Arlequin AI、2800万ユーロ調達

Arlequinは、多くの企業がすでに接している大規模言語モデルと同じ土俵で競っているわけではない。同社が賭けるのは別のアーキテクチャ、すなわちトポロジーニューラルネットワークだ。個々のデータ点だけではなく、データがどうつながっているかから学習すると説明する。同社はすでに、異種データを扱え、文書、取引、動画、運用情報を分析できる、導入が容易で拡張可能なプラットフォームを構築・実装したとしている。

公的研究との緊密な連携も特筆に値する。Arlequinは、フランス国立デジタル科学技術研究所、フランス国立科学研究センター、Max Planck Instituteのほか、Oxford、Cornell、Princeton、University of California at Santa Barbaraのチームとともにこのアーキテクチャを開発していると述べている。このネットワークと、BpifranceのDefense Innovation Fundからの支援は、欧州の主権という角度を示しており、CEOのHugo Micheronは、欧州が米国や中国と競って強力なAIモデルを開発する取り組みだと明言した。

結果を左右するのは、主張する計算量削減と監査可能な証拠経路が実際の導入で成り立つかどうかだ。もし成り立てば、セキュリティ、防衛、不正、マネーロンダリングのチームにとって魅力はかなり大きい。これらの領域は予測アルゴリズムに大きく依存しながら、実際に何が起きたかを示す証拠と監査可能な経路を必要とするからだ。より広い文脈では、資本が欧州AIに流れている。今回のラウンドはMistral AI SASが30億ユーロを調達した同じ週に実現し、資金提供者が欧州の複数のアプローチの余地を見ていることを示唆する。