Inflection AIが13億ドルの資金調達を完了、Microsoftなど大手が主導に関与
パロアルトに本拠を置くInflection AIが、13億ドルの資金調達を完了したことが明らかになった。
かかる資金調達には、MicrosoftやReid Hoffman、Bill GatesやEric Schmidtなどの大手企業らが主導に関与している。
新たな資本の一部は、同社が世界最大だと主張する22,000ユニットのNvidia H100 Tensor GPUクラスターの構築に割り当てられるという。
この点に関して、開発者は以下のように述べている。
「我々のクラスターが最近のスーパーコンピューターのTOP500リストに入るとしたら、それは科学ではなくAI アプリケーション向けに最適化されているにもかかわらず、2位でトップに近いエントリーになると予想しています。」
Inflection AI は、「Pi」と呼ばれる独自の個人補佐AIシステムも開発中である。同社は、PiがソーシャルメディアやWhatsApp経由で直接アクセスできるクリエイティブパートナーであると説明しました。 そして、2022年初めの開始以来、調達総額は15億2500万ドルに達している。
大規模なAIモデルへの投資が増加しているにもかかわらず、専門家は現在の技術的な限界によって実際のトレーニング効率が大幅に制限される可能性があると警告している。シンガポールのベンチャーファンドForesightが挙げた一例では、700GBのデータを保存する1750億パラメータの大規模AIモデルの例を挙げて、研究者らは以下のように説明している。
「100個のコンピューティングノードがあり、各ノードが各ステップですべてのパラメータを更新する必要があると仮定すると、各ステップでは約70TBのデータを送信する必要がある。各ステップに1秒かかると楽観的に仮定すると、1 秒あたり70TBのデータを送信する必要があり、この帯域幅の需要はほとんどのネットワークの容量をはるかに超えています。」
上記の例に続き、フォーサイトは、「通信遅延とネットワークの混雑により、データ送信時間が1秒をはるかに超える可能性がある」と警告した。これは、コンピューティングノードが実際の計算を実行する代わりに、データ送信の待機にほとんどの時間を費やす可能性があることを意味する。現在の制約を考慮すると、解決策は「展開と管理がより簡単な」小規模なAIモデルにあると結論付けている。
「多くのアプリケーション シナリオでは、ユーザーや企業は大規模な言語モデルのより普遍的な推論機能を必要とせず、非常に洗練された予測ターゲットのみに焦点を当てています。」
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この記事は「Inflection AI raises $1.3B in funding led by Microsoft and Nvidia」を参考にしています。