3行まとめ
- Etchedが7億ドルを調達し、評価額は210億ドルになりました
- 12月の50億ドル、7月の103億ドルから1か月で倍増しました
- 主導したJane Streetは実機を試し、自社ラックを稼働中です
何が起きたか
AIチップの新興企業Etchedが、火曜日に7億ドルの調達を発表しました。評価額は210億ドルです。主導したのはクオンツファンドのJane Streetでした。
Jane StreetはEtchedのAIハードウェアをテストし、購入したうえで出資しています。
評価額の上がり方は急です。12月の時点では50億ドル、7月のシリーズC(3億ドル)で103億ドルでした。そこから1か月で、約110億ドル上乗せされた形です。
Etchedが売るのはチップ単体ではありません。「frontier inference clusterEtchedがシステム一式に付けた製品の呼び名。Nvidiaは同種の製品をAIファクトリーと呼びます。s」と呼ぶシステム一式で提供します。競合のNvidiaは、同種のシステム製品をAIファクトリーと呼んでいます。
なぜ難しい・何がすごいか
投資家が沸いたのは、Etchedが新しい部品を2つゼロから設計したからです。共同創業者でCOOのRobert Wachen氏がそう説明しています。狙いは推論利用者がプロンプトを送ったあとに走る計算のこと。学習済みのモデルを使って答えを作る工程です。の高速化にあります。
推論とは、利用者がプロンプトを送ったあとに走る計算のことです。Wachen氏はこれを2段階に分けます。プロンプトと文脈を読み解く「prefill推論の前半。プロンプトと文脈を理解する段階で、計算量が重くなります。」と、答えのトークンを出力する「decode推論の後半。答えとなるトークンを生成する段階で、メモリの負荷が重くなります。」です。
prefillは計算が重く、decodeはメモリが重い。効かせどころが違う工程なので、必要な部品も違ってきます。Etchedはこの2つに、別々に作った新部品をあてました。
Jane Streetはブログでこう述べています。
チップをテストし、初期の結果に満足しています。
同社はいま、自社のデータセンターで自前のラックを動かしています。
たとえ話
厨房を思い浮かべてください。注文票を読んで段取りを決める作業と、できた皿を次々に出す作業では、要る道具が違います。前者は頭を使い、後者は動線と置き場がものを言います。
同じ人が両方を担当すると、どちらかに寄せた台所になります。Etchedは工程ごとに専用の台所を用意しました。推論のprefillとdecodeを、別の部品に割り振ったわけです。
用語ミニ辞典
- 推論: 利用者がプロンプトを送ったあとに走る計算のこと。学習済みのモデルを使って答えを作る工程です。
- prefill: 推論の前半。プロンプトと文脈を理解する段階で、計算量が重くなります。
- decode: 推論の後半。答えとなるトークンを生成する段階で、メモリの負荷が重くなります。
- cluster-scale memory: Etchedがdecode向けに作った、新方式のメモリと相互接続の呼び名です。
- frontier inference cluster: Etchedがシステム一式に付けた製品の呼び名。Nvidiaは同種の製品をAIファクトリーと呼びます。
技術者向けの深掘り
prefillチップの肝は低電圧で動くことです。高性能なAIチップにつきまとう発熱を抑えられるため、トランジスタをより多く詰め込めます。その分だけ、同じ時間で流せるトークンが増えます。
decode側にはcluster-scale memoryEtchedがdecode向けに作った、新方式のメモリと相互接続の呼び名です。を新設しました。Wachen氏は「多数のチップをつなぎ、共有のメモリプールを非常に低い遅延で使える」と述べています。Etchedが掲げる成果は、速度の向上とコストの低下です。
社名の由来だった「モデルをチップに焼き込む」路線は、すでに過去のものです。当初はその意図でしたが、現在のシステムはどのフロンティアモデルでも動きます。Etchedは今も、初期のイメージの払拭に手こずっています。
これは自分に関係ある?
- AIを使うだけの立場: 推論の速さと安さは、応答の待ち時間と利用料に直結します。Etchedが狙っているのは、そこを削ることです。
- アプリを作るエンジニア: 推論を一枚岩で捉えず、prefillとdecodeに分けて眺める見方が使えます。遅いのがどちらかで、手当ての場所が変わります。
- 機材を選ぶ立場: Jane Streetは自社で試し、買ったうえで出資しました。カタログの数字より先に実機、という順番でした。
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