Inflection AIは、MicrosoftとNvidiaをリードとする出資により、13億ドルを調達しました

6月29日、パロアルトに拠点を置くInflection AIは、Microsoft、Reid Hoffman、Bill Gates、Eric Schmidt、Nvidiaを中心とした13億ドルの調達を完了したことを発表しました。新たな資本は、同社が世界最大と主張する22,000台のNvidia H100 Tensor GPUクラスターの構築に一部割り当てられます。これらのGPUは、大規模な人工知能モデルの開発に使用されます。開発者は次のように述べています。

「私たちのクラスターが最近のスーパーコンピューターのTOP500リストに登録された場合、AI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推定されます。」

Inflection AIは、独自の個人用副官AIシステム「Pi」の開発も行っています。同社は、Piが「教師、コーチ、相談相手、創造的なパートナー、相談相手」として機能し、ソーシャルメディアやWhatsAppを介して直接アクセスできると説明しています。同社の総資金調達額は、2022年初頭の設立以来、15億2500万ドルに達しました。

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制約により、その実際の訓練効率が著しく制約される可能性があると警告しています。シンガポールのベンチャーファンドであるForesightが挙げた例では、1750億パラメータの大規模AIモデルが700GBのデータを保存しているとしています。

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「100の計算ノードがあり、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、各ステップで約70TBのデータ（700GB×100）を送信する必要があります。楽観的に各ステップが1秒かかると仮定すると、70TBのデータを1秒ごとに送信する必要があります。この帯域幅の需要は、ほとんどのネットワークの容量を大幅に超えます。」

上記の例から続けると、Foresightはまた、「通信の遅延とネットワークの混雑により、データの送信時間が1秒を大幅に超える可能性がある」と警告しました。これにより、計算ノードは実際の計算を行う代わりに、データの送信を待つことに大部分の時間を費やす可能性があります。Foresightのアナリストは、現在の制約を考慮して、解決策は「展開と管理が容易な」小規模なAIモデルにあると結論付けました。

「多くのアプリケーションシナリオでは、ユーザーや企業が大規模な言語モデルのより普遍的な推論能力を必要としない場合があり、非常に洗練された予測対象に焦点を当てています。」

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