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NvidiaとCiscoが企業向けAI導入を合理化し、データセンターの複雑さに対処

によるネリウス・アイリーンネリウス・アイリーン
読了時間2分
NvidiaとCisco
  • Nvidia と Cisco は、AI の導入を簡素化するためのパートナーシップを深め、企業がデータ センターに AI を統合する際の複雑さを克服できるよう支援します。.
  • シスコとNVIDIAのAIに重点を置いた提携は、より広範な経済の不確実性と業界の優先順位の変化を反映して、同社が4,000人の雇用を削減する中で行われた。.
  • 両社は、Nvidia の AI ネットワーキング ソリューションと Cisco のインフラストラクチャを組み合わせることで、Microsoft や Amazon などのハイパースケーラーを超えて AI のアクセシビリティを拡大することを目指しています。.

人工知能(AI)コンピューティング用チップの比類ないサプライヤーであるNVIDIA社は、企業によるAIシステムの導入を容易にするために幅広い動きを見せている。. 

同社は火曜日、 発表した 多くの企業がデータセンターへのAI導入時に直面する課題を軽減するため、ネットワーク機器メーカーのシスコシステムズ社との提携を強化すると

しかし、多くの企業は、インフラ更新の複雑な課題から、これらのシステムの導入に依然として消極的です。本日発表された共同発表において、NVIDIAとCiscoは、両社の技術を組み合わせた製品の提供範囲を拡大し、あらゆる組織におけるAI機能の進化を簡素化することを目指していることを明らかにしました。.

NvidiaとCiscoがAIインフラを拡張し、企業の導入を簡素化

NVIDIAは、Spectrum-X Ethernetブランドの下で、AIサーバーハードウェア向けのネットワークアドオンをいくつか発表しました。この製品ラインには、エンタープライズデータセンターの最適化など、高度な接続機能を実行するためにカスタマイズされたCiscoチップがまもなく搭載される予定です。.

シスコのCEO、チャック・ロビンズ氏は、企業はAIを迅速かつ適切に導入するという継続的なプレッシャーにさらされていると述べ、多くのリーダーがAI投資のリスクが克服できないと見なす一方で、その費用に躊躇していると指摘した。シスコとNVIDIAは協力して、顧客の障壁を打ち破り、インフラ投資を最大限に活用し、AIの潜在能力を最大限に発揮できるように取り組んでいるとロビンズ氏は述べた。.

AIデータセンターの構築は、これまでマイクロソフトやアマゾン・ドットコムといったハイパースケーラーと呼ばれる一握りの大手企業の専売特許でした。これらの企業は、AI専用のマシンを設計・構築できる圧倒的なエンジニアリング力を有しています。NVIDIAの新たな取り組みは、AI技術をこうしたエリート層だけでなく、より広範な経済圏、特にシスコのネットワークツールを利用する幅広い企業や政府機関に普及させることを目指しています。.

ハイパースケーラー市場への進出に苦戦してきたシスコにとって、今回の提携は急増するAI投資のより大きな部分を誘致することを可能にする。また、シスコとNVIDIAのプロフェッショナルネットワーキングシステムが開発したシリコンエミッションを活用することで、ブロードコムなどの競合他社の人気製品に対する競争力を高めることができる。.

これらの開発により、Nvidia と Cisco は業界全体で AI 革命を推進できる立場となり、企業は今日のデータ センター環境の複雑さを乗り越えながら、この新たなパラダイムの力を活用してイノベーションを推進できるようになります。.

シスコ、AI移行に伴い従業員4,000人を削減 

事情に詳しい関係者によると、米国のネットワーク機器メーカーであるシスコは、サイバーセキュリティやAIなど、より成長性の高い分野に重点を移すため、2024年末に同年2度目の人員削減を実施し、数千人の雇用を削減した。.

影響を受けた人数は、シスコが同年2月に解雇した4,000人の従業員と同数か、わずかに上回った。インターネットトラフィックを誘導するルーターとスイッチの最大手メーカーであるシスコは、主力事業における需要の低迷とサプライチェーンの制約に苦戦している。.

同社はAI製品を自社製品に組み込む取り組みを進めており、2024年5月には2025年までに10億ドル相当のAI製品受注を目指すという目標を改めて表明した。2024年6月には、Cohere、Mistral AI、Scale AIといったAIスタートアップ企業への投資を目的とした10億ドル規模のファンドを立ち上げた。同社は当時、過去数年間でAIに特化した買収と投資を20件実施してきたと発表していた。.

この人員削減は、多額の AI 投資とのバランスを取るためにコストを削減することを目的としていました。.

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