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📡 Signal｜AI 研究所 Flapping Airplanes、10億ドルのシリーズ A
AI 研究所の Flapping Airplanes が 10 億ドルのシリーズ A を発表した。GPU の新しい基本部品「メガカーネル」で、同じ GPU からより多くを引き出すと主張する。
AI 研究所の Flapping Airplanes は10月21日、10 億ドルのシリーズ A を調達したと公式 X で発表した。Index と Lux が共同で主導した。同社はこの 1 年、GPU の新しい基本部品 (プリミティブ) を開発してきたと説明している。
シード段階の 1 億 8000 万ドルに続く調達で、研究段階の会社に 10 億ドルが入った。同社の主張は、同じ GPU からより多くを引き出すことで AI の費用構造を変えるというものだ。投資家の名簿には NVIDIA も並ぶ。
会社が主張する技術
公式サイトによると、Flapping Airplanes は AI の効率を高める新しい手法を研究している。AI の需要は指数関数的に伸び、データと計算資源の供給を上回るという見立てに立ち、資源を効率よく使えるかどうかが企業の差になると書く。
中心にあるのが「メガカーネル」と呼ぶ仕組みだ。カーネルは GPU の上で動く処理の単位で、通常は学習や推論の処理を細かく分けて順に実行する。同社は、世界で最も完成度の高いメガカーネルのフレームワークを開発したと主張し、1 つのカーネルの中で学習を丸ごと回し、推論を提供し、ビデオゲームを動かし、その 3 つを同時に実行することもできるとしている。メモリの転送で律速される推論と、計算で律速される学習を同じカーネルの中で重ねられるという。
同社は X の投稿で、この部品が機械の学習の仕方を変える新しいアルゴリズムを可能にし、新しい市場を開き、AI の費用構造を大きく変えると考えていると書いた。ここ数か月の研究の大半は、この新しい部品の上に積み上げてきたという。いずれも会社側の説明で、外部による検証の結果は同社のサイトと発表には示されていない。
投資家の名簿
公式サイトの支援者の一覧には、Index、Google Ventures、Sequoia、Lux Capital、Nova Global が先頭に並ぶ。続いて Valor、Atreides、Kleiner Perkins、BCV、Menlo Ventures、CRV、Jump Trading、XTX Ventures、NVIDIA などの名がある。個人では Jeff Dean、Stanley Druckenmiller、Katie Haun、Andrej Karpathy、Henry Kravis らが支援者として載る。
Jump Trading と、XTX Markets の投資部門 XTX Ventures は、いずれも高速の自動取引で知られる。計算資源の効率で勝負する会社に、ミリ秒単位の計算効率で稼いできた投資家が集まった。GPU を売る側の NVIDIA が名を連ねることも、効率化が GPU の需要をむしろ増やすという同社の見立てと重なる。
効率は需要を減らすのか
同社のサイトは、自分たちの考えが正しければ AI の需要はむしろ大きく増え、知能が経済にさらに広がると書く。GPU 1 枚あたりにできることが増えれば、これまで採算の合わなかった用途、たとえばロボットや科学研究に AI が入るという筋書きだ。
AI への資金は、ここ数年、データセンターと計算資源の量に向かってきた。10 億ドルという規模の資金が、使い方の効率に賭ける研究所に入った。計算資源の量に偏ってきた配分に、別の行き先が加わり始めている。
次に確かめる点
確かめる先は Flapping Airplanes の公式サイト (flappingairplanes.com) と公式 X だ。最初の確認点は、メガカーネルの性能を示す論文やベンチマーク、あるいは最初の製品が公開されるかどうか。学習と推論を 1 つのカーネルで重ねたとき、同じ GPU でどれだけ速く、どれだけ安くなるかの数字が出て初めて、費用構造を変えるという主張を外から測れるようになる。
ことば
- メガカーネル — GPU 上の多数の処理を 1 つの大きな処理単位 (カーネル) にまとめて動かす手法。処理の切り替えやデータの受け渡しの無駄を減らし、GPU の稼働率を上げることを狙う。
- 推論と学習 — 学習はデータからモデルを作る処理、推論はできたモデルに入力を渡して答えを出す処理。性質の違う 2 つを同じ GPU で同時に回せるかが、効率化の焦点になっている。
- シリーズ A — スタートアップが最初の本格的な成長資金を集める段階。Flapping Airplanes はシードの 1 億 8000 万ドルに続くこの段階で、10 億ドルを集めた。
🔗 一次ソース
