doubleAI、実行中のコードを最適化するCode Execution Model「Maxwell」を発表

Maxwellは、プログラムのソースコードを書き直す従来の開発支援AIとは違い、実行中のソフトウェアを監視して、動作を変えずに速くする変更を加えるのが仕事です。会社はこの種類のモデルを「Code Execution Model」と呼び、最初のモデルとして発表しました。変更のたびに正式な検証で振る舞いの一致を確かめ、条件が満たせなくなれば元のコードへ戻す仕組みを説明しています。

公開されている実測例は動画生成モデルLTX-2.5です。人手で最適化された既存のパイプラインでは4K動画1本に250秒かかっていましたが、Maxwellの変更で134秒になり、約1.87倍速くなりました。画質は元の動画とのPSNRが41dBで、ビット単位で保存された音声を含め劣化は確認されていません。変更内容はLTXのリポジトリで公開されています。

資金面は、WSJの報道を含む複数の報道で累計調達額が2億2000万ドルと伝えられています。シリーズAは2億ドルで、LightspeedとBessemer Venture Partnersが共同主導し、NVIDIA、Dell Technologies Capital、Greenfield、Pitango、BRMが参加しました。会社は調達資金の約半分でNVIDIA B300チップ1000個を購入したと報じられています。

性能の主張は会社側の数値である点に注意が必要です。WSJの報道では、初期顧客の1社が計算費用を67%削減したと会社が説明したと伝えられています。料金は計算費の削減額から一定の割合を徴収する方式で、割合は公表されていません。

発表したのは、Mobileyeの創業者で最高経営責任者を務めるAmnon Shashua氏が共同創業したテルアビブの会社です。社員は約40人で、設立2年と報じられています。公式サイトでは研究例として、チェスの組み合わせ問題、pandasの高速化、GPUカーネルの最適化を公開しています。

Code Execution Modelは、モデルの推論コストが重いAI事業で、計算の効き方そのものを商品にする動きです。コード生成AIが書く前の開発を担うのに対し、Maxwellは書かれた後の実行を担うという位置づけを会社は示しています。他社の実環境での削減率の再現性は、これからの検証課題です。