2019年にサンセバスチャンで生まれたスペインのスタートアップであるMultiverse Computingは、2億1500万ドルのセリエBファイナンスラウンドを閉鎖しました。 Bullhound Capitalが率い、HP Tech Ventures、Toshiba、CDP Venture Capitalなどの重要な名前に支えられたこの運営は、5億人以上の評価をもたらします。しかし、この現実がとても面白いのはなぜですか？答えは、人工知能モデルの使用方法、つまりLLMの高度な圧縮（大規模モデル）に革命をもたらすことを約束する技術にあります。
従来のモデルの限界を超えて
LLMの採用は、近年指数関数的な成長を遂げています。ただし、使用コスト – エネルギーと経済 – は依然として重要な障壁を表しています。 GPTやLlamaなどのこれらのモデルのほとんどはかさばられ、高度に専門化されたクラウドインフラストラクチャが必要であり、長期的にはあまり持続可能ではないことがよくあります。剪定や量子化などの従来の圧縮技術は、モデルのサイズを縮小しますが、出力の品質と精度の重要な部分を犠牲にします。
マルチバースコンピューティングは、別のパスを選択しました。そのコンパクトファイツールは、量子物理学に触発されたテンソリアルネットワークに基づいています。これは、パフォーマンスを損なうことなく最大80％のモデルを圧縮できる方法です。
Compactifaiの仕組み
CEO兼共同設立者のEnrique Lizasoは、このプロセスはMeta（LLAMなど）やMistralなどのオープンソースモデルから始まると説明しています。何百万ものパラメーターが分析され、その冗長なニューロンを特定するために、人工ニューロン間の接続が分析されます。これらのパラメーターの劇的な減少には、計算ニーズの減少、したがってエネルギー消費の減少が含まれ、推論のコストが50％から80％の間に削減されます。
その後、モデルは再発売され、精度を維持し、実行速度を改善します。結果？幅広いアプリケーションで使用する準備ができている、より軽く、より安価で、より持続可能なモデル。
スケーラビリティに向けたビジネスモデル
Multiverseは、圧縮ツールを直接マーケティングする代わりに、よりアクセスしやすいオファーに焦点を当てることを決定しました。使用可能な圧縮モデル、AWSを介してクラウドで利用可能で、ペイパー使用モードで販売されています。現時点では、同社はMeta e Sistralモデルの圧縮バージョンを提供しており、DeepseekのR1から派生したモデルを起動しようとしています。
次のステップ？クラウドの外側に持ち込みます。マルチバースは、ラップトップ、スマートフォン、ドローン、車などのエッジデバイスを直接回すことができる「ナノモデリ」のラインを開発しています。この可能性は、特に遅延とプライバシーが重要な分野で、未発表のシナリオを開きます。
横断市場：政府から防衛まで
この技術の可能性は計り知れません。 Lizasoは、LLMを使用している会社は潜在的な顧客になる可能性があると言います。多元宇宙は現在、健康、財政、行政などのセクターにサービスを提供しています。探索では、AIシステムの効率と自律性が基本的である防御分野にも用途があります。
2023年、同社は売上高で1300万ユーロを生み出し、2000万人の契約に署名しました。 2024年の目標は野心的です。3000万人の収益と4,000万人の新規契約です。
よく定義された成長計画
新しい資本注入は、チームを強化するのに役立ちます – 100人以上の新規採用者の話があり、新しい圧縮プロセスの管理に不可欠なGPUリソースを取得します。同社は、最も有望なオープンソースモデルを特定し、迅速に行動するために、ハグの顔のランキングを常に監視しています。リザソによると、モットーは「できるだけ早くモデルを市場に持ち込む」ことです。
新しいAIのシンボルとしての多元宇宙
多元宇宙コンピューティングケースは、人工知能を採用している方向を表しています。強力だが高価な技術から、柔軟で効率的で民主的なソリューションまで。 AIの採用がますます重要になっている文脈では、大規模な技術だけでなく、中小企業、公共団体、スタートアップにとっても、Compactifaiなどのツールは、AIの広範な拡散、コスト、技術的障壁の広範な拡散のフライホイールとして機能します。
調達された2億1500万人の大部分が、経済的利益だけでなく、この技術の体系的な影響の可能性にも興味があるCDPベンチャーキャピタルや東芝などの資金から来ることは偶然ではありません。
将来の視点
多元宇宙アプローチは、量子力学の計算効率と古典的なAIの適用性を組み合わせた「量子にインスパイアされたコンピューティング」のより広い傾向の一部です。それは単なる技術的なアップグレードではなく、パラダイムの変化です。
高度な圧縮により、AIは農場サーバーを離れて、個人のデバイス、車両、産業用ツールでどこにでも行くことができます。これは、多くの人が次のデジタル変換の波としてすでに呼んでいるものの基本的なステップです。
複製：Startup-News.it
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