エンタープライズ向けのAIトレーニングをより高速化つ低コストにする"Ceramic.ai"がSeedで$12Mを調達

Ceramic.aiは、NEAがリードし、戦略投資家としてIBM、Samsung Next、Earthshot Ventures、Alumni Venturesなどが参加したSeedで$12Mを調達した。

エンタープライズ向けのAIモデルのトレーニングとファインチューニングの方法を再構築しようとするCeramic.aiは、元Google VP of EngineeringでありGradient Ventures(GoogleのAI向けFund)の共同創業者であるAnna Pattersonによって設立されたAIスタートアップで、Ceramicのインフラは、効率性を向上させ、AWSやLambdaなどのパートナーにとってAIトレーニングをより高速かつ低コストにするよう設計されています。

従来のAIインフラは10倍のスケールアップが可能ですが、真の指数関数的な成長（100倍以上）には根本的な見直しが必要です。Ceramic.aiはこの課題を解決しようとしています。

Ceramic.aiの技術は、長いコンテキストでのトレーニングや、あらゆるクラスタサイズでの運用を可能にし、企業がAIモデルをより効果的に開発・スケールできるようにします。初期試験では、Ceramic.aiはNVIDIA H100 GPU上で最先端のプラットフォームと比較して最大2.5倍の高速処理を実現しました。大規模かつ長いコンテキストを扱うモデルにおいて、Ceramic.aiは最適な選択肢となっています。

「AIの導入が急増している中、依然として多くの企業がコストの高さやインフラの制約によりスケールの壁に直面しています。私たちは高性能AIインフラへのアクセスを民主化し、企業が数億ドル規模の研究・エンジニアリング資源を費やすことなくAIトレーニングの複雑さを乗り越えられるようにします。しかし、エンタープライズAIへの移行は単にツールを改善するだけではなく、ビジネスの在り方そのものを変えるものです。もしAI導入が野球の試合だとしたら、まだ国歌を歌っている段階でしょう。」」とCeramic.aiの創業者兼CEOであるAnna Patterson氏は述べています。

AIへの投資は急増しており、2023年の$16Bから2027年には$143Bに達すると予測されています。しかし、多くの企業にとってAIのスケールアップは依然として大きな課題です。AIインフラの構築には多大なコストとリソースが必要となるため、テクノロジー大手が数十億ドルを投入して独自システムを構築する一方で、中小企業は不利な立場に置かれています。

Ceramic.aiはこの課題に真正面から取り組んでいます。同社のソフトウェアは、エンタープライズ向けにスケーラビリティを向上させ、コストを削減し、AIトレーニングプロセスを簡素化するソリューションを提供します。特に、長いコンテキストデータを用いたモデルのトレーニングに優れ、既存のベンチマークを上回る高い効率性を実現しています。70Bパラメータ以上のモデルでも高性能を維持できることが特徴です。

「多くの企業が高額なコストとインフラの制約に苦しんでいます。私たちは高性能AIインフラを誰でも利用できるようにすることで、企業が数億ドルの研究・エンジニアリングコストを費やすことなくAIトレーニングをスケールできるようにします。もしAI導入が野球の試合なら、まだ国歌を歌っているところです。」と同氏は述べています。

Ceramic.aiは単なるAIインフラ企業ではなく、AIトレーニングのプロセスそのものを再構築しています。同社のアプローチの核となるのは「スピード」と「効率性」です。オープンソースの代替手段と比較して、最大2.5倍のトレーニング速度を実現しながらコストを削減します。これにより、企業はコンピュートリソースを過剰に消費することなくAIモデルを開発できます。

しかし、単にスピードが速いだけでは不十分です。Ceramic.aiの強みは、他のソリューションが苦戦する「長いコンテキストでのトレーニング」に対応できる点にあります。大規模なデータセットを扱う企業にとって、これはより正確なモデルの構築と、全体的なパフォーマンス向上につながります。実際、Ceramic.aiは長いコンテキストでのトレーニングにおいて、報告されているすべてのベンチマークを上回る結果を示しており、70 Billionパラメータを超えるモデルでも効率性を維持できることを証明しています。

また、同社のプラットフォームは推論モデルの精度向上にも貢献しています。最近のテストでは、Ceramic.aiのAIがGSM8KのPass@1スコアを78%から92%に引き上げ、MetaのLlama 70B 3.3 baseモデルを上回り、DeepSeekのR1スコア84%を超える成果を出しました。

データ処理においても、Ceramic.aiは新たなアプローチを採用しています。従来の手法では不要なデータをマスキングしたり、モデルに無関係な情報を学習させたりすることがありましたが、Ceramic.aiはトレーニングデータをトピックごとに整理し、各マイクロバッチを最適化することで、モデルがより効率的に学習できるようにしています。この最適化により、トレーニングの成果が大幅に向上します。

初期のエンタープライズ向け試験では、このアプローチがコスト削減とモデルパフォーマンスの向上に寄与することがすでに確認されています。AWSやLambdaといったパートナーとの協業により、Ceramic.aiはさらに多くの企業にこの技術を提供していく予定です。

Ceramic.aiは今回の資金調達を通じて、急速な事業拡大、製品開発、エンタープライズ市場での採用促進を進めていきます。投資家たちは、同社がAIトレーニングの効率性を再定義する可能性を高く評価しています。

「AIはまるでロケットが馬車にくくられているようなものだった——これまでは、、、Ceramic.aiはモデルトレーニングの大きなボトルネックを打破し、それをより高速かつ効率的でスケーラブルなものにしました。」と、NEAのPartnerでありAI戦略責任者のLila Tretikov氏（元MicrosoftのDeputy CTO）は述べています。

AIの導入が加速する中、企業はそれに対応できるインフラを必要としています。Ceramic.aiは、AIトレーニングをコストを抑えながらスケールできるソリューションとして、業界の最前線に立っています。