GPU依存を最小限に抑え高性能でタスク最適化されたLLMで企業AIデベロッパーを支援する"Fastino"がPre-Seedで$7Mを調達

Fastinoは、Insight PartnersとMicrosoftのベンチャーファンドであるM12がリードし、NEA、CRV、Valor、GitHub CEOが参加したPre-Seedで$7Mを調達した。

スケールに対応するよう構築された高性能でタスク最適化された言語モデルで企業AIデベロッパーを支援するFastinoは、従来のLLMよりも正確で、高速で、安全なタスク最適化言語モデルのファミリーを提供します。

生成AIの導入は年々着実に増加していますが、早期採用者でさえ新技術の実装に際して重大な課題に直面し続けています。2024年のMcKinseyの調査によると、生成AIを導入している企業の63%が、モデルの不正確さにより実証可能なROIの達成に苦戦しています。従来のLLMは大きなイノベーションの可能性を提供しますが、技術的および運用上の複雑さが企業の価値の完全な実現を妨げています。

Fastinoは、あらゆる規模の企業がビジネス課題を解決するためにカスタマイズされた生成AI技術の採用と展開を加速するのを支援する差別化されたアプローチを導入します。

「Fastinoは、タスク特化の能力を持つより高性能なAIを世界にもたらすことを目指しています。従来のLLMは数千のGPUを必要とし、コストが高くリソース集約的でしたが、私たちのユニークなアーキテクチャはCPUまたはNPUのみを必要とします。このアプローチは、他のLLMと比較して精度と速度を向上させながら、エネルギー消費を低減します。」とFastinoのCEO兼共同創業者は述べています。

Fastinoの主な特徴は以下の通りです。

• 一貫性のある正確な出力のための目的適合アーキテクチャ：Fastinoは、テキストデータの構造化、RAGシステム、テキスト要約、タスク計画など、重要な企業ユースケース向けにタスク最適化されたモデルを提供します
• より迅速な結果を得るためのCPUレベルの推論：Fastinoの新しいアーキテクチャは、従来の大規模言語モデルよりも最大1000倍高速に動作します。最適化された計算により、CPUまたはNPU上での柔軟な展開が可能となり、高性能GPUへの依存を最小限に抑えます
• より安全なAIシステムのためのタスク最適化モデル：Fastinoのモデルファミリーは、敵対的攻撃、幻覚、プライバシーリスクに対する脆弱性が低い新しい分散型AIシステムを可能にします。

「現代のAI課題を解決するFastinoのアプローチは、$1Tの企業AI機会における最も興奮する開発の1つです。データ漏洩や不正確な出力へのリスク露出を減らしながら、利用可能な最も正確な生成AIを使用できるようにする、調整可能で高性能、低遅延の基盤モデルに明るい未来を見ています。」とInsight PartnersのManaging Directorは述べています。