Smallest.ai、音声AIで1300万ドル調達

同社は、AIカスタマーサポートにおける根強い問題点に対処している。大規模言語モデルが入力を処理して出力を生成するときに発生する、不気味でロボット的な一時停止である。標準的なLLMベースのエージェントは順序立てて動作する。入力を受け取り、その後に思考し、その後に話す。これにより測定可能なレイテンシーが導入され、自然な会話の流れが中断される。Smallest.aiの創業者らは、次のフロンティアはより大きなモデルでの高速推論ではなく、人間の音声と会話のメカニクスについて特別に訓練された目的別設計の小規模モデルであると主張している。

同社の2段階アーキテクチャ。リアルタイム交換のための小規模音声モデル、複雑なクエリのための大規模基盤モデル。は、万能の基盤モデルが特殊なタスクに対して非効率である可能性があるという業界の新たな信念を反映している。音声固有の課題（多様なアクセント、多言語対応、ノイズロバストネス）およびリアルタイムカスタマーサポートに焦点を絞ることで、Smallest.aiはダビングからポッドキャスティングまで、より広い音声AI使用ケースに対応するElevenLabsなどの競合他社よりも、狭いがより競争が少ないニッチに自らを位置付けている。1300万ドルのシリーズA、顧客トラクション（RingCentral、Truecaller）、および2024年後半の設立日は、汎用モデルがより強力になるにつれても、特化された会話型音声AIが企業価値をキャプチャできるというテーゼに対するベンチャーキャピタルの信頼を示唆している。