Desde Las Vegas, la compañía hizo decenas de anuncios durante su conferencia anual Next edición 2024. El primero lo dio a conocer durante la bienvenida Thomas Kurian, CEO de la compañía, quien presentó Axion, el primer procesador de Google Cloud para centro de datos, destinado a cargas de trabajo de propósito general como servidores web y de aplicaciones, microservicios de contenedores y bases de datos de código abierto.
La unidad central de procesamiento (CPU, por sus siglas en inglés) de Axion está basada en Arm. Al respecto, Amin Vahdat, vicepresidente de Aprendizaje automático, sistemas e inteligencia artificial de Google Cloud, afirmó que los procesadores Axion “combinan la experiencia en silicio de Google con los núcleos de CPU de mayor rendimiento de Arm para ofrecer instancias hasta con 30% mayor rendimiento que las de propósito general más rápidas disponibles actualmente en la nube”.
En el terreno de la AI
Durante el evento, también se anunciaron mejoras significativas en la arquitectura de AI Hypercomputer, que utiliza un sistema integrado de hardware con rendimiento optimizado, software libre, marcos de ML y modelos de consumo flexibles.
Se optimizó su almacenamiento para cargas de trabajo de AI y se introdujo JetStream, un motor de inferencia con memoria para modelos de lenguajes grandes (LLM) que le dará mayor rendimiento.
Por otra parte, se dio a conocer que próximamente habrá una versión del chatbot Gemini para Google Cloud, para que los usuarios cuenten con asistencia de AI que les permita trabajar y desarrollar código de manera eficiente, además de administrar sus aplicaciones, identificar y resolver amenazas de seguridad; en Workspace será el agente integrado en Gmail, Docs y Sheets con un nivel empresarial de seguridad y privacidad.
Gemini también se incluirá en Android Studio, ambiente de desarrollo integrado que tendrá asistencia en materia de codificación y desarrollo de aplicaciones Android.
Vertex AI, plataforma de AI empresarial que permite que los usuarios implementen, personalicen y gestionen modelos de Gen AI, reúne ahora los productos Search and Convesation en Vertex AI Agent Builder.
Esto servirá para agilizar el proceso de conectar los resultados de Gen AI a los datos empresariales, así como crear agentes AI utilizando lenguaje natural.
Así mismo, parte de esta plataforma es la nueva versión 1.5 Pro de Gemini, que ahora tiene la capacidad de procesar flujos de audio, lo que amplia la posibilidad de analizar y generar contenido a partir de diferentes medios, como texto, audio y video.
Los clientes podrán procesar grandes cantidades de información en una sola secuencia, incluida una hora de video, 11 horas de audio, bases de código con más de 30 mil líneas de código o más de 700 mil palabras.
También hubo un anuncio acerca de Gemma, una familia de modelos abiertos, ligeros y de última generación: su nueva versión optimizada, CodeGemma. Esta fue diseñada para la generación y asistencia de código, y ahora también está disponible en Vertex AI.
CodeGemma permite mejorar y facilitar el trabajo de los desarrolladores en tareas relacionadas con la codificación. Puede ayudar a los desarrolladores a generar bloques de código automáticamente a partir de descripciones. Por ejemplo, si un desarrollador necesita escribir una función para ordenar una lista, podría describir la tarea en términos simples y el modelo generaría el código correspondiente.
Adicionalmente tiene una herramienta llamada “Transformación de Código”. Con ella, CodeGemma podría ser capaz de tomar un bloque de código y transformarlo para mejorar su eficiencia, legibilidad o para adaptarlo a diferentes estándares de codificación.
Capacidades AI para mejorar la ciberseguridad
Ante ataques más frecuentes y sofisticados, la Gen AI puede ofrecer ayuda en cada etapa del ciclo de vida de la seguridad: prevención, detección y respuesta.
El portafolio de seguridad de Google Cloud integra innovaciones como Gemini en Threat Intelligence, que utiliza lenguaje natural para brindar información sobre el comportamiento de los actores amenazantes.
Gemini puede analizar muestras mucho más grandes de código potencialmente malicioso. Así mismo, Gemini tiene una nueva función de investigación asistida llamada Security Operations que convierte el lenguaje natural en detecciones, resume datos de eventos, recomienda acciones a tomar y guía a los usuarios a través de la plataforma por medio de chat conversacional.
Hay clientes a nivel mundial que ya están utilizando estas herramientas en sus programas de seguridad. Uno de dichos usuarios es Pfizer, cuyas fuentes de datos antes tardaban días en agregarse ahora se pueden analizar en segundos.
Por otro lado, 3M está utilizando Gemini en Security Operations para ayudar a su equipo a eliminar el ruido de seguridad. Y se dijo que los ingenieros del Centro de Operaciones de Seguridad de Fiserv ahora pueden crear detecciones y guías con mucho menos esfuerzo, y los analistas obtienen respuestas más rápidamente.
Se fortalecen alianzas
En el rubro de alianzas, se dio a conocer que Broadcom eligió a Google Cloud como su proveedor de nube preferido para ejecutar ahí las cargas de trabajo de VMware. CrowdStrike amplió su alianza con Google Cloud para reducir brechas de datos en ambientes multi cloud y multi proveedor.
Respecto a AI, Palo Alto Networks escogió a Google Cloud como su proveedor en ese rubro, para mejorar los resultados de ciberseguridad de las empresas globales.
Adicionalmente, compañías como Accenture, Capgemini, Cognizant, Deloitte, HCLTech, KPMG, McKinsey y PwC anunciaron la disponibilidad de servicios de implementación de Gen AI ampliada para empresas.
