AIスピンオフラボラトリーFundamentalが暗黒時代を終了。同社は2.55億ドルのAラウンドファイナンスを成功裏に調達し、ファイナンス後評価額は12億ドルに達した。このラウンドはOak HC/FT、Valor Equity Partners、Battery Ventures、Salesforce Venturesが主導した。PerplexityのCEOであるAravind SrinivasやDatadogのCEOなど多くの業界の重鎮も個人として投資に参加した。

Fundamentalのコア製品はNexusと呼ばれるベースモデルである。市場で主流となっているChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）とは異なり、Nexusは「大規模なテーブルモデル」（LTM）と定義されている。CEOのJeremy Fraenkelは、現行のLLMがテキスト、音声、ビデオなどの非構造化データの処理において優れている一方で、企業内部にある膨大で複雑な構造化データ（様々なテーブルデータ）に対しては力不足であると指摘している。

技術的な構造上、Nexusは現在のAIブームを定義するTransformerアーキテクチャを採用しておらず、決定性モデルである。これは同じ質問に対して常に同一の答えを返すことを意味し、厳格なデータ分析の場面において非常に重要である。従来のアーキテクチャによるコンテキストウィンドウの制限を受けないため、Nexusは数十億行のデータを持つ超大規模なデータセットを簡単に処理でき、従来のAIが巨大なテーブルデータを扱う際に起こりやすい論理的な混乱問題を解決する。

現在、Fundamentalは非常に強い商業的収益化能力を示しており、複数のフォーチュン100社と7桁の契約を結んでいる。また、AWSとの戦略的提携も実現しており、ユーザーは既存のクラウドインスタンスに直接Nexusモデルを展開できる。

Fraenkelは、Nexusの目標は膨大なデータサイエンティストチームを代替することであり、企業が単一のモデルを通じて多様な分析ユースケースを効率的に処理できるようにすることであると述べた。

要点：

  • 💰 ユニコーン企業に認定:Fundamentalは2.55億ドルのAラウンドファイナンスにより、暗黒時代を終えた初期段階で12億ドルの評価額を達成した。

  • 📊 構造化データ分析に特化:大規模なテーブルモデル（LTM）Nexusを発表し、従来の大規模言語モデルが超大規模なデータテーブルを処理する際の性能の欠点を補完した。

  • 🛠️ 従来のアーキテクチャを排除し決定性を実現:Transformerアーキテクチャに依存せず、決定性出力を通じてデータ分析の正確性と厳密性を確保し、10億行以上の巨大会計データを処理可能にする。