AI（人工知能）が急速に発展している現代において、多くの企業がAI技術の生産環境への導入に全力を注ぎ、より高い投資収益率を目指しています。しかし、様々な高度なAIモデルが存在する市場においても、導入には多くの課題が残されています。
Everest GroupのCEO、ピーター・ベンドール＝サミュエル氏の推定によると、生成AIのパイロットプロジェクトの90％は本番環境への移行が困難であるとのことです。さらに、Gartnerは2025年末までに、多くの生成AIプロジェクトが概念実証後に放棄される可能性があると予測しています。
これらの課題の中で、最大の障壁は調整の問題です。チームは、作業を完了するための十分なリソースが不足していることが多く、硬直的で高価なサードパーティAPIに頼らざるを得なくなっています。このギャップを埋めるため、Simplismart AIは最近700万ドルの資金調達を行い、モデルの微調整からデプロイ、監視まで、全体的な調整プロセスを加速することを目的としたエンドツーエンドの機械学習運用プラットフォームを立ち上げました。
市場の他の機械学習運用ソリューションと比較して、Simplismartの大きな特徴は、パーソナライズされたソフトウェア最適化推論エンジンです。このエンジンは、モデルを非常に高速にデプロイし、パフォーマンスを大幅に向上させ、関連コストを削減します。Simplismartの共同設立者であるアミトランシュ・ジャイン氏は、ハードウェアの最適化なしで、Llama3.18Bモデルのスループットが毎秒501トークンに達し、他の推論エンジンをはるかに上回っていると述べています。
AIを内部展開する際には、計算能力の確保、モデルパフォーマンスの最適化、インフラストラクチャの拡張、コスト効率など、複数のボトルネックに直面します。Simplismartのプラットフォームは、ワークフロー全体を標準化し、ユーザーが必要に応じて高度に最適化されたオープンソースモデルを微調整、デプロイ、監視できます。
ユーザーは、Simplismartの共有インフラストラクチャを使用するか、独自の計算リソースを持ち込むことができ、インフラストラクチャとデプロイを容易に構成できます。さらに、プラットフォームの直感的なダッシュボードにより、ユーザーはGPU、マシンタイプ、スケールなどのパラメーターを設定できます。プラットフォームは監視機能も提供しており、ユーザーはサービスレベルアグリーメント（SLA）を追跡し、モデルの実際のパフォーマンスを監視できます。
現在、Simplismartは30社の企業顧客と連携しており、機械学習運用プラットフォームのパフォーマンスをさらに向上させる計画です。同社は、新たな資金調達を活用して研究開発を推進し、AI推論速度を向上させ、今後15ヶ月以内に年間収益を約100万ドルから1000万ドルに増やすことを目指しています。
要点：
💡生成AIのパイロットプロジェクトの90％は本番環境への移行が困難であり、調整の問題が最大の障壁となっています。
🚀 Simplismartのパーソナライズされた推論エンジンは、ハードウェアの最適化なしで毎秒501トークンのスループットを実現しました。
📈 30社の企業顧客と連携しており、15ヶ月以内に年間収益を1000万ドルに増やすことを目標としています。
