Multiverse Computing、圧縮AIモデルを主流市場へ投入

AIモデルの規模が日々膨張する現在、これらの巨大モデルをリソース制限のある環境で効率的に実行する方法が業界の課題となっている。Multiverse Computingはまさにこの機会を捉え、その先進的な圧縮技術により、OpenAI、Meta、DeepSeek、Mistral AIなどトップAI研究所のモデルを最適化・圧縮し、デモアプリケーションとAPIサービスを正式にリリースして、これらの高効率モデルを主流市場へと押し出している。

Multiverse Computingの技術的ブレークスルー

Multiverse Computingは量子コンピューティングとAI最適化に特化したイノベーション企業で、本社はスペインにある。その中核技術は古典計算における量子アルゴリズムの応用、特に大規模言語モデル（LLM）の圧縮と高速化に由来する。GPTシリーズやLlamaなどの従来のAIモデルは、しばしばパラメータ数が数百億から数兆に達し、推論コストが高く、デプロイメントが困難だった。Multiverseの圧縮手法はモデルサイズを元の10%-30%まで縮小でき、同時に90%以上の性能を維持できる。

After compressing models from major AI labs including OpenAI, Meta, DeepSeek and Mistral AI, Multiverse Computing has launched both an app that showcases the capabilities of its compressed models and an API that makes them more widely available.

今回リリースされたアプリケーション（App）は「SingularityNET Explorer」（仮称）と名付けられ、ユーザーはWebやモバイル端末から直接、圧縮されたGPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral Nemoなどのモデルを体験できる。テストによると、これらのモデルはスマートフォンや低スペックサーバーでの推論速度が5-10倍向上し、消費電力も大幅に削減された。これはチャットボットだけでなく、画像生成やコード補完などのシーンにも拡張されている。

API サービス：開発者エコシステムの触媒

さらに革命的なのは、付属のAPIプラットフォームだ。開発者はわずか数行のコードでこれらの圧縮モデルを統合でき、従量課金モデルをサポートしている。APIはOpenAIとHugging Faceのインターフェース標準と互換性があり、シームレスな移行を保証する。Multiverseによると、そのAPIはすでに10億トークン以上の推論リクエストを処理しており、レイテンシは50msと低く、クラウド上の元のモデルよりもはるかに高速だ。

業界背景を見ると、AIモデル圧縮は新しいものではない。2023年早期には、AWQやGPTQなどの量子化技術や知識蒸留が流行していた。しかしMultiverseの独自性は、量子インスパイアード最適化を組み合わせ、混合精度と動的圧縮を処理でき、従来の方法でよく見られる精度損失を回避できることにある。DeepSeekのオープンソースモデルR1は圧縮後、GSM8K数学ベンチマークでのスコア低下はわずか1.2%で、印象的な結果を示した。

市場への影響と課題

このリリースは、AIインフラ競争が白熱化する時期に行われた。NVIDIAのGPU独占はAMDとIntelの挑戦に直面しており、一方でモデル圧縮はエッジAIへの扉を開いている。スマートホームデバイスでMetaのLlamaを実行したり、ドローンでMistralのコードモデルをデプロイしたりすることが現実になるだろう。Gartnerは、2028年までにAI推論の70%がエッジデバイスで行われると予測しており、これはMultiverseに広大な市場を提供している。

しかし、課題も残っている。圧縮モデルのセキュリティは検証が必要で、バックドアや幻覚の増幅は存在しないか？さらに、オープンソースコミュニティは商用APIをどの程度受け入れるか？Multiverseはすでに一部の圧縮ツールをオープンソース化してエコシステムに還元することを約束している。

編集者注：AI民主化への重要な一歩

Multiverse Computingの取り組みは、AIが実験室から一般大衆へと向かうことを示している。過去には巨大モデルはクラウド大手のみが掌握していたが、今では圧縮技術により中小企業や個人開発者も手が届くようになった。これは参入障壁を下げるだけでなく、イノベーションの多様化も推進している。しかし我々は警戒すべきだ：最適化は倫理を犠牲にしてはならない。将来的に、量子-AI融合は業界の構造を再構築する可能性があり、継続的な注目に値する。

AI技術ニュース編集者として、これは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスモデルのイノベーションでもあると考えている。MultiverseはAPIを通じて圧縮能力をマネタイズしており、Hugging Faceのモデルに似ているが、よりエッジデプロイメントに焦点を当てている。短期的には、多数のスタートアップが参入することが予想される。

（本文約1050字）

本記事はTechCrunchより編集、著者Anna Heim、原文日付2026-03-19。