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AIアーキテクチャ開発会社Pathwayが3000万ドルの評価額でシードラウンドの資金調達を完了、Id4 Venturesなどが参加

Finsmes の報道によると、AI アーキテクチャ開発会社 Pathway は 3,000 万ドルのシードラウンドの資金調達を完了したと発表しました。Id4 Ventures、TQ Ventures、Red Bridge Ventures、Kadmos Capital、そして Wilson Sonsini の投資機関 WS Investment などが参加し、Databricks のチーフ AI サイエンティスト Jonathan Frankle もエンジェル投資家として参加しました。Pathway は BDH(生物にインスパイアされた動的階層)の「ポストトランスフォーマー」アーキテクチャを開発中で、現在のトランスフォーマーモデルがより多くのデータ、GPU、エネルギー、資本の拡張に依存することによる限界を解決することを目指しています。従来の大規模モデルが周期的に再訓練を必要とするのに対し、BDH は少ないデータで継続的に学習し、連続的な適応を実現できるとしています。同社は、前 Google DeepMind Gemini の製品責任者 Adam Kurzrok をチーフプロダクトオフィサーに任命し、BDH モデルに基づく製品の方向性、モデルのパッケージング、評価システム、商業展開を担当させることを発表しました。

Attestableが完成したAIの検証可能な技術の突破により、2000万ドルのシードラウンド資金調達を獲得しました。

AI安全スタートアップのAttestableは正式に設立され、2000万ドルのシードラウンド資金調達を完了した。このラウンドの資金調達は、Altimeter CapitalのJamin BallとTLV PartnersのYonatan Mandelbaumが主導し、Halcyon Futures、Cerca Partnersなどの機関および複数の投資家が参加した。Attestableの創業者Yogiは、AIが重要なインフラ、国家安全保障、大企業システムに徐々に浸透する中で、AIの運用過程の信頼性を検証する方法が世界的な課題となっていると述べた。同社は、最前線のAIラボ、重要なインフラ、国家レベルのアプリケーション向けの汎用検証レイヤーを構築することを目指している。紹介によると、Attestableはゼロ知識証明(Zero-Knowledge Proof)技術を通じて、AIシステムへの信頼をデータセンターから数学的検証メカニズムに移行させる。この技術は、承認されたモデル、モデルの重み、入力データおよび実行戦略が特定の出力を生成したことを証明できるが、モデルのパラメータやユーザーのプライバシーデータを漏洩させることはなく、モデルを再実行することなく検証を完了できる。Attestableは、その技術が現在、単一のNVIDIA H100 GPU上でMeta Muse Glimmer 30Bモデルの検証推論を実現し、毎秒85トークンの速度に達していると述べている。生成された証明書は小さく、量子耐性特性を備えており、迅速に検証を完了できる。これに対し、イーサリアム共同創設者のVitalik Buterinは投稿し、この成果が大規模言語モデルのゼロ知識証明の性能損失が単位数レベルに近づいていることを意味すると述べた。彼は、次の課題は全同態暗号(FHE)などの技術の性能オーバーヘッドをさらに低減することだと述べた。

AIインフラスタラクチャー企業Trajectoryが4000万ドルの資金調達を完了、セコイアキャピタルが参加

The Informationによると、AIインフラストラクチャのスタートアップ企業Trajectoryが4000万ドルの資金調達を完了し、投資後の評価額は3億ドルに達した。投資にはセコイアキャピタル(Sequoia Capital)が参加しており、具体的な資金調達ラウンドや他の投資家についてはまだ公開されていない。Trajectoryは、元GoogleやAppleなどのテクノロジー企業の研究者によって設立され、主に企業が特定のビジネスニーズに応じてオープンソースのAIモデルをカスタマイズし、AIエージェントの運用をサポートするソフトウェアツールチェーン(つまり「エージェントハーネス」)を最適化する手助けをしている。クローズドソースの大規模モデルの使用コストが継続的に上昇する中、ますます多くの企業が代替案を模索している。一方では、微調整やオープンソースモデルのカスタマイズを通じてコストを削減し、もう一方ではエージェント実行フレームワークを改善することで、AIモデルがより効果的にツールを呼び出し、タスクを実行できるようにしている。このトレンドは、モデル適応やエージェントインフラストラクチャに関する新たなスタートアップブームを促進している。Trajectoryの目標は、企業がAIエージェントを展開する際に直面する重要な問題、つまりモデル性能の最適化、タスク実行の信頼性、企業シーンへの適応などを解決することである。同社は、モデルのカスタマイズとエージェント運用インフラストラクチャを提供することで、企業がより効率的で低コストのAIアプリケーションを構築できるよう支援したいと考えている。投資家は、AIが単なるチャットボットから複雑なタスクを自律的に実行できるエージェントへと進化するにつれて、モデル最適化とエージェントエンジニアリングに関する新しいインフラストラクチャ層が重要な市場になると考えている。セコイアは近年、AIインフラストラクチャ分野への投資を強化しており、AIエージェントや企業AIアプリケーションなどの方向性に注力している。
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