Extropic.ai：AIの新しいパラダイムを提供するスタートアップの分析

Self-assembling intelligence from the future. Merging generative AI with the physics of the world. latest ...

This funding will accelerate the development of Extropic's computational paradigm and enable the company to push the boundaries of thermodynamic ...

#### Extropicが1億4100万ドルを調達し、「物理ベースのコンピューティング」を構築するために資金を調達 Extropicは、元アルファベット社の量子コンピューティング研究チームのメンバーによって率いられるハードウェアスタートアップで、本日、シード資金として1億4100万ドルを調達したことを発表しました。この投資は、Kindred Venturesが主導し、HOF Capital、Julian Capital、Marque VC、OSS Capital、Valor Equity Partners、Weekend Fundなどが参加しました。さらに、Adobe Inc.やShopify Inc.の幹部、およびいくつかのベンチャー支援を受ける人工知能スタートアップの幹部など、他の数十人の支援者も参加したとExtropicは述べています。 Extropicは、昨年、CEOのGuillaume Verdonによって設立されました。彼は以前、アルファベットのX研究部門で量子コンピューティングチームを率いていました。同社のCTOであるTrevor McCourtも、この検索大手の研究者でした。VerdonとMcCourtは、アルファベットで、AIモデルを量子コンピューティングチップ上で実行するために使用できるTensorFlowライブラリの開発を率いました。 Extropicは、大規模な言語モデル（LLM）を実行するために最適化されたチップを構築していると考えられています。Verdonは、本日のブログ投稿で、同社の技術を「物理ベースコンピューティングの新しいフルスタックパラダイム」と説明し、「非平衡熱力学」を利用していることを詳細に述べました。これは、化学反応などの現象を研究する物理学の新興分野である「非平衡熱力学」の概念を取り入れたExtropicのチップ設計を示唆しています。 Verdonのブログ投稿によれば、同社の製品は量子コンピューティングチップではないとのことです。「量子物理学ベースのコンピュータのスケーラビリティに関するタイムラインがどんどん長くなるにつれて、チームの多くは実用的な物理ベースのコンピューティングへの異なる道を模索しました」と彼は書いています。 Extropicは、AIモデルを実行するシステムを構築しようとしています。ニューラルネットワークは、行列の乗算と呼ばれる数学的計算を使用してデータを処理します。これらの計算は、AIモデルがデータを処理する際に広く使用されるため、ほとんどのAI最適化チップには、このような操作を実行するために最適化された回路が含まれています。 ExtropicがLLMを最適化したプロセッサを開発しているという報告が正確であれば、同社はNvidia Corp.から競争を受けることが予想されます。このチップメーカーは最近、LLMを実行するために特別に設計された新しいデータセンタープロセッサであるH200を発表しました。これは、Nvidiaの以前のフラッグシップグラフィックスカードよりも2倍のオンボードメモリを搭載しています。

#### AI startup Extropicがステルスモードから登場し、GPU、CPU、TPUを凌駕すると大胆に主張する超伝導プロセッサを搭載 Extropicというスタートアップがステルスモードから登場し、AI向けのプロトタイプ超伝導プロセッサの開発と製造を発表しました。同社は最近、1,410万ドルのシード資金調達ラウンドを終え、CPU/GPU/TPU/FPGAよりもはるかに高速でエネルギー効率の良いAIアクセラレータを作成するという目標を達成すると主張しています。元Alphabet Xの量子研究者であるGuillaume Verdon氏率いる同社は、構築中のフルスタック熱力学ハードウェアプラットフォームを一部示す「[Litepaper](https://www.extropic.ai/future)」を公開しています。 Extropicは、現在利用可能なデジタルプロセッサがAIアクセラレーションに適していないと主張しています。同社のプロトタイプパッシブ熱力学チップは、AIで使用される確率アルゴリズムを物理的に実行し、迅速かつエネルギー効率の良い物理ベースのプロセスとしています。これにより、従来のコンピューティングプロセッサよりも、確率と不確実性を取り入れようとする代わりに、確率と不確実性を自然に受け入れようとするAIアルゴリズムにはるかに適しています。 Extropicの「熱力学コンピューティングを通じたAIアクセラレーションの革新的アプローチ」に関する科学的背景についての議論は多数あります。しかし、私たちは、同社のデモチップを見て、その動作方法や可能性について聞くことに最も興味を持っていました。上記の画像では、最初のExtropicチップの一つの[ニューロン](https://www.tomshardware.com/news/intel-neuromorphic-loihi-ai-nuerons,39903.html)デザインの顕微鏡画像が見られます。これらのチップはアルミニウムからナノファブリケーションされ、低温で動作するため、[超伝導](https://www.tomshardware.com/news/superconducting-breakthrough-may-change-the-chip-industry-dramatically)しています。 写真でハイライトされている2つの[Josephson Junctions](https://www.scientificamerican.com/article/what-are-josephson-juncti/)は、AIが直面する複雑な非線形問題に適したトランジスタスタイルのコンポーネントであるべきです。私たちが見ているのは、AIによって使用される多くの他の線形および非線形ニューロンと共に使用される小さなプロセッサビルディングブロックです。 これは非常に野心的に聞こえるかもしれませんが、Extropicは、エネルギー効率を犠牲にしてJosephson Junctionsの代わりにトランジスタを使用する半導体デバイスを準備しており、GPUのような拡張カードの可能性を実現しています。ハードウェアに加えて、Extropicは、エネルギーベースモデル（EBM）の抽象的な仕様をプロセッサに解釈するソフトウェアにも取り組んでいます。 上記の目標を達成するために、創業者のVerdon氏を支援するのは、Alphabet、AWS、Meta、IBM、Nvidiaなどの企業での経験を持つ専門家チームです。Extropicから今後もっと多くの情報を聞けることを願っています。