家独占：ミレンディル、自己改善型AIの強化のため1億ドル超のGoogle Cloud契約を締結
AIラボ「Mirendil」は、TechCrunchの独占報道によると、自己改善型AIの研究のために計算リソースを確保するため、Google Cloudと複数年にわたる契約を結んだ。
このパートナーシップは、AI分野における2つの主要なトレンドを反映している。すなわち、主要なクラウドプロバイダーが大幅なインフラストラクチャのコミットメントによってスタートアップを引き付けていること、そしてAI企業が拡大に伴うアクセスを確保するために計算資源の契約を積極的に確保していることである。
Mirendilの共同創業者兼CEOであるBenham Neyshaburによれば、この契約の価値は1億ドル以上である。この金額は、6月末に10億ドルの評価額でMirendilが調達したシード資金の約半分を占める。
この契約により、スタートアップはGoogleのTPUとNvidia GPU、および自己改善型AIの開発のための管理されたトレーニングクラスターへのアクセス権を得る。同社は、フロンティアAIラボの全業務をこなせるAIの作成を目指している。
自己改善型AI、あるいは再帰的自己改善とは、反復的に自身を強化するシステムを指す。この概念は、Mirendilの共同創業者が以前勤務していたAnthropicなどの主要ラボでも探求されている。Recursive SuperintelligenceやRicursive Intelligenceなど、同様の目標を掲げる複数のスタートアップが最近登場している。
Mirendilは、このプロセスが科学およびAI研究の多くを自動化し、医学、生物学、材料科学などの分野での進展を支援すると考えている。
Neyshaburは、AIが人間の科学者が新しい領域を学び、知識を蓄積し、徐々にパフォーマンスを向上させる方法を再現できると示唆している。「問題を与えると、時間が経つにつれてどんどん良くなる自己改善型AIを持つことができます」と彼は説明した。
「アルツハイマー病に関する研究を継続し、その分野での知識とパフォーマンスを改善し続けるAIシステムをどのように構築できるでしょうか？」彼は付け加えた。「この技術により、AIにとって野心的な目標を設定することが可能になり、AIは継続的に進歩を遂げます。」
自己改善型AIのトレーニングには多大な計算能力が必要である。共同創業者のHarsh Mehtaは、トレーニングには適切なワークロードを適切なハードウェアにマッチさせることがますます重要になっていると指摘した。
「これらのモデルは、異なるワークロードやチップとの連携、そして適切なワークロードを適切なチップに割り当てることに非常に優れています」とMehtaは述べた。「[Google]は複数の種類のチップを提供しており、[…] この柔軟性により、最終的に適切なアクセラレータとワークロードを自由に組み合わせ、私たちだけでなく、当社のシステムを利用する顧客のコストも削減することができます。」
この柔軟性は、GoogleのAIインフラストラクチャ戦略の中核をなしている。GoogleのAIおよびインフラストラクチャ担当シニアバイスプレジデント兼チーフテクノロジストであるAmin Vahdatは、プレスリリースで「AIの進歩はもはやチップレベルのパフォーマンスだけでなく、『知能の全体システムをどのようにオーケストレーションし、スケーリングの物理的制約をどのように突破するか』にかかっている」と述べている。
Neyshaburは、Mirendilのソフトウェアおよびシステムレイヤーが顧客のGoogleハードウェアの最大化を支援しており、これによりクラウドプロバイダーに競争優位性を与えていると示唆した。その見返りとして、Googleはフロンティアの再帰的自己改善型AIを開発する戦略的パートナーを得ることになる。これは、最終的にエンタープライズクライアントに提供可能な技術である。
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