拡散モデルAIに5千万ドル、コード生成を高速化

AIスタートアップのInceptionは11月6日、テキストおよびコード生成向けの拡散モデル開発のため、シードラウンドで5000万ドル（約75億円）を調達したと発表しました。スタンフォード大学の教授が率いる同社は、画像生成AIで主流の技術を応用し、従来のモデルより高速かつ効率的なAI開発を目指します。

拡散モデルは、GPTシリーズなどが採用する自己回帰モデルとは根本的に異なります。自己回帰モデルが単語を一つずつ予測し、逐次的に文章を生成するのに対し、拡散モデルは出力全体を反復的に洗練させるアプローチを取ります。これにより、処理の大幅な並列化が可能になります。

この技術の最大の利点は、圧倒的な処理速度です。Inceptionのモデル「Mercury」は、ベンチマークで毎秒1,000トークン以上を生成可能だと報告されています。これは従来の技術を大幅に上回る速度であり、AIの応答時間（レイテンシー）と計算コストを劇的に削減する可能性を秘めています。

今回の資金調達はMenlo Venturesが主導し、MicrosoftのM12ファンドやNvidiaのNVenturesなど、業界を代表する企業や投資家が参加しました。この事実は、テキスト生成における拡散モデルという新しいアプローチへの高い期待を示していると言えるでしょう。

テキスト生成AIの分野では自己回帰モデルが主流でしたが、特に大規模なコードベースの処理などでは拡散モデルが優位に立つ可能性が研究で示唆されています。Inceptionの挑戦は、今後のソフトウェア開発のあり方を大きく変えるかもしれません。