金属を用いた3Dプリント技術は既に確立されていますが、従来の手法を大規模に展開するには複雑すぎたり、コストが高すぎたり、精度が低すぎたりする傾向があります。NVIDIAとBoeingから1,400万ドルの資金を調達したFreeformは、画期的な金属積層造形プロセスを開発することで、この状況を変えようとしています。もちろん、AIの活用も視野に入れています。
共同創業者のエリック・パリッチュ（CEO）とTJ・ロナッチャー（社長）は共にSpaceXで勤務し、それぞれマーリンエンジンなどのプログラムの主任設計者と主任アナリストを務めていました。在職中、彼らは金属を用いた3Dプリント部品の可能性を目の当たりにすると同時に、その手法の欠点も身をもって体験しました。
「金属プリンティングの可能性を見出しました。金属製品を製造するあらゆる業界を変革する可能性を秘めているのです。しかし、導入は遅れており、成功例もせいぜい微々たるものでした」とパリッチ氏は語る。「なぜ大規模導入が現実的ではないのでしょうか？根本的には、3つの理由があります。まず、品質が粗悪でばらつきがあること、速度（市販のプリンターは非常に遅い）、そしてコスト（これらのプリンターの価格は天文学的であること）です。」
彼らは、プリンターを販売するのではなく、印刷サービスを提供するプロセスを運用化できれば、この分野を大きく飛躍させることができると結論づけました。そこで、Velo3Dの元CTOであるタッソ・ラパス氏と協力し、Freeformを設立しました。
企業が犯していた最大の誤りは、従来の製造業で一般的に使用されているCNC工作機械などを、金属3Dプリンティング事業のモデルとして利用していたことです。その場合、機械とソフトウェアを販売し、どのような形状やプロセスでも使用できるようにする必要があります。しかし、金属3Dプリンティングは異なるとパリッチ氏は言います。
「現在のこれらの装置の仕組みは『オープンループ』、つまり基本的にファイルを再生するだけです」と彼は説明した。「レーザーで金属粉末を溶かすプロセスは非常に複雑で、ある意味では無限に変化するため、それよりもスマートな仕組みが必要でした。」
人々に機械を販売し、「それを動かすには専門家になってください。頑張ってください」と言うのは成功への秘訣ではありません。
テッククランチイベント
サンフランシスコ | 2025年10月27日～29日
「しかし、プリンターを製造して箱に詰めるのではなく、自動化された工場を白紙の状態から構築する自由がある場合、できることはたくさんある」とパリッチ氏は語った。
彼らの解決策は、マイクロ秒単位で印刷を監視するカスタム マシンで閉ループ プロセスを使用して印刷をサービスとして提供し、さまざまな要素を調整して、SpaceX のような職場で期待される種類の印刷を実現することです。
同社には誇るべき技術的進歩が数多くあるが、最も直接的に関係があるのはフィードバック ループとそれを管理する AI の 2 つである。
「私たちのシステムには、マイクロ秒単位で動作する高速コンピュータービジョンフィードバックが搭載されており、そのデータはすべて最先端のFPGAとGPUで処理されています。このスタック全体を、ここ数年でようやく利用可能になったものを使って自分たちで構築しなければなりませんでした」とパリッチ氏は語った。
リアルタイムモニタリングを備えたクローズドループシステムにより、品質の問題を軽減しながら、複雑な形状の印刷を迅速に行うことができます。また、印刷サービスとして運営することで、ビジネスモデルをシンプルに保っています。
しかし、システムのその部分を機能させるには、2 番目の技術的ブレークスルー、つまり、実際にその監視を実行できるほど高速で専門性を備えた機械学習モデルが必要でした。
「エリックとTJはこれを経験し、この業界ではこれまで誰も導入したことのないレベルのコンピューティングとセンサーが必要だという同じ結論に達しました」とラパス氏は語った。
「プロセスを制御する方法を正しく理解するためには、誰も持っていないタイムスケールで動作するデータセットが必要でした。そこで私たちは、キュレーションされ、管理され、ほぼ自己ラベル付けされたデータセットを収集するプラットフォームである、最先端のテレメトリーシステムの構築に着手しました。」
このデータにより、モデルをブートストラップして、より優れたモデルのためのより多くのデータを生成することなどが可能になりました。
しかし、彼らはスピードの必要性に直面しました。
「生成モデルとの共通点も数多くありますが、そうでない点も数多くあります。しかし、決定的に異なる点が一つあります。それはレイテンシです」とラパス氏は説明する。「推論はマイクロ秒単位で実行する必要があるため、これらのプロセスを完結させることができます。」データやコンピューティングのための既成のソリューションがなかったため、彼らはGPUとFPGAを組み合わせた「強化AI」をゼロから構築しなければならなかった。
必然的な副作用として、フリーフォームは「世界最大の金属積層造形データセットを構築しています。だからこそ、ボーイングのような企業が私たちに依頼してくるのです」とパリッチ氏は述べた。「私たちは、他社にはない、この基礎的かつ核となるデータ収集・処理能力を持っています。」
これに、工場の俊敏性や多用途性といった印刷ベースの製造業の基本的な利点を加えると、非常に説得力のあるビジネスケースが生まれます。
ボーイングのAEベンチャーズとNVIDIAは合計1400万ドルを投資したが、それ以上の内訳は明らかにしなかった。両社には投資特典が付帯しており、NVIDIAはH100をはじめとするコンピューティングハードウェアへのアクセスを提供し、ボーイングはサプライヤー選定プロセスを支援し、部品も大量に購入する見込みだ。（FreeformもNVIDIAのスタートアッププログラム「Inception」に参加予定。）
パリッチュ氏によると、同社は航空宇宙、自動車、工業、エネルギーなど「9つの分野すべて」に顧客を抱えているという。具体的な顧客名は公表しなかったものの、ロケットエンジンの部品からF1マシンの排気管部品まで、あらゆるものを製造していると明言した。同社は調達資金を事業拡大に充て、次世代（はるかに高速な）プリンターを開発し、今後1年間で最大55人程度を雇用する予定だ。
彼は、彼らのアプローチが理論から現実へと発展するのに時間がかかったことを認めたが、彼らの系統的かつ技術的なアプローチが成功を可能にしたのでもあると述べた。
「移行はゆっくりとしたものでした」とパリッチ氏は語る。「でも振り返ってみると…6人で、世界最速のレーザー溶融プラットフォームと、そのハードウェアとソフトウェアをゼロから構築したんです。不可能だと言われていたことを、私たちはやり遂げたんです。」
