オックスフォード発のスタートアップ企業であるLumaiは、AIインフラ分野において重要な一歩を踏み出し、1000万ドル以上の資金調達を発表しました。このラウンドは、ディープテックに特化したConstructor Capitalがリードインベスターとなり、IP Group、Ventures、Journey Ventures、LIFTT、Qubits Ventures、State Farm Ventures、TIS Inc.などの著名な投資家が参加しました。これは、AI計算の状況を一変させる可能性のある技術に対する市場の信頼の高まりを示しています。
Lumaiの革新の中核は、大胆な目標にあります。既存のシリコンベースのアクセラレータと比べて50倍の性能を、10％のエネルギーコストで提供することです。そして、それは光によって実現されます。
ChatGPT、Claude、GeminiなどのAIシステムの進化に伴い、基盤となるハードウェアは大きな課題に直面しています。大規模言語モデル（LLM）のトレーニングと実行には、膨大な計算能力と同様に膨大なエネルギー消費が必要です。予測によると、2028年までに米国のデータセンターの電力消費量は3倍に増加し、全国の電力供給の12％を占める可能性があります。
しかし、問題はエネルギー消費量だけではありません。経済性と拡張性も問題です。従来のシリコンベースのGPUと集積光子技術は、収穫逓減、コスト上昇、拡張性の障害に直面しています。
Lumaiの光計算技術は、従来のチップの電子フローとは全く異なります。光計算は光子を用いて計算を行うため、速度（光子は電子よりも速く移動し、電子のように熱を発生しないため超高速処理が可能）、エネルギー効率（光信号は消費電力を大幅に削減）、並列性（光は異なる経路と波長で同時に複数の操作を処理できる）という3つの大きな利点があります。
Lumaiの革新性は、3D光学マトリックス-ベクトル乗算（MVM）を深層学習の重要な操作に利用することにあります。これは、計算が平面チップ上ではなく、光線が3次元幾何体を通過する際に実行されることを意味します。この技術の潜在能力は、毎秒10¹⁷回の操作に達し、現在の電子技術よりも1000倍、人間の脳よりも100倍速い可能性があります。
オックスフォード大学からスピンアウトした企業であるLumaiは、長年研究者を悩ませてきた課題、つまり光計算を信頼性が高く経済的な方法で拡張する方法を克服しました。彼らのプロセッサはPCIeフォーマットを採用しており、既存のデータセンターインフラとの統合が容易です。3次元空間で光線を用いた行列乗算により、極めて高いベクトル演算能力、高速な光学クロック速度、ほぼゼロレイテンシの推論性能を実現しています。
資金調達完了に伴い、Lumaiはチームの拡大、製品開発の推進、米国市場への進出、そして光学AI推論アクセラレータの商業化を目指しています。そのロードマップは、シリコンベースの競合他社と比べて4倍から50倍の性能向上、エネルギー消費量は10％という目標を描いています。持続可能性、費用対効果、AIアクセラレーションが次の計算上の課題となる時代において、Lumaiは市場で一席を争うだけでなく、開拓者となることを目指しています。
要点：
🌟 Lumaiは1000万ドル以上の資金調達を行い、光計算技術を用いてAIインフラの変革を目指しています。
⚡ Lumaiの3D光学マトリックス乗算技術は超高性能を提供し、10％のエネルギー消費量で50倍の性能向上を目指しています。
🚀 同社はチームを拡大し、米国市場に進出し、光学AI推論アクセラレータの商業化を目指しています。
