• Pareto と呼ばれるこのシステムは、AI チップの動作を簡素化することで効率を向上させ、エネルギー消費を削減します。
  • 主要プラットフォームの AI モデルでのテストに成功し、Recogni はハードウェア企業との協業により幅広い採用を目指しています。

当社の見解
Pareto と呼ばれるこの特許取得済みの新手法は、AI システムのトレーニングと実行に使用されるチップをより小型化し、高速化し、運用コストを削減できる可能性があります。大規模 AI モデルの実行において既存の技術を凌駕することで、AI テクノロジー業界をより効率的かつ収益性の高いものにし、大きな影響を与える可能性があります。
— Iydia Ding, BTW ジャーナリスト

出来事

AI チップとソフトウェアスタートアップのRecogniは火曜日、AI システムのトレーニングと実行に使われるチップをより小型化、高速化、低コスト化する新しい計算アプローチを発表しました。BMW、Bosch、ベンチャーキャピタルの Mayfield の支援を受ける Recogni は、AI 推論（訓練済み AI モデルが新しい未知のデータに対して予測や判断を下すプロセス）を可能にする専用チップとソフトウェアを開発してきました。

同社によると、Pareto と名付けられたこの特許取得済みの新システムは、大規模 AI モデルの実行において既存の手法を上回る対数アプローチを使用しています。Recogni の共同創業者で AI 担当副社長の Gilles Backhus 氏は、これはシリコンハードウェアシステムの設計に影響を与えるすべての KPI（主要業績評価指標）において、AI 計算における大きな飛躍であると述べました。同社は Pareto を Meta Platforms や Stability AI などが開発した AI モデルでテストしています。

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なぜ重要か

現在の AI モデル、例えば OpenAI の GPT-4 や Google の Gemini は、ChatGPT のようなチャットボットからの単純なクエリに対しても、数十万回のエネルギーを大量に消費する数学演算を必要とします。Recogni の新しいシステムは、これらの乗算演算を加算に変換することで、精度を維持しながらエネルギー消費を大幅に削減できると同社は主張しています。

このシステムは、複雑な演算をより単純な演算に変換することで AI チップの効率を向上させ、エネルギー消費を削減します。主要プラットフォーム上で AI モデルのテストに成功したことで、Recogni はハードウェア企業との協業により幅広い採用を目指しています。チップ技術の進歩とその展開は業界全体のダイナミクスに影響を与えるでしょう。Recogni は自社技術を世界中に展開する意向を示しており、自社のハードウェアをデータセンターに設置し世界中に提供する企業と協議を進めています。

基盤となるハードウェアにおけるこのような革新的な開発は、AI テクノロジーをより効率的かつ収益性の高いものにし、社会のあらゆる分野により効率的なテクノロジーサポートを提供することで、テクノロジー業界全体に大きな影響を与えるでしょう。