Google Cloud Next 2024

HeadlineGoogle Cloud Next 2024

Google Cloud Next 2024 ที่ผ่านมาเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว มีการประกาศเปิดตัวผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ของ Google Cloud มากถึง 218 รายการ งานนี้จัดขึ้นที่ลาสเวกัส

ไฮไลท์สำคัญในงาน Google Cloud Next 2024

1. Keynote เปิดงานที่แสดงให้เห็นโมเมนตัมของลูกค้าที่น่าทึ่ง และการประกาศผลิตภัณฑ์ใหม่ที่น่าตื่นเต้น ครอบคลุมว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของบริษัทต่างๆ อย่างไร

.
2. Keynote สำหรับนักพัฒนาที่คึกคักใน Innovators Hive บนพื้นที่จัดแสดง Expo ซึ่งใหญ่ขึ้น 3 เท่าในปีนี้

.
3. ผู้สนับสนุนพันธมิตรเกือบ 400 รายที่เข้ามามีส่วนร่วมอย่างลึกซึ้งตลอดงาน Next ตั้งแต่พื้นที่จัดแสดงไปจนถึงเซสชันและกิจกรรมตอนเย็นตลอดทั้งสัปดาห์

.
4. เรื่องราวของลูกค้าและพาร์ทเนอร์ด้าน AI มากกว่า 300 ราย


5. Breakout sessions มากกว่า 500 รายการ

.
6. การสาธิตแบบ Hands-on, เซสชันการฝึกอบรมแบบอินเตอร์แอคทีฟ และอื่นๆ อีกมากมาย

.
7. การเปิดตัว Gemini for Google Cloud ซึ่งเป็นโมเดล AI ขั้นสูงแบบ multimodal ใน Vertex AI

.
9. Dual Run ที่ให้คุณรันระบบใหม่ควบคู่ไปกับเมนเฟรมที่มีอยู่ โดย duplicate ทุกธุรกรรมและตรวจสอบความสมบูรณ์ คุณภาพ และประสิทธิผลของโซลูชันใหม่

.
10. พาร์ทเนอร์โชว์โซลูชันที่ใช้ Google AI มากกว่า 100 รายการบนพื้นที่จัดแสดง Next ’24

.
11. ประกาศผู้ชนะรางวัล Google Cloud Partner of the Year ประจำปี 2024

.
12. โมเดล Gemini จะมีให้ใช้งานใน SAP Generative AI Hub
.

.

ในความเห็นของผม Google Cloud Next ปีนี้ถือเป็นงานที่ยิ่งใหญ่และประสบความสำเร็จมาก ทั้งในแง่ของจำนวนผลิตภัณฑ์ใหม่ที่เปิดตัว, เรื่องราวของลูกค้าที่หลากหลาย, breakout sessions ที่เข้มข้น และการมีส่วนร่วมของพาร์ทเนอร์จำนวนมาก สิ่งเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของ Google Cloud ในการผลักดันนวัตกรรมด้าน AI และคลาวด์ เพื่อช่วยให้ธุรกิจทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

.

ผมคิดว่าเทรนด์ของ Generative AI จะยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง และ Google Cloud ก็เป็นหนึ่งในผู้นำตลาดนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการเปิดตัว Gemini ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สมารถรับ Context token ได้มากถึง 1.5 ล้าน การที่ลูกค้าจำนวนมากหันมาใช้ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงการทำงานก็เป็นสัญญาณที่ดี และผมเชื่อว่าเราจะได้เห็นเคสต่างๆ เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในอนาคต

.

ใครที่อยากได้ข้อมูลเพิ่มเติมจากงาน Google Cloud Next ปีนี้ไป ผมแนะนำให้ไปดู keynote recap ความยาว 14 นาที เพื่ออัพเดทไฮไลท์สำคัญๆ ได้ครับ หรือถ้าอยากรู้ลึกในรายละเอียดของแต่ละประกาศ ก็สามารถอ่านสรุปแบบเต็มๆ ในบล็อกนี้ได้เช่นกัน มีครบทั้ง 218 ข้อเลยทีเดียว

Google Cloud Next 2024 wrap up | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/topics/google-cloud-next/google-cloud-next-2024-wrap-up

#GoogleCloudNext2024 #GoogleCloudAI #GenerativeAI #Gemini #CloudComputing

Related articles

การใช้ Cline บน VSC Code เพื่อใช้ AI ช่วยเขียนโปรแกรม: คู่มือฉบับสมบูรณ์จาก Data-Espresso

เรียนรู้วิธีใช้ Cline AI บน VS Code เพื่อปฏิวัติการเขียนโปรแกรมของคุณ! เพิ่มประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาด และเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยผู้ช่วย AI อัจฉริยะ อ่านเลย!

Google เปิดตัว Gemini AI Ultra กับผลกระทบของการทำงานจริงหรือ?

เจาะลึก Google Gemini AI Ultra จากงาน I/O 2025 ฟีเจอร์ใหม่ ผลกระทบต่อการทำงาน และวิธีที่ธุรกิจ SME จะปรับตัวและใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อการเติบโต โดย Data-Espresso

MCP A2A Protocol กับ AI: การเปลี่ยนแปลงใหม่ในโลกดิจิทัล

ทำความเข้าใจ MCP และ A2A Protocol มาตรฐานใหม่ที่ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agents และผลกระทบต่อธุรกิจ รวมถึงวิธีที่ Data-Espresso ช่วยคุณได้

สรุปงาน Google I/O 2025 Update สำคัญที่ต้องอ่าน

อัปเดตล่าสุดจาก Google I/O 2025! สรุปไฮไลท์สำคัญ Gemini AI, Project Astra, Android 16 และนวัตกรรม AI อื่นๆ ที่ธุรกิจและนักพัฒนาต้องรู้ อ่านเลย!

SME ควรเริ่มลงทุนและใช้ AI อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ SME ที่ต้องการเริ่มต้นลงทุนและนำ AI มาใช้ในธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์ ตั้งแต่การวางแผน การเลือกเครื่องมือ จนถึงการวัดผล เพื่อเพิ่มศักยภาพและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

Related Article

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น

Prompt Engineer, RAG, Fine-tuning, Trained: ความแตกต่างและวิธีเลือกใช้แต่ละแบบ

เจาะลึกความแตกต่างระหว่าง Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning และ Trained Model พร้อมแนวทางการเลือกใช้ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ
สอบถามข้อมูล