シリコンバレーの AI スタートアップ Espresso AI は、現在企業コンピューティングにおけるおそらく最大の課題であるクラウドコストの高騰抑制に AI の力を導入するため、1,100万米ドル以上のシード資金を調達した。この資金調達には、Daniel Gross（ダニエル・グロス）氏と Nat Friedman（ナット・フリードマン）氏がリードしたシードラウンドと、FirstMark の Matt Turck 氏がリードしたプレシードラウンドがあり、業界のリーダーたちも参加している。

7日にステルス状態から抜け出した同社は、高度な言語モデルと機械学習を使ってコードを自動的に最適化し、クラウドの計算コストを最大80％削減する技術を開発した。最初の製品は、人気のクラウド・データウェアハウス・プラットフォーム「Snowflake」の SQL クエリを効率化することに焦点を当てている。

Espresso AI の創業者で CEO の Ben Lerner（ベン・ラーナー）氏は、VentureBeat の独占インタビューで次のように述べた。

このチャンスは非常に大きい。Snowflake だけでも年間20億米ドルの売上があります。データウェアハウスを広く見渡せば、当社にとっては数億米ドルの収益、顧客にとっては数十億米ドルの潜在的な節約になることは間違いありません。

クラウドコストの危機

クラウドへの移行は、企業にとって諸刃の剣である。クラウドプラットフォームは比類のない柔軟性と拡張性を提供する一方で、コスト管理と可視性をめぐる新たな課題ももたらしている。現在、多くの企業が予想外の高額請求に直面し、支出の予測と管理に苦慮している。

データウェアハウジングは特に重要な問題である。企業がデータサイロを連携し、新しいアナリティクスと機械学習イニシアチブを開始するにつれて、データウェアハウスはクラウドリソースの最大の消費者の一部となっている。しかし、これらのワークロードをコストとパフォーマンスの面で最適化することは、非常に難しい。

Lerner 氏は VentureBeat に次のように語った。

ユーザからよく聞くのは、Snowflake は AWS に次いで2番目に大きな項目だということです。そして、どの Snowflake のイベントに行っても、コストとパフォーマンスという2つのことにフォーカスしています。

AI による救済

Espresso AI のソリューションは、ChatGPT のようなバイラルセンセーションを支える基盤技術である大規模言語モデル（LLM）の力を利用して、コードの最適化の問題に取り組むことだ。SQL クエリとデータベース・アーキテクチャを深く理解するためにこれらのモデルを訓練することで、Espresso AI はクエリをより効率的にするために自動的にリファクタリングできるプラットフォームを構築した。

その仕組みはこうだ。Espresso AI は、企業の既存の Snowflake セットアップに接続し、データウェアハウスに対して実行されているクエリを継続的に分析する。自然言語処理、プログラム合成、強化学習の組み合わせを使用して、最適化の機会を特定し、パフォーマンスを向上させ、計算機使用量を最小限に抑えるために、その場でクエリを書き換える。

Lerner 氏はこう説明する。

これが非常にパワフルな理由は、既存の多くのアプリケーションでは、ループ内に人間がいて正確性をチェックする必要があるからです。コードを最適化する場合、何をさせたいかはすでに分かっているはずです。だから、最適化されたコードが正しいかどうかを自動的に検証できるのです。

セットアップはシンプルに設計されており、接続文字列を1つ変更するだけで、10分以内に稼働させることができる。

URL を変更するのと同じくらい簡単です。BI や分析ツールを Snowflake に直接接続するのではなく、Espresso のエンドポイントに接続するだけです。（Lerner 氏）

成長に向けて

Espresso AI はすでに初期段階から高い支持を得ており、複数の企業顧客が同社のプラットフォームを利用して本番の Snowflake ワークロードを最適化している。同社は今回の資金調達により、製品開発と市場開拓を加速させる計画だ。

Snowflake が最初の焦点ではあるが、Espresso AI のテクノロジーはあらゆる SQL データウェアハウスに拡張可能である。Databricks のようなプラットフォームのサポートは、近い将来のロードマップにある。長期的には、データの前処理からモデルのトレーニングまで、スタック全体の計算を高速化するために AI 最適化エンジンを使用することを想定している。

コンピューターが100倍速く動けば世界がどのようになるかを金額で示すのは難しいです。すべてが速くなります。より多くの研究や機械学習ができるようになるでしょう。現在、コンピュータには多くの制約があります。（Lerner 氏）

もちろん、100倍のスピードアップを実現するのは言うは易く行うは難しだ。Espresso AI は初期の顧客導入で素晴らしい結果を示しているが、桁違いの性能向上を達成するには、大幅な研究のブレークスルーが必要だ。同社はまた、コスト管理と最適化に多額の投資を行っているクラウド・プロバイダーとの競争もかわす必要がある。

しかし、Espresso AI が創業時のビジョンのほんの一部でも実現できれば、その影響は計り知れない。企業はクラウドとオンプレミスのコンピュートに対して年間6,000億ドル以上を費やしており、AI を活用した効率化の市場機会は非常に大きい。

人員削減とデジタルトランスフォーメーションの時代において、パフォーマンスを犠牲にすることなく有意義なコスト削減を推進できるテクノロジーは、CIO の間で熱烈な支持を得るだろう。Espresso AI は、AI のパワーをコードの最適化という地味だが不可欠な領域にもたらすことで、真に破壊的な何かを生み出すかもしれない。

一杯のコーヒーがクラウドコストを抑えるための代償だとすれば、Espresso AI を一口飲むために多くの IT リーダーが並ぶことになるだろう。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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