AIが抱える電力問題を解決するアナログAIチップを開発する"Mythic"がSeries Dで$125Mを調達

Mythicは、DCVCがリードし、NEA、Softbank KR(SBVA)、S3 Venturesなど多数の投資家やHonda MotorsとLockheed Martinも参加したSeries Dで$125Mを調達した。

人間の脳に迫るエネルギー効率を実現するアナログAIチップレットを開発するMythicは、アナログ処理ユニット(APU: Analog Processing Units)によって加速コンピューティングの新時代を切り開いています。計算とメモリを単一平面に統合することで、従来のデジタルアーキテクチャのエネルギーボトルネックを克服し、エッジデバイス、自律システム、データセンター全体で卓越したワット当たり性能を提供します。

本資金調達は、AIが抱える最大の問題である「飽くなき、破壊的なエネルギー消費」を、データセンターおよびエッジの両方で解決することを目的としています。Mythicのアーキテクチャは、現在の最高性能GPUおよびすべての競合AI ASICと比較して、100倍のエネルギー効率を実現しています。

Mythicは、人間の脳に迫るエネルギー効率を実現する唯一の半導体アーキテクチャを持ち、AI市場のあらゆる分野に対応できます。同社のアナログAIチップレットは、ロボティクス、自動車、防衛産業におけるAIモデルに加え、データセンターにおける1T+パラメータのLarge Language Models(LLM)もサポートしています。大幅なエネルギー削減に加え、Mythicのチップレットはコストとレイテンシを劇的に低減しながら、スループットを飛躍的に向上させます。世界初の量産アナログコンピューティングシリコンとして、DoD、主要自動車OEM、主要防衛パートナーによって検証されており、MythicはAI主導権を巡る世界的競争において米国に大きな優位性をもたらします。もはや勝敗は、破滅的な経済的・環境的コストを払って、どの国が最も早く大量の電力を生産できるかで決まるものではなくなります。

膨大なエネルギー消費は、AIにおけるGPUにとって実存的な問題となっています。今世紀末までに、米国の電力網で生産される電力の10分の1が、GPUによって動作するAIワークロードを実行するデータセンターで消費されると予測されています。GPUは生成AIの台頭を支えてきましたが、現在は「パワーウォール」に直面しています。その理由は、GPUが1945年時代のチップ設計アーキテクチャであるVon Neumann型に基づいており、メモリと計算が物理的に分離されているためです。この分離により、データをメモリとプロセッサ間で往復させる必要が生じ、必要以上に3桁多いエネルギーを消費し、結果としてAIで使用されるエネルギーの90%が無駄になります。既存のGPUベースAIアクセラレータはHigh Bandwidth Memory(HBM)でこれを補おうとしていますが、これは高価で限定的な改善にすぎず、迫り来るパワーウォールの衝突を防ぐことはできません。

Mythicのコンピュータアーキテクチャは、プロセッサとメモリを分離せず、人間の脳と同様に一体として扱います。さらに、MythicのAPUはAIワークロードで最も負荷の高い行列演算をアナログで実行します。これは人間の脳の動作と同じです。その結果、AIにおいて前例のないエネルギー効率を実現し、現行のAPUアーキテクチャでは1ワットあたり120兆回の演算(TOPS)を達成しています。これは、メモリ転送を含めた場合でも、現在の最高性能GPUより100倍優れており、しかも高精度なVon Neumann型アーキテクチャより高い精度を実現しています。

Mythicは本質的に、人間の脳をスケールさせる方法を見出しました。同社は、エネルギーの節約性と卓越した推論能力の両方を兼ね備えたAIを実現しています。MythicのAPUは、エネルギー消費の面でシリコン上の人間の脳に最も近い存在です。現在のAI数理ワークロードの95%を占める巨大な行列演算である1回のMAC演算は、わずか17フェムトジュールしか消費しません。これは、現在のGPUで同じ演算を行う場合と比べて1000倍のエネルギー効率です。

NVIDIAの元エグゼクティブであり、NVIDIAの自動車事業を創業し10年以上にわたり成長させたTaner Ozcelikが率いるMythicは、データセンター、自動車、ロボティクス、防衛という4つの数兆ドル産業をターゲットにしています。その戦略は、ワット当たり性能においてAIの明確なリーダーとなり、GPUにおけるNVIDIAと同様に100%のR&Dレバレッジを実現することです。

Mythicの新世代APUは、GPUよりもAIのスケーリングをはるかに容易にします。ネットワークが複雑になるほど、APUのエネルギー効率の優位性は大きくなります。APUは2Dおよび3Dの両方で1Tパラメータモデルに容易にスケールでき、GPUが必要とするNVLINKのような高速APU間接続を必要としません。社内ベンチマークでは、MythicのAPUは1TパラメータLLM実行時に、NVIDIAの最上位GPUと比較して最大750倍の「ワット当たりトークン数」を達成できることが示されています。

さらに、MythicのAPUの「ニューロン」は、非常に成熟したシリコンメモリセル(累計1500億個出荷)で構成され、標準的な半導体材料を用いて製造されています。Mythicのチップは米国および同盟国で製造されています。この製造戦略と体制により、GPUを使用する既存競合や新たなアナログコンピューティング競合に対しても大きな優位性を持っています。次世代Mythic APUは最大80倍の「100万トークン当たりコスト」改善を示しており、100B LLMでは100万トークン当たり0.5セント、1Tパラメータモデルでは4セントという水準を実現します。

Mythicは、その卓越したエネルギー効率アーキテクチャにより、Starlightと呼ばれる新しいセンシングデバイスカテゴリを生み出しました。これは1W未満で動作し、Mythic APUを搭載し、アナログAIによってノイズから信号を抽出することで、画像センサー性能を50倍向上させます。特に低照度性能において顕著で、防衛、ロボティクス、自動車など用途は無限です。

Dr. Ozcelikは就任以降、NVIDIAのCUDAに対抗するため、ソフトウェア開発とSDKの成熟度向上にも注力してきました。MythicのCAMP SDKは、GEN 1 APU上でDNNアプリケーションをシームレスに実行でき、ONNX、PyTorch、TensorFlowをネイティブおよびTensorRT経由でサポートしています。ドイツの研究において、同分野で最高の成熟度と評価されました。

Mythicは今回の資金調達により、データセンター、ロボティクス、自動車、防衛といったミッションクリティカルなAI推論市場に大きな変革をもたらす準備が整いました。同社は推論時スケーリングとフィジカルAIという、AIの2つの最大の波においてリーダーとなるポジションにあります。将来的には、現在の1/100のコストで、インターネット接続なしにChatGPT3+レベルのLLMをポケットに収める技術も見込まれています。