テキサス州オースティンを拠点とするフォトニクス・スタートアップのNeurophosは、人工知能の推論を加速させ、電力消費を削減するように設計された光プロセッサの開発のために1億1000万ドルを調達しました。デューク大学と、デューク大学のDavid R. Smith教授が運営するインキュベーターであるMetaceptのスピンアウトである同社は、メタマテリアルの進歩を活用して、テンソルコアプロセッサとして機能するメタサーフェス変調器を開発しています。これらのプロセッサは、AIの中核的な数学演算である行列ベクトル乗算を、従来のシリコンベースのGPUやTPUよりも効率的に実行するように設計されています。

Neurophosは、自社の光処理ユニットは、1つのチップに数千もの変調器を搭載することで、AI推論に使用される現在のシリコンGPUと比較して、大幅に高速なパフォーマンスを提供すると主張しています。この技術は、AIラボやハイパースケーラーにとって重要な懸念事項である、エネルギー消費量の急増を伴わずに、AIアプリケーションのコンピューティング能力を拡張するという、増大する課題に対処することを目的としています。

この基盤となる技術は、電磁波を従来とは異なる方法で操作する人工複合材料であるメタマテリアルの研究に由来しています。デューク大学の教授であるSmithは、20年前に、その能力は限定的ではあったものの、光を制御するメタマテリアルの可能性を示した、初期の透明マントを作成することで、これらの材料の可能性を実証しました。この初期の研究が、Neurophosの光コンピューティングへのアプローチの基礎を築きました。

AI推論とは、トレーニングされたAIモデルを新しいデータに適用して、予測や意思決定を行うプロセスであり、計算負荷の高いタスクです。現在、特殊なGPUとTPUがこのワークロードを処理していますが、その電力消費はますます懸念されています。Neurophosの光プロセッサは、電気の代わりに光を使用して計算を実行することで、大幅な省エネにつながる可能性のある代替手段を提供します。

より効率的なAI推論の影響は、データセンターにとどまりません。より高速でエネルギー効率の高いAIは、自動運転車、個別化医療、リアルタイムの言語翻訳などの分野で、新しいアプリケーションを可能にする可能性があります。しかし、AIへのアクセスが向上することで、偏見、プライバシー、雇用の喪失といった社会的な問題も提起され、技術の成熟に伴い、慎重な検討が必要となります。

Neurophosは現在、光処理ユニットの開発と商業化に注力しています。1億1000万ドルの資金調達ラウンドは、生産規模の拡大、技術の改良、および同社のチームの拡大に使用されます。同社は、従来のシリコンベースのプロセッサに代わる、より持続可能で強力な代替手段を提供し、AIハードウェアの未来における主要なプレーヤーとしての地位を確立することを目指しています。