Infinigence AI、AIのコンピューティング格差を埋めるために7億元を調達

中国のAIインフラプロバイダーであるInfinigence AI（無問芯穹）は、AI業界におけるチップとモデルの互換性という極めて重要な問題に取り組み、Nvidiaなどのハードウェアメーカーによるソフトウェアの支配に挑戦するため、7億元（約9650万ドル）を超える資金調達ラウンドを発表しました。累計調達額が22億元近くに達し、企業価値が大幅に上昇した同社は、コンピューティング需要が急増する中でAIモデルを幅広いハードウェア上で効率的に動作させるためのミドルウェア層を提供しています。

「当社はコンピューティングのための『電力網』として機能し、モデル開発者のために複雑で断片化されたハードウェア層を抽象化しています」と、共同創設者兼CEOの汪玉氏は以前、同社の使命について述べています。今回の資金調達は、杭州高新金投集団（Hangzhou High-tech Jin Tou Group）と恵遠資本（Huiyuan Capital）が共同で主導しました。

同社のデータによると、Infinigence AIのAgentic MaaSプラットフォームは、システムのスループットを2〜3倍向上させると同時に、レイテンシを50％削減できることを実証しています。このプラットフォームは、オリジナルのモデルと99.9％以上の精度アライメントを維持しており、1日あたりのトークン（Token）ボリュームは昨年末から20倍以上に成長し、3月時点で中国の1日あたりの需要である140兆トークン超の市場を取り込んでいます。

今回の投資は、GPUのレンタル時間に基づいた課金から、効率が最も重要視される「トークン経済」への極めて重要なシフトを浮き彫りにしています。処理を最適化することで、Infinigence AIは同じハードウェアからより効果的なトークンを提供することができ、この価値提案は国有資本やデータセンター運営会社の秦淮データ（Qin淮数据）などの戦略的パートナーを惹きつけています。これは、ユーザーを自社のハードウェアに囲い込むNvidiaのCUDAエコシステムによる「クローズドな庭（walled-garden）」アプローチに真っ向から挑戦するものです。

「M x N」問題

Infinigence AIが対処する核となる問題は「M x N」のジレンマです。数十種類の大規模モデルアーキテクチャ（M）を、互換性のない多数のAIチップエコシステム（N）で動作するように適応させなければなりません。この移行プロセスはモデル開発者に多大な時間と研究開発コストを強いていますが、Infinigenceのミドルウェアはユニバーサルな変換レイヤーを構築することで、この摩擦を解消することを目指しています。

投資家リストからは、計算された産業戦略が見て取れます。政府系ファンドである杭州高新金投集団によるリード投資は、公共コンピューティングインフラへの巨額投資の効率を最大化しようとする政府の意図を示しています。「ソフト」なインフラ層に資金を投入することで、当局は国内外の多様なチップ群をより適切に活用できるようになり、特定ベンダーへのロックインを防ぎ、国家的なAIイニシアチブの資本利益率を向上させることができます。

混雑する競争分野

急速な成長にもかかわらず、Infinigence AIは大きな障壁に直面しています。Nvidiaのようなハードウェアの巨人は、統合されたソフトウェアおよびハードウェアスタックを絶えず強化しており、サードパーティのミドルウェアがその価値を証明することは難しくなっています。成功するためには、Infinigenceはディープレベルのコンパイラおよびオペレータの最適化において、不可欠なパフォーマンス向上を実証しなければなりません。さらに、AIのワークロードがクラウドから自動車やロボットなどのエッジデバイスへと移行するにつれ、同社はそのアーキテクチャが電力制限のある分散型コンピューティングネットワークを効率的に管理できることを証明する必要があるでしょう。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。