TensorZero、エンタープライズLLM開発を簡素化するために730万ドルのシード資金を獲得

AIアプリケーションのオープンソース・インフラストラクチャ・プロバイダーとして台頭するTensorZeroは、FirstMark Capitalを筆頭に、Bessemer Venture Partners、Bedrock、DRW、Coalition、多数の業界エンジェルが参加し、730万ドルのシード資金を確保した。

TensorZeroのGitHubリポジトリは、ここ数カ月でスター数が3,000から9,700以上へと約3倍に増加し、世界的な「トレンド1位」の地位を獲得している。この急速な普及は、プロダクショングレードのAIソリューションの展開における企業の課題の拡大を反映している。

AIインフラのギャップを解決

ファーストマークのマット・タークはこう指摘する：「AIアプリケーションへの関心が急増している一方で、企業は複雑な実装ニーズに対応する堅牢なツールを欠いています。TensorZeroは、すぐに統合的に動作するエンタープライズ対応のコンポーネントを提供します。

ブルックリンを拠点とするこの新興企業は、大規模な言語モデル（LLM）展開における重要なペインポイントに取り組んでおり、そこでは現在、モデルへのアクセス、モニタリング、最適化を統合するには、ばらばらのソリューションを寄せ集める必要がある。

核融合からAI最適化へ

TensorZeroの技術的基盤は、共同設立者であるViraj Mehtaのカーネギーメロン大学での核融合の博士研究に由来する。データ収集に5秒間の測定あたり3万ドルかかるエネルギー省のプロジェクトに携わり、メータは各データポイントの価値を最大化する強化学習アプローチを開発した。

「この希少性の考え方は、我々のプラットフォーム・アーキテクチャに直接影響を与えました。「核融合研究のように、効果的なAIの実装には、システムを継続的に改善するための戦略的なデータ活用が必要です」。

この視点が、LLMアプリケーションを、構造化されたフィードバックを通じてシステムが進化する強化学習の問題として扱うという、TensorZeroの中核となる革新につながった。

エンタープライズAI向け統合プラットフォーム

複数のベンダーの統合を必要とする現在の断片的なアプローチとは異なり、TensorZeroは、モデル管理、観測可能性、最適化を、相乗効果のために設計された単一のオープンソーススタックに統合しています。

「分散型金融プロジェクトOndo Financeの元CPOである共同設立者のガブリエル・ビアンコニは、「既存のソリューションは、連携するように設計されていない別々のツールを組み合わせることを企業に強いています。「私たちは、継続的な改善ループを生み出す統合インフラを構築しています」。

Rustベースのプラットフォームは、1秒あたり10,000を超えるクエリを処理しながら、ミリ秒以下のレイテンシーを達成し、Pythonベースの代替製品を大幅に凌駕しています。

企業への導入が加速

商業的な牽引力は顕著で、実装は多岐にわたっている：

• コードドキュメンテーションを自動化するヨーロッパのトップ銀行
• ヘルスケア、金融、コンシューマー・テック分野のシリーズA/B AIスタートアップ企業
• データコンプライアンスのためにオンプレミスの導入を必要とする企業

技術的差別化要因

TensorZeroは、以下の点でLangChainのようなフレームワークとは一線を画しています：

• エンドツーエンドの本番環境への対応とプロトタイピングへのフォーカス
• 高度な最適化を可能にする構造化されたデータ収集
• 規模に応じたエンタープライズグレードのパフォーマンス
• オープンソースの基盤により、ベンダーロックインを軽減

今後のロードマップ

シード資金調達により加速

• オープンソースプラットフォームの開発
• ニューヨークでのチーム拡大
• 複雑な最適化タスクのマネージドサービス提供
• AI実験を加速させる研究ツール

「私たちのビジョンは、自己強化型の改善サイクルを生み出すことです。「AIがますます複雑なワークフローを処理するようになるにつれ、私たちは単独ではなく、実世界の文脈でパフォーマンスを評価しなければなりません」。

TensorZeroは、GitHubの勢いと企業への早期導入により、企業がAI実験から運用展開に移行する際の重要なインフラギャップを解決する立場にある。