彼らに何かアドバイスはありますか?その一つが、ジェネレーティブAIがどれだけのスピードで動くのかということに気付きました。私たちはかつて、世界がムーアの法則の速度で動いているのを見ていました。AIはムーアの法則よりもはるかに速い速度で動いています。2年に2回ではなく、半年に2回です。しかし、今や、私たちはそれよりもさらに速く動く可能性が高いことは明らかです。その理由は、先ほどお話ししたこのデータフライホイールのためです。社内では、ジェネレーティブAIを使っていくつかのことをやっています。1つは、働き方を変革することです。そして、私たちはビジネスの最も重要な部分であるチップの製造と設計から始めました。これにより、はるかに広い設計空間を探索することができ、エンジニアは、時間がなかったり、能力がなかったり、アルゴリズムを実行するAIがなかったりする実験を自由に試すことができます。そして今、私たちはより大きなデザイン空間を探求することができます。また、AIを活用して、コンピューターグラフィックスという自社のビジネスを変革しています。最適化などを探すためにAIを使わずにソフトウェアを設計することはもうできません。また、AIを活用して、自動運転車などの新しいビジネスを発明しています。私たちは、デジタル生物学を用いてヘルスケアで行っているヒューマンロボティクスの研究を行っています。ジェネレーティブAIがなければ、そうでなければ取り組めなかったであろう多くの新しいビジネス。そして最後に、水平的には、社内のすべての組織が、登録を使用してエージェントで補強する方法を模索し、最も困難なビジネスプロセスや、最も多くの人が関与するビジネスプロセスを見つけて、自動化できるようにしています。ここで本当に重要なことの1つは、一方では、できるだけ早くこの列車に飛び乗りたいという考えに立ち返ることです。それが飛んでいくのを見るのは良い戦略ではありません。この列車にできるだけ早く飛び乗ることが大切です。それを使って自社のビジネスを変革したり、新しいビジネスに参入したりすることもできますが、最終的には、ジェネレーティブAIを活用すれば、社内のフライホイールをつなぎ、会社のデータや体験を取り込むことができます。とても恵まれている社員がいて、社員が長く勤めているのを目の当たりにしていますが、それでも転職する社員がいます。彼らは昇進します。引退することもあります。他の国に行くこともあります。時々、彼らは学校に戻ります。他社に行くこともあります。私たちは、社内のすべてのビジネスプロセスがキャプチャされ、会社のDNAにコード化されていることを確認したいと考えています。最も重要なビジネスプロセス、最も重要なことのすべてを取り込み、それをフライホイールに接続して、データに取り込むことができるようにする必要があります。これらのジェネレーティブAI体験の1つ1つがフライホイールに変身します。そのフライホイールがデータをキャプチャします。それをSnowflakeに入れます。これをCortex AIで処理します。それを会社のAIに変えて、フライホイールをさらに駆動させます。本日の発表は、本当に画期的なことだと思います。やってくれて本当にうれしいです。Snowflakeがこのイノベーションを推進してくれたことをとても嬉しく思いますし、これは完全にゲームチェンジャーになると思います。それはすごいですね。ジェンセンさん、どうもありがとうございました。台北にいらっしゃる間もご参加いただきありがとうございます Jensen Huang皆さん、ありがとうございました。ありがとう、ジェンセン。最初にジェンセンに電話してもいいかと尋ねたとき、彼は問題ないと言ってくれた。午前1時でも電話します。彼は台北に旅行に来ていました。会話にとても感謝しています。Jensen や NVIDIA のようなパートナーが、この AI の旅を共に歩んでいることは、本当に素晴らしいことです。私たちはあなたのために巨大で弱い計画を持っています。だから私はあなたにこれを残したいと思います。当社の統合プラットフォームは、かつてないほど優れており、強力です。これにより、複雑な作業がシンプルに、洗練され、コスト効率が高くなります。また、製品の提供を恒久的に加速しています。一般的に入手可能な製品が必要であり、私たちはそれを迅速に実現するつもりです。また、当社のAIチームは、AIデータクラウドを強化する統合データプラットフォームに組み込まれた、簡単で効率的、かつ信頼性の高いAIをすべての人に提供するために、猛烈なスピードで取り組んでいます。今週は、あなたが正しい場所にいます。エンタープライズAIの時代が到来しました。ありがとうございます。
English
Summary
Chapter 1: Snowflake's Mission and Introduction to Snowflake Summit
Snowflake was founded with a mission to simplify working with all kinds of data and is now focusing on making AI accessible to everyone. The Snowflake Summit is a gathering of data and AI professionals from around the world, with a diverse range of attendees from various industries and roles. The CEO, Sridhar Ramaswamy, expresses gratitude to customers, partners, developers, and employees for their support in the growth of Snowflake's AI data cloud over the past 10 years.
Chapter 2: CEO's Background and Snowflake's Commitment
Sridhar Ramaswamy shares his journey from a data background to becoming the CEO of Snowflake. He emphasizes Snowflake's commitment to customer success and the continuous effort to build a unified platform that simplifies complex data processes. The focus is on delivering a platform that just works and has expanded to support broader use cases while maintaining ease of use.
Chapter 3: Snowflake's AI Data Cloud and Cortex AI
The core of Snowflake's AI Data Cloud is data, and the platform now extends its governance and performance to external data lakes and transactional data. Cortex AI, a fully managed service, brings generative AI capabilities to Snowflake users. The platform enables the creation and operation of modern applications that leverage intelligent data processing and collaboration across the enterprise.
Chapter 4: Polaris Catalog and Accelerated Product Delivery
The announcement of the Polaris Catalog, an open catalog for Apache Iceberg, signifies Snowflake's commitment to interoperability and control over data catalogs. The platform is accelerating product delivery to meet the demands of customers who seek rapid innovation cycles, especially in AI. Snowflake aims to drive innovation at a faster pace across the entire platform to support evolving business needs.
Chapter 5: The Future of AI in the Enterprise
AI is becoming a top priority for enterprise leaders as it opens up new possibilities for interacting with data. Snowflake recognizes the importance of reliable and trustworthy AI solutions for business use cases. The platform is focused on enabling natural language interactions with data and applications, while ensuring the security and reliability required for enterprise AI implementations.
Transcription
View Full Text
Wow. Welcome, data and AI nation. Welcome to the largest gathering of AI and data professionals in the world. In this room, we have people from nearly every continent on the planet, nearly. It's incredible to be here with you all in the heart of San Francisco. People are here from every industry. And we have folks from entry -level analysts and software engineers to CEOs of the top companies in the world. You are at the epicenter of all things data and AI this week. Before we get started, I want to express my deep gratitude to each of you with us this week and to the tens of thousands that are tuning in from all over the world. Our customers, our partners, developers, and of course, Snowflake employees, all of you who are part of this journey. You're our inspiration and we're so driven to deliver for you. So thank you from all of us here at Snowflake. The Snowflake AI data cloud has exploded over the last 10 years because of what you're all building and connecting on our platform. We have thousands of customers exchanging information every single day on the AI data cloud. The number of data sharing relationships and value created is enormous. And we're serving five billion queries every single day. That's almost the scale of the number of daily Google searches that happen on the planet. Think about that, Google searches. And we're handing massive workloads from the biggest companies. There are 200 trillion rows in our largest customer table. Snowpark, which enables us to bring the power of Snowflake to Python users, is taking off. 50% of our customers are now using Snowpark. All of this happens thanks to you. We are grateful for the support of our customers. And with their business. Over 320 of them will be sharing their stories with you this week. We are grateful to our partners who work with us to bring amazing products and services to our customers. Over 200 of them are here to support your journey. And of course, thanks to all the Snowflakes in the room who work tirelessly to create a product that is easy to use. And one that we are all very proud of. Thank you. I'm relatively new in this job as the CEO of Snowflake. It's been three months. Even though it sometimes feels like, you know, three years in a good fun kind of way. And for the last year, I let Snowflakes AI strategy and innovation before becoming CEO. And I've been a big fan of Snowflake for many years prior to that. I worked in data all my life. I grew up in a very steamy neighborhood in Bangalore. Science was thought to be the true way forward. Of course, I had slightly different aspirations. I was passionate about drumming, but my parents were like, no, no, no, no, you need a better career than that. And so instead of pursuing my musical career, I did the only other natural thing. I got a PhD in databases from Brown University. And then I worked on query processing at Bell Labs for quite a few years before getting the startup bug and working on an analytics firm in the dotcom era. Not one quite as well known or as successful as Snowflake, but a good experience nonetheless. I then spent a very long chapter building and leading the ads business at Google. But I learned what it requires to combine technology, customer utility and amazing people to create an industry leading business. Now, there's no company in the world that is more focused on combining great technology with customer utility than Snowflake. And I'm beyond excited to be here with you today. As the new CEO, it's sometimes useful to start with what's not going to change. First and foremost, thousands of snowflakes around the world are going to continue to be obsessed with your success. We put customers first. We stand behind the product that we create. Our network motor scores are through the roof, and that's what we aspire for day in and day out. Whether it's Petco creating their 360 -degree customer view on snowflake to better serve pet parents, our Sub -Zero processing connected product data to recommend preventative maintenance to customers, or the city of San Francisco sharing data across departments to create a better resident experience. We measure our success based on your success. The second thing that is now going to change is our commitment to the hard work of building a single unified platform. It's easy to deliver a disjointed set of services and tools for every job. Just keep shipping all manners of things and leave the hard job of integration to you. At Snowflake, we don't do that. Snowflake delivers a unified platform that makes the complex simple, sophisticated, and cost efficient. And you know what? Most of all, Snowflake just works. And over the past several years, we have made major foundational investments to support much broader use cases that you've been asking us for. But we have done the difficult job of engineering them to deliver them as part of the same core platform that just works. And what does this mean for all of you? At the core of the AI Data Cloud is, of course, data. And we have expanded the universe of data that Snowflake can operate on. Now, Snowflake's governance and performance extends to external data lakes with open table formats like Apache Iceberg and to transactional data. We've connected every silo of data that your business cares about, whether it's internal or external, and we have provided the ability to discover, access, and collaborate across your ecosystem. And to complement this data foundation, we have delivered Cortex AI, our fully managed service that puts generative AI into the hands of every Snowflake user. And then leveraging this intelligent and connected core, you can build and run modern applications of the kind that are not even possible in the traditional SaaS model of building software on the cloud. And over 1 ,000 of these applications are already running inside the AI Data Cloud, and 160 of these are available in the Snowflake marketplace. Every person in your organization, from sales to marketing to finance, can use apps that deliver data to them through conversation, not code. The AI Data Cloud is lighting up every corner of the enterprise, and we're just getting started. As the AI Data Cloud has expanded in scope and capability, many of you, especially those at large enterprises, have been asking us for better ways to centralize security and access to all your data, not just the data that's stored in Snowflake. You want a simple and efficient way to apply the right engine for the right job and use Snowflake for new use cases. And you want to know you have control over your catalog and that it's not owned by anyone other than you. And that's why I am thrilled to announce the Polaris Catalog, an open catalog for Apache Iceberg. Whoo! APPLAUSE I am delighted to be making this commitment to open catalog interfaces to deliver interoperability with AWS, Google Cloud, Azure, and many other industry leaders. And to give you total control and flexibility, we will be open sourcing this work in the next 90 days. Whoo! Now, back to the core platform, what is changing? We are accelerating product delivery. We know that while we appreciate previews, you want things in GA so you can send them into production. And after some time of building a solid foundation to be able to add on more capabilities to Snowflake, you're permanently accelerating our pace of delivery. You can expect rapid -fire delivery from us going forward. And this matters, especially in AI, where innovation cycles run in weeks, maybe months, certainly not years. And Snowflake is now driving that pace across the entire platform. Or the past year, I've met with over 200 customers. And the number one topic that comes up in these meetings is how we, Snowflake, can help with AI. Why do we think this is top of mind for every enterprise leader? AI is opening up enormous possibilities because for the first time, every person in the organization can talk to their data in fluid, natural language. And in just a few years, the norm is going to be that we're going to be able to tell every app what we want and is going to understand us. Accent or no accent, which I think is pretty amazing. But here's the issue. The bar for AI in the enterprise is much higher than that for consumer use. It has to be reliable. It has to be trustworthy. And while at one hand, it's tremendously exciting to contemplate the possibilities that AI creates, it's also scary because consumer AI is not ready for business use cases. It's not good enough for your customers to get the right answer to their support question half the time. And yet, that's where consumer AI is. So the most pressing problems that you have to confront are, how can I harness my AI and my data to evolve my business? How do I avoid vendor lock -in? How do I get access to all the data I need to drive AI while also protecting my privacy and security? How do I find and hire the skill set that my enterprise needs? And most of all, how do I manage the cost of AI? This, especially the last question, comes up in every conversation. People look at demos, say it looks great, but they say, I want to make sure that I'm getting my money's worth before I go and invest millions, if not tens of millions, into AI. Every rational business leader should ask that question. Of course, I do. And that's where Snowflake comes in. We are pioneering the era of enterprise AI. It's easy. It's efficient. It is trusted. In technology revolution, true mass adoption happens once things become easy, when things go from the hands of the chosen few to the hands of many. Under the AI data cloud, it's never been easier to understand, easier to build, easier to reinvent. We're doing that work for you. And the next 10 years are going to drive so much innovation that they will dwarf what's been done over the last 20, even 30 years. So how is Snowflake making this happen? First, data, particularly unstructured data, is the foundation of AI. And we know data, and we know enterprise requirements. We have an amazing engineering team of thousands of people across the globe that understand what it takes to build an enterprise -grade platform. To complement that data foundation, we have assembled one of the leading AI research teams in the industry. Our AI research team brings together hundreds of engineers in the six key disciplines required to deliver enterprise AI. The engineers leading these teams are responsible for seminal contributions to their fields. In training, we have the brilliant minds behind deep speed and TensorFlow. In the area of multimodality, our team builds state -of -the -art models for multimodal tasks that perform better than GPT -4. We have depth in open source language models, including the leader of LLM360. We set a standard for openness. We are bringing expertise in natural language processing and search. And of course, top of mind for the enterprise, we are applying amazing inference research rooted in academia to the problem of delivering cost efficiency to the enterprise. And this team is working at breakneck speed to deliver easy, efficient, and trusted AI to all of you. And of course, it's built into our unified platform that powers the AI data cloud. Snowflake's promise of efficiency is rooted in our understanding that AI can't really have a blank check in the enterprise. And we all know what happens to blank checks, the accountants come calling in a year. And I hear consistently from my customer conversation that Snowflake delivers the best return on investment of any data platform because we dramatically lower the total cost of ownership, that we continuously improve price performance, and that we help people unlock new revenue streams. Companies like Pfizer were able to reduce their TCO by 57% by migrating onto Snowflake. And we are applying that exact same approach to AI. And there's nothing more rewarding than your customers validating that relentless focus on ease, performance, and efficiency. And AI is such a large and burgeoning field that no story here can be complete without considering the broader ecosystem. There are an incredible number of players and a new announcement practically every day. While we do have an amazing team, we cannot do everything by ourselves. It takes a village and that's why we have partnerships with all the leading industry leaders. Within our Cortex AI managed service, we have already given you access to many industry leading models. You can use models from Google, Meta, Mistral AI, Nvidia, Graka, or of course our own Snowflake Arctic models, which have been optimized to deliver cost efficiency for enterprise use cases. And as new models emerge, we will be making them available to you fully managed. You can also access Snowflake Arctic via your model garden or catalog of choice from AWS, Microsoft Azure AI, Nvidia, and many, many others. As a product person at heart, it's been incredible to see what partners are already building using Cortex AI. The magic unlock of AI is being able to interact with our computers, with software, in fluid, natural language. Our partner Coda is already making this a reality. With Coda Brain, any business user can ask questions of their enterprise structured or unstructured data like documents and they can get results that an enterprise user can trust. In this example, Coda Brain uses Cortex AI to generate an accurate response about project milestones based on internal documents. It also tells us where the answer is coming from. And depending on a user's permission, it can give different responses to protect sensitive information. Like, I don't know, maybe who's getting promoted? And Coda Brain can return full data results to answer classic business questions without any SQL skills. This means business users have the data and the visuals they need to walk into any meeting. Coda Brain is entering private preview today and you can learn more about how it was built in a session tomorrow. AI driven reinvention is happening across industries. We are working with you, our customers, and our partners to pioneer the future of your industry. Many of these examples are already in production at large scale. Deloitte Germany has developed a co -pilot in their smart factory data platform, targeted at understanding production anomalies. This co -pilot gives giant customers a guided research experience to use historical incident data to resolve issues and operations. Accenture has built a clinical study inside Generation Assistant. This solution enables researchers to take advantage of prior research and their proprietary data to accelerate their clinical studies, thus getting new medicines to patients faster. EY has enhanced their insurance insights platform to summarize infra -sentiment and generate confirmation emails from claims center calls. This is increasing both adjuster productivity and effectiveness and customer net promoter score. The list goes on and on. Our investments in the platform and in the ecosystem means that we're delivering incredible value today, while also future -proofing. The AI data cloud gives you access to the most innovative models and applications emerging in the ecosystem, available within your enterprise data foundation and managed and made efficient for you. Now, no company is more synonymous with AI than Nvidia. Together, Snowflake and Nvidia are helping enterprises turn generative AI from an aspiration to a reality. Nvidia is underpinning many of our partner solutions and Snowflake heartaches AI itself. Not only that, we are collaborating to make data processing both cheaper and faster with accelerated computing. We are very fortunate to be joined here today, live from Taipei, founder and CEO of Nvidia, Jensen Huang. Please give him a big round of applause. Here it are. Great to see you. Jensen, it's great to have you back at Summit last year. You said you're in the midst of the biggest computing revolution the world has ever seen. It's been incredible to see how quickly things have been moving since then. What do you think? Yeah, first of all, I wish I could be there with you live because the announcement we're about to make together is just so, so important. And it's one of the most important technologies we work on. First, I want to say, you said earlier, Cortex AI has an amazing team. We've been working with Cortex AI. You have an amazing AI team. It is truly, truly world -class. I'm here in Taiwan because we're at the beginning of a new era in computing. And the AI infrastructure, the computing infrastructure of the world is really built here. And so I'm here to unite the ecosystem of all the technology companies here so that we can focus on creating the AI infrastructure for the new industrial revolution. And so it's been a crazy, crazy few days and it's going to be a crazy week. Otherwise, I'd be there live with you. Thank you, Jensen. Just to hear you speak about the next industrial revolution and the impact that it can have is amazing. Shifting gears just ever so slightly, I want to talk about our partnership and how we are supporting customers together. You know this NVIDIA's industry leading accelerated computing is game changing for our customers. And it's also been game changing for Snowflake's own AI research team as we develop Snowflake Arctic. Our team built Arctic in just three months for only a few million dollars on incredibly efficient NVIDIA GPUs. And the Snowflake NVIDIA engineering collaboration helped reduce training time and improve efficiency. These allowed us to build state -of -the -art models for our community and our customers. What do you think, Jensen, especially as one of the early launch partners for Arctic? Yeah, this is really a great achievement. First of all, you said something earlier that's really important. The fact of the matter is, AI requires very large scale computing, and we should do it as quickly, which translates directly to as cost effectively as possible. The less time that you have to rent the infrastructure, the lower the cost. The more iterations you could train your models, the sooner you can get to market. The technology is moving so fast, time to market is everything. You could either be time to market with a groundbreaking new achievement, or you could be second to market that makes an incrementally better achievement. And so time to market is vitally important, efficiency is vitally important, cost is really important. And in every single case, the training time is vitally important. The work in getting training time performance down, of course, getting performance up and training time down has everything to do with the infrastructure, how it's managed, but a lot of it has to do with the training software, the entire stack that it takes to be able to train these incredibly large models across a very large number of processors. And so the achievement that we had is really terrific. When that's done, remember one of the things that's happening here. We used to call it inference, and it's truly it's inference. But inferences is for most people, thinking about presenting something to an AI and having the AI make some prediction. What's really happening here is that we're now in the era of generative AI, where the AI model is generating tokens. We want to generate those tokens as quickly as possible so that the interactivity and the experience is good, but also you want to generate it quickly so that the cost could be down. And so rate of generation is really important. And we've had the good pleasure of working with your team to integrate TensorRT -LM, which is really a revolutionary runtime for token generation. That's right. The collaboration between the teams has been just fabulous to watch both in training as well as inference. We've also partnered to bring accelerated computing directly to the snowflake platform. Cortex AI, our fully managed service that helps enterprises democratize generative AI runs only on nvd accelerated compute. Snow Park container services, which allows customers to develop secure custom AI solutions, is also accelerated by nvidia chips. And of course we wouldn't be here if we didn't have a big new announcement to share. I am thrilled to announce that snowflake has adopted nvidia AI enterprise software to integrate Nemo Retriever microservices, which are great for search into Cortex AI so that business users can efficiently build and leverage bespoke AI powered applications. I think this is incredible news and thank you Jensen. What excites you most about bringing accelerated compute to our customers? Yeah, this is really a very, when you take a step back, this is a profound announcement and a couple of different ways. So the first thing is NEMO Retriever. NEMO Retriever is a semantic query library. It does the embedding of your data. The most important data of your, the most important asset of a company is its proprietary data and it sits on Snowflake. And so it's your most treasured resource. We now have the ability to help you embed that, index that, search that, rank that. And in a very simple way, connect extremely large and proprietary data directly to your ability to chat with it. And of course, once you can chat with it, you can connect it to a whole bunch of other microservices and other AIs that you're developing in your company. Now, NEMO Retriever is a compute engine that is years into making and hundreds of engineers so that we could process enormous amounts of data. The second thing that you said is really important because for the very first time, we're bringing high -performance computing, accelerated computing and generative AI computing to the data. You know, back in the old days, we have a computer and we would retrieve data from storage and we move it over to network and we do the computation in the computer. We move data to computer. But as you know, the data has become so gigantic and some of the statistics that you were talking about earlier is kind of mind blowing. The amount of data that companies have in Snowflake is so gigantic, you can't move that somewhere else to do the processing. It's a lot easier just move to computing to the data. And now that Nvidia accelerated computing and generative AI computing is in every single cloud and the same place where Snowflake is, to be able to do the processing right there on Cortex AI is completely revolutionary. The amount of data movement cost and, you know, well just the time it takes, the cost it takes and whatever security concerns that you have is now taken away. This is just a big, big deal. I couldn't agree more. Earlier, I talked about a table with 200 trillion rows and now trying to shift that over somewhere else to do something. That's really not a thing. And that's where this collaboration really comes in. Of course, what's been exciting about our partnership is what customers have been able to accomplish. I have lots of examples. One particular one is from Siemens Energy, who built a rag -based chatbot for technical teams around the world to search and ask questions about 700 ,000 pages of R &D documents. And this was built using Cortex AI, of course, with NVIDIA GPUs and a streamlit frontend. And this is just one example of a massive productivity boost from AI. And we're seeing many use cases like this across the industry. Broadly Jensen, what trends are you seeing in terms of AI applications? Where are people getting value? Well, of course, one of the most important use cases is customer service. In just about every single company, every single industry, there's some customer, either internal customer employees or external customers, whether it's telco customers or financial services or health services or whatever, all these large industries have just a massive amount of queries that come in related to customer service. For the very first time, you can connect that up to an automated and AI generative agent. Now, the important thing, of course, with generative AI is you could automate and improve the customer service and the engagement with employees and customers. But very importantly, you connect your company into a flywheel. Because, of course, the most important thing you treasure in your company is knowledge of your business, knowledge of your customers, knowledge of yourself. That is all encoded in, captured in our data. And so one of the things that's really going to be very important here is that once we connect the world to this flywheel, the amount of data that we're going to have to load into Snowflake is going to grow quite exponentially. It's already growing exponentially. It's probably going to get turbocharged because of generative AI. And having Cortex AI right next to that data is going to help customers, help all of your customers and all of our customers do their processing, engage generative AI, and drive down their cost. That's amazing. Well, certainly there's no shortage of opportunity before we wrap up. I am sure our audience here would appreciate some wisdom from you on how they can get started with enterprise AI. What advice would you have for them? One of the things that we did, we realized the rate at which generative AI is going to move. We used to see that the world was moving at Moore's Law rate. AI is moving at much faster than Moore's Law rate. Not 2x every two years, but 2x every six months. But it is pretty clear now that we're likely to move even faster than that. And the reason for that is because of this data flywheel that I was just talking about. Inside our company, we're using generative AI to do several things. One, to transform the way we work. And we started in the most important part of our business, which is building and designing chips. It allows us to explore much, much larger design spaces and free enable our engineers to be able to try experiments we otherwise didn't have time, didn't have the capacity to, or didn't have the AI to do algorithms to do. And so now we can explore larger design spaces. We also use AI to transform our own business, which is computer graphics. We can't design any of our software anymore without using AI to help us look for optimizations and such. We also use AI to invent new businesses, self -driving cars. We're doing human robotics, the work that we're doing in healthcare with digital biology. Many new businesses that we otherwise wouldn't be able to engage, if not for generative AI. And then lastly, horizontally, every single organization in our company is exploring ways to use regs and augment it with agents and finding our most arduous business processes or the business processes most important to our company where that engages the most people so that we could automate that. One of the things that's really important here is to keep going back to the idea that on the one hand, you want to jump on this train as fast as you can. Watching it fly by is not a good strategy. Jumping on this train as quickly as you can is important. You could use it to transform your own business, go into new businesses, but ultimately, once you do that, once you engage generative AI, you connect the flywheel in your company so that the data, the experience of your company is captured. We have employees that we're very fortunate and video that our employees stay for a long time, but nonetheless, we still have employees that changes their jobs. They get promoted. Sometimes they retire. Sometimes they go to other countries. Sometimes they go back to school. Sometimes they go to other companies. We want to make sure that all of the business processes in our company are captured and coded into the DNA of our company. You really want to take all of the most important business processes, all of the most important things that you do, and connect it into a flywheel so that you can capture that in data. Every single one of these generative AI experiences transforms into a flywheel. That flywheel captures data. You put that in Snowflake. You process that in Cortex AI. You turn that into your company's AI, which drives that flywheel even further. I think that the announcement today is really game -changing. I'm so happy that you did it. I'm so happy that Snowflake drove this innovation, and I think this is completely game -changing. That's amazing to hear. Thank you so much Jensen. Thank you for joining us even while in Taipei folks Jensen Huang Thank you, everybody. Thank you, Jensen. When I first asked Jensen whether he could call in, he's like, no problem. Even if it's 1 AM, I'll call in. He was coming to a trip in Taipei. Super, super grateful for the conversation. It's just incredible to have partners like Jensen and NVIDIA as we are on this AI journey together. We have a huge, weak plan for you. So I want to leave you with this. Our unified platform is better and stronger than ever. It makes the complex simple, sophisticated, and cost efficient. And we are permanently accelerating our product delivery. You need products generally available in your hands, and we're going to make it happen fast. And our AI team is working at breakneck speed to deliver easy, efficient, and trusted AI to all of you, all built into our unified data platform that powers the AI data cloud. You're at the right place this week. The era of enterprise AI is here. Thank you.
動画(Movie)
下記URLから視聴可能です。
The video can be viewed at the URL below.
おわりに
SRIDHAR RAMASWAMYさんとも写真撮れました！
残りのサミット期間も楽しもうと思います！
Discussion