Multiverse Computingが、圧縮AIモデルの普及を加速させる

非上場企業のデフォルト率が9.2％に達し、ここ数年で最高水準となっていることを受け、ベンチャーキャピタル企業のLux Capitalは最近、AIに依存する企業に対し、計算リソースについて書面による確約を確保するよう助言した。AIのサプライチェーン全体に財務的な不安定さが広がる中、Luxは口頭での合意だけではもはや不十分であると警告した。

しかし、全く異なる選択肢がある。それは、外部のコンピューティングインフラへの依存を完全に断つことだ。データセンターもクラウドプロバイダーも不要で、カウンターパーティリスクもない、ユーザーのデバイス上で直接動作する小型AIモデルは、真剣に検討する価値があるほどに性能が向上している。そして、Multiverse Computingがその先頭に立っている。

このスペインのスタートアップは、一部の競合他社に比べれば比較的目立たない存在だったが、AIの効率性に対する需要が急増するにつれ、状況は変わりつつある。OpenAI、Meta、DeepSeek、Mistral AIといった主要AI研究所のモデルを圧縮した後、同社は2つの製品をリリースした。1つは圧縮モデルの機能を実証するアプリ、もう1つは開発者がそれらのモデルにアクセスし、それを基盤として構築するためのゲートウェイとなるAPIポータルであり、これによりモデルの利用範囲がさらに広がっている。

Multiverseの量子インスパイアード圧縮技術にちなんで名付けられた「CompactifAI」アプリは、ChatGPTやMistralの「Le Chat」に似たAIチャットツールだ。質問すると、モデルが応答する。違いは、Multiverseが「Gilda」を組み込んでいる点にある。同社によれば、Gildaは極めてコンパクトなモデルであり、ローカル環境やオフラインでも実行可能だという。

エンドユーザーにとっては、データが端末から一切流出せず、インターネット接続も不要な「エッジAI」を体験できる機会となります。ただし、注意点があります。モバイル端末に十分なRAMとストレージ容量が必要となる点です。これらが不足している場合（多くの旧型iPhoneでは不足します）、アプリはAPI経由でクラウドベースのモデルに切り替わります。 ローカル処理とクラウド処理の切り替えは、Multiverseが「Ash Nazg」と呼ぶシステムによって自動的に行われる。この名前は、トールキンファンなら『指輪物語』の「一つの指輪」の刻印への言及だと気づくだろう。しかし、アプリがクラウドに切り替わると、プライバシー面での最大の利点は失われてしまう。

こうした制限から、CompactifAIはまだ一般消費者への広範な普及には至っていないことがうかがえますが、そもそもそれが目的ではなかったのかもしれません。Sensor Towerによると、このアプリの過去1ヶ月間のダウンロード数は5,000件未満にとどまっています。

真の焦点は企業向け市場にある。本日、Multiverseは、開発者や企業が同社の圧縮モデルに直接アクセスできるセルフサービスAPIポータルを立ち上げた。これにより、AWS Marketplaceを経由する必要がなくなる。

「CompactifAI APIポータルは、開発者が本番環境でモデルを実行するために必要な透明性と制御性を確保しつつ、圧縮モデルに直接アクセスできるようにします」と、CEOのエンリケ・リサソ氏は声明で述べた。

リアルタイムの利用状況モニタリングは、このAPIの重要な機能だが、それは偶然ではない。エッジ展開による潜在的なメリットに加え、計算コストの削減こそが、企業が大規模言語モデル（LLM）の代替として小型モデルを検討している主な理由である。

また、小型モデルがかつてに比べてはるかに制約が少なくなったことも追い風となっている。今週初め、Mistralは「Mistral Small 4」のリリースにより小型モデルラインナップを更新した。同社によれば、このモデルは一般的なチャット、コーディング、エージェントタスク、推論向けに最適化されているという。また、このフランスの企業は「Forge」も立ち上げた。これは、企業がユースケースに最適なトレードオフを選択できる小型モデルを含むカスタムモデルを構築できるシステムである。

Multiverseの最近の成果も、LLMとの差が縮まりつつあることを示唆している。同社の最新の圧縮モデル「HyperNova 60B 2602」は、基盤となるコードが公開されているOpenAIのモデル「gpt-oss-120b」に基づいて構築されている。 同社は、このモデルが元となったモデルよりも低コストで高速な応答を実現すると主張している。この利点は、AIが複雑で多段階のプログラミングタスクを自律的に処理する「エージェント型コーディング」ワークフローにおいて特に重要である。

実用性を維持しつつ、モバイル端末で実行できるほどモデルを小型化することは大きな課題だ。Apple Intelligenceは、オンデバイスモデルとクラウドモデルを組み合わせることでこの課題を回避した。MultiverseのCompactifAIアプリもAPI経由でgpt-oss-120bにリクエストをルーティングできるが、その主な目的は、Gildaやその将来の後継モデルのようなローカルモデルが、コスト削減以上の利点を提供できることを実証することにある。

重要分野の従事者にとって、クラウド接続なしでローカルに動作するモデルは、より高いプライバシーと耐障害性を提供します。しかし、より大きな価値は、これが可能にするビジネスユースケースにあります。例えば、ドローンや衛星、その他信頼性の高い接続が保証されない環境へのAIの組み込みなどが挙げられます。

同社はすでにカナダ銀行、ボッシュ、イベルドローラなど、世界中で100社以上の顧客を抱えているが、顧客基盤の拡大はさらなる資金調達の助けとなるだろう。昨年2億1500万ドルのシリーズB資金調達を行った後、現在は企業価値15億ユーロ超で5億ユーロの新たな資金調達ラウンドを進めていると報じられている。