「シリコン後」のAI革命…生体神経細胞を用いて脳基盤計算に挑戦

AI技術の新たな転換点は、非シリコンベースの「生物脳」から始まっています。スタートアップの生物計算企業（The Biological Computing Co.、以下TBC）は、ライブニューロンを用いた計算技術の商用化を推進し、既存のシリコンを中心とした人工知能基盤を置き換える野心を示しています。同社は最近、プライマリー・ベンチャーズから約2500万ドル（約360億円）のシードラウンド資金調達に成功しました。

TBCは、神経科学の急速な発展、現在のAIモデルの限界、そして気候変動によるエネルギー危機という三つの技術的転換点から始まりました。創業者兼CEOのアレックス・クシェンドフスキーは、従来の生成型AIモデルは性能向上のために絶えず最適化と無差別な計算拡張を繰り返しているが、これには限界があると指摘します。彼は「本物の脳を使った計算は一見矛盾しているようだが、最も明確な答えだ」と強調しています。

同社によると、TBCの技術はライブニューロンを利用し、画像、テキスト、動画データを直接ニューロンに符号化し、脳の神経活動を解読して高次元の表現に変換します。この方法により、生成型AIモデルの性能向上と同時に、計算コストを大幅に削減可能です。特に、このモデルは従来のシリコン計算と比べて、少ない電力で高性能を実現し、継続的な学習や記憶の強化といった機能も備えています。

TBCの共同創業者兼COOのジョン・ポメラニッツは、「この方向性はポストシリコン時代の大きな変革の出発点だ」と述べ、「私たちは世界を感知し、コミュニケーションを行う新たなAI基盤層を構築している」と語っています。

企業がAI基盤に数十億ドルを投資する中、計算効率を向上させる技術への関心が高まっています。Constellation Researchのアナリスト、ホルグ・ミューラーは、「人間の脳構造を模倣したAIアーキテクチャは全く新しいアプローチだが、このモデルの拡張性が証明されれば、市場は爆発的に拡大するだろう」と分析しています。

現在、TBCはこの技術を用いて生成型AIの動画処理品質や構造化能力を改善し、長期的な一貫性維持への貢献をテストしています。特に、ビジュアル自己符号化器アダプターや長期予測型動画モデルの最適化において潜在能力を示しており、その商用化への期待も高まっています。

TBCは2027年にクラウド上のハイブリッド神経-シリコンクラスターのプラットフォームをリリースする計画です。このプラットフォームは、2030年までに1.7兆ドル（約2448兆円）に拡大すると見込まれるAIインフラ市場を直接ターゲットとしています。

プライマリー・ベンチャーズのブライアン・シェクテは、「これまでAIはシリコン基盤の上で発展してきたが、その限界に達している」と述べ、「生物計算は次世代AIインフラの中心となるだろう」と予測しています。

TBCの取り組みは単なる技術革新にとどまらず、現行のAIインフラが抱える消費電力やボトルネック、モデルの限界といった問題を根本的に解決する代替案としても注目されており、「人間の脳」という生物学的解決策を提案した最初の事例と見なされています。