OpenAIとMistral AIは、新しいコスト効率の高い言語モデルを発表しました。OpenAIの新しいモデル「GPT-4o mini」は、大規模モデルGPT-4oの縮小版で、コスト効率を向上させつつ、多くの同様のタスクを行うことができます。一方、Mistral AIはNvidiaと共同開発した「Mistral NeMo 12B」を公開しました。オープンソースのこのモデルもコスト効率に優れ、様々なタスクに利用できます。GPT-4o miniはテキスト生成、コード作成、数学問題解決などが可能ですが、正確さではGPT-4oにやや劣ります。ただし、コストはGPT-4oの5分の1以下と非常に経済的です。Mistral NeMo 12Bは、120億パラメータを持ち、軽量で単一のグラフィックス処理ユニットで実行できます。Mistral AIとNvidiaは、このモデルがチャットボットサービスやコード生成、翻訳、文書要約などに利用されることを期待しています。&nbsp;

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OpenAIとMistral AI、新たなコスト効率の高い言語モデルを発表

<a href="https://imprint.co/">Imprint</a>は、Khosla Venturesがリードし、Thrive Capital、Ribbit Capital、Kleiner Perkinsなどが参加したSeries Dで評価額$1.2Bで$150Mを調達した。顧客ロイヤルティ体験を向上する金融プラットフォームのImprintは、主要ブランドと提携し、エンゲージメント、支出、顧客生涯価値を測定可能な形で向上させる金融プロダクトおよびロイヤルティ体験を設計・立ち上げ・運営するモダンなco-brand金融プラットフォームです。パートナーにはBooking.com、Rakuten、Crate &amp; Barrel、Fetch、H-E-Bが含まれます。同社の統合テクノロジースタックは、クレジット、デビット、ロイヤルティプロダクト全体にわたり、シームレスでブランドネイティブな体験とパーソナライズされたリワードを実現しています。この新たな資金調達は、主要ブランドが従来の銀行発行プログラムを置き換え、顧客を喜ばせ、顧客価値を大きく高めるモダンなエンベデッド型ロイヤルティ体験を提供するために、Imprintを選択する動きが加速する中での急成長期を受けたものです。Imprintの急成長は、強力な顧客採用と資本市場からの評価を示しています。<ul><li>カードホルダーベースが前年比200%成長</li><li>Rakuten、Booking.com、Crate &amp; Barrel、Fetchとの新たなパートナーシップを開始</li><li>初の$300Mの証券化において、Fitch RatingsからAAAの投資格付けを取得</li></ul>今後3年間におけるImprintのビジョンは明確です。それは、主要ブランドの顧客にプレミアムなアクセスを提供するプラットフォームになることです。同社のアプローチは、金融プロダクト、ロイヤルティ基盤、ブランド資金によるリワードネットワークを組み合わせ、申込から利用、獲得、交換、そして再利用までを一体化した顧客体験を実現します。数十年前の銀行プロセッサーに依存する従来型のco-brandクレジットカードプログラムは、エンベデッド体験、パーソナライズ、即時価値といった現代の消費者期待に対応できていません。Imprint独自の発行・プロセッシング基盤であるImprintCoreは、ブランドに対して体験、データ、イノベーションスピードの完全なコントロールを提供します。「Imprintの技術的優位性は、従来型のイシュアーでは実現できないスピードとカスタマイズ性を可能にしています。彼らは急速に大企業にとって最有力のパートナーとなっており、その勢いこそが、私たちが追加投資を行う理由です。」とKhosla VenturesのManaging Directorは述べています。従来型イシュアーからImprintへ移行したブランドは、ロイヤルティ、支出、顧客生涯価値において一貫して明確な改善を確認しています。エンベデッド申込フロー、ブランドネイティブなリワード、即時の獲得と交換、深いパーソナライズを含むImprintの統合体験により、以下の成果が生まれています。<ul><li>カードホルダーは非カードホルダーと比較してウォレットシェアが2倍</li><li>カードホルダーの生涯価値は非カードホルダーの8倍</li><li>カードホルダーの支出は旧プログラム比で20%増加</li></ul><div class="raw-html-embed"><iframe width="938" height="528" src="https://www.youtube.com/embed/39O0b0enByg" title="Imprint Payments Propelled to $1.2B Valuation" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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顧客価値を高めるロイヤルティ体験を提供する金融プラットフォームの"Imprint"がSeries Dで評価額$1.2Bで$150Mを調達

<a href="https://mythic.ai/">Mythic</a>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&amp;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。 &nbsp;<div class="raw-html-embed"><iframe width="938" height="528" src="https://www.youtube.com/embed/7PJJM__zbbE" title="Mythic Analog AI" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen=""></iframe></div>

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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

企業向けAIオーケストレーションプラットフォームのImpala AIは、Viola VenturesとNFXの支援を受けて正式にローンチし、大企業がAI施策を本番で展開・管理・スケールするプロセスを効率化することを使命に掲げました。企業ではGenAI、機械学習、自動化ツールの実験が加速する一方、個別のチームや部門で作られたモデルがサイロ化し、信頼性のある本番運用に必要なエンタープライズ基盤へつなげられないという運用上のボトルネックが顕在化しています。Impala AIはこのギャップを埋め、実験から「出荷して拡大する」段階へ移行するための共通の運用基盤を提供します。&nbsp;企業のAI活用は、PoC中心の段階を越え、規模展開の実務課題に直面しています。安定したパイプライン、ガバナンス、可観測性、コストを意識した実行といった要件を満たしながら、組織全体でAIを運用する必要があり、そこに断片化やクラウドコストの増大、セキュリティギャップ、運用の詰まりが生じやすいとされています。Impala AIは、インフラをゼロから作り直すことなく、AIワークロードを組織横断でオーケストレーションし、最適化し、統制できる中央の運用レイヤーを提供すると説明しています。Impala AIは「LLMのホスティングサービスをもう一つ作る」のではなく、企業AIチーム向けのオーケストレーション層として機能します。データパイプライン、モデル実行、モニタリング、コスト管理、ガバナンスを統合したワークフローを提供し、モデルやフレームワークが異なっても一貫した中央プロセスでデプロイできるようにすることで、分断と重複開発を抑える狙いです。Viola VenturesのPartnerであるAlex Shmulovich氏は、企業AIの重心は「見せる実験」から「出荷してスケールする実装」へ移っていると述べ、データキュレーションやエンリッチメント、パーソナライゼーション、モデル更新といった大規模でスパイク性の高いワークロードには、スケール性、予測可能性、プライバシー、制御性が求められ、そのためのインフラが必要だと説明しています。&nbsp;Impala AIの創業者であるNoam Salinger氏とBoaz Touitou氏は、AIを本番で回すにはデータエンジニアリング、DevOps、セキュリティ、事業部門の連携が不可欠である一方、多くの企業にはそれを支える統合基盤が欠けていると捉え、モデル種別やベンダー、基盤インフラに依存せずに、一貫して安全にAIワークフローを展開できる共有の運用環境を提供するとしています。これにより、統合作業のオーバーヘッドを下げ、導入までの時間を短縮し、性能とコストの可視性を高め、全AIワークロードに共通のポリシーを適用できるガバナンスを実現すると述べています。Impala AIは、Viola VenturesとNFXからシードで1,100万ドルを調達しており、今後はエンジニアリング体制の拡充、機能強化、エンタープライズ連携の拡大を進める計画です。Salinger氏は、次のイノベーションの波は推論が牽引すると見立て、現実の規模でAIをより賢く、より速く、より低コストに動かすためのインフラを作ることが使命だと述べています。&nbsp;Impala AIについて Impala AIは、LLMを含むAIワークロードを企業の本番環境で運用するためのエンタープライズAIインフラ企業です。推論プラットフォームにより、組織が自社の仮想プライベートクラウド内でAIワークロードをスケールしながら実行できるようにし、運用コストの削減、セキュリティ確保、コンプライアンス維持を支援します。Viola VenturesとNFXの支援を受け、責任あるスケーラブルな企業AIの基盤レイヤーとなることを目指しています。&nbsp;

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Enterprise AI OpsのImpala AI、AIワークロードの統合運用レイヤーで本番展開の効率化を狙い正式ローンチ

建設業向けの給与・労務管理プラットフォームを提供するMiterは、NetSuiteの「2025 SuiteCloud Breakthrough Partner of the Year」に選出されたと発表しました。この賞は、NetSuiteエコシステムの中で革新性と連携、成果を牽引する新規パートナーを表彰するもので、Miterは建設業界のコントラクター向け支援で急速に実績を積み、NetSuiteのセールス組織と密に協業して拡大する建設市場での成長を加速した点が評価されたとしています。&nbsp;MiterのCo-Founder兼CEOであるConnor Watumull氏は、目的特化のテクノロジーと業界知見が組み合わさることで大きな価値が生まれると述べ、NetSuiteとともに、複雑な給与計算、コンプライアンス、財務ワークフローを単一の統合システム内で扱えるようにし、コントラクターに必要な可視性と統制を提供していると説明しました。Miterはコントラクター向けに設計されたバックオフィス基盤として、給与、HR、経費、現場オペレーションを一つのプラットフォームでつなぎ、prevailing wage compliance、certified payroll reporting、fringe benefit offsetsといった建設業特有の給与要件に対応します。これにより、財務・オペレーションの責任者が、よりスマートに、より速く、より高い収益性で運営できるようにすることを狙っています。現在、米国で1,000社超のコントラクターがMiterを利用しており、チーム構築、案件原価の管理、現場の実行速度向上に活用しているとされています。NetSuiteとの連携では、双方向のAPI統合により、案件、従業員、コストのデータをシステム間で同期し、二重入力をなくしながらレポーティングを効率化します。これにより、より粒度の高いジョブコスティングと財務可視化、四半期末の税務手続きの簡素化、人員情報と会計のリアルタイム同期が可能になるとしています。現場の労務管理、フィールドオペレーション、会計がシームレスにつながることで、事務負担の軽減、コスト統制の強化、意思決定の確度向上につながり、建設業界でのNetSuite導入加速にも寄与したと述べています。&nbsp;Oracle NetSuiteでパートナーシップと事業開発を統括するScott Derksen氏は、MiterがNetSuiteとMiterの建設向け給与を組み合わせた説得力のある「Whole Product」を提供している点を評価し、両社が協力して建設業界での案件獲得を拡大できているとコメントしました。MiterはSuiteCloud Developer Network（SDN）参加以降、業界特化の専門性と顧客成功で評価を高め、建設業の財務リーダーにとっての主要な給与・ワークフォースソリューションとしての位置づけを強めたとしています。今後Miterは、より高度なレポーティング、自動化、アナリティクスに対応するため統合を深め、レガシーで分断されたシステムから統合型クラウドへの移行が進む中で、労務、コンプライアンス、財務リスクをリアルタイムに管理できる基盤を提供していく方針です。&nbsp;Miterについて Miterは、建設業のコントラクター向けに、給与、労務、経費、現場オペレーションを統合するクラウドプラットフォームを提供する企業です。prevailing wage complianceやcertified payroll reportingなど業界固有の要件を扱える設計により、案件原価の可視化、コンプライアンス対応、現場と財務の連携を強化し、コントラクターが人材、プロジェクト、収益を一体で管理できるバックオフィス基盤を目指しています。&nbsp;

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建設業の給与、現場オペレーションのMiter、2025 SuiteCloud Breakthrough Partner of the Yearに選出

テルアビブ拠点でライフサイクルマーケティング向け生成AIを手がけるEikonaは、A/Bテストとコンテンツ最適化を強化学習で自動化する新アプローチの推進に向け、シードラウンドで500万ドルを調達したと発表しました。ラウンドはStageOne Venturesが主導し、Crescendo Venture Partners、Wix Ventures、Clarim Venturesに加え、業界および学術系のエンジェル投資家が参加しました。Eikonaのプラットフォームは、Reinforcement Learning from Human Feedbackをマーケティングに応用し、ユーザー行動とエンゲージメントから継続的に学習しながら、コンテンツを個別最適化します。同社によれば、この方法により売上、リテンション、クリックなどのライフサイクル指標で二桁から三桁の改善が出ているとしています。ユーザーフィードバックをモデルのファインチューニングに直接取り込み、ブランドの一貫性とコンプライアンス要件を保ちながら、メール、SMS、プッシュ通知、インスタントメッセージといったチャネル横断で、画像、コピー、動画、レイアウトを適応的に更新します。&nbsp;Eikonaは、顧客獲得コストの高騰と予算停滞で成果を求められるマーケターの負荷が増す中、ライフサイクルマーケティングにはSNSのアルゴリズムフィードのような適応エンジンが欠けてきたと問題提起します。同社の技術は、顧客接点ごとにリアルタイムで進化する「適応レイヤー」を提供し、従来のプロンプト作成や手作業のA/Bテストを、継続学習する自動システムに置き換えることを狙います。顧客セグメントごとにクリエイティブ生成をスケールさせ、結果に基づいて新しいアイデアやアセットを生み出し続けることで、創造性とデータが大規模に連動する状態を目指すとしています。すでにEikonaは、リテンションの重要性が高い業界を中心に導入が進んでおり、小売、通信、金融、保険、ヘルスケア、旅行など複数領域で利用されているとしています。EikonaはCEOのNir Weingarten氏とCTOのOmer Hacohen氏が創業し、イスラエルと米国の両市場を視野にエンタープライズ向けのGenAIツールを開発しています。基盤モデルの上に構築した技術を、マーケティングのコミュニケーションチャネルに直接統合することで、エンゲージメントとコンバージョンの改善を図ります。&nbsp;Weingarten氏は、プロンプトは人間の推測バイアスや表現可能性の限界がありスケールしないと述べ、ユーザー反応のフィードバックループを閉じることで、プロンプトとA/Bテストを直感的で自動化された代替手段に置き換え、企業の顧客コミュニケーションを再発明できるとしています。StageOne VenturesのAvi Shulman氏は、Eikonaチームの商業面の実行力と市場が求める要件への技術理解を評価し、マーケティングの真のパーソナライゼーションを実現して事業成果に直接的なインパクトを与え得ると述べています。また、EikonaのAdvisorで元GoogleのGlobal Creative DirectorであるAmir Ariely氏は、A/Bテストは20年ほとんど進化しておらず遅く手作業で本質を捉えきれないことが多いと指摘し、Eikonaは成果から学ぶAIでクリエイティブのループを閉じ、結果のたびに賢くなる生成を可能にすると評価しています。&nbsp;Eikonaについて Eikonaは、ライフサイクルマーケティングに特化した生成AIスタートアップです。Reinforcement Learning from Human Feedbackを活用し、ユーザー行動のフィードバックから継続学習することで、メールやSMS、プッシュ通知などの顧客接点における画像・コピー・動画・レイアウトを自動で最適化します。ブランド整合性とコンプライアンスを保ちながら、エンゲージメント、リテンション、売上といった指標の改善を支援するエンタープライズ向けGenAI基盤の提供を目指しています。&nbsp;

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Lifecycle MarketingのEikona、強化学習でA/Bテストとコンテンツ最適化を自動化するGenAI基盤にシード500万ドルを調達

OpenAIとMistral AI、新たなコスト効率の高い言語モデルを発表

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