AI 企業の急増により、コンピューティング能力に対する需要がこれまでにないほど高まり、CoreWeave、Together AI、Lambda Labs などの企業がその需要を活用し、分散コンピューティング能力を提供する能力で多大な注目と資金を集めています。
しかし、ほとんどの企業は依然として、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure の 3 大クラウド プロバイダーにデータを保存しています。これらのプロバイダーのストレージ システムは、複数のクラウドやリージョンに分散するのではなく、自社のコンピューティング リソースの近くにデータを保存するように構築されています。
「現代のAIワークロードとAIインフラは、大規模クラウドではなく分散コンピューティングを選択しています」と、Tigris Dataの共同創業者兼CEOであるOvais Tariq氏はTechCrunchに語った。「私たちはストレージについても同様の選択肢を提供したいと考えています。ストレージがなければコンピューティングは何もできないからです。」
Uberのストレージプラットフォームを開発したチームによって設立されたTigrisは、現代のAIワークロードの分散コンピューティングニーズを満たすことができると主張する、ローカライズされたデータストレージセンターのネットワークを構築しています。このスタートアップのAIネイティブストレージプラットフォームは、「コンピューティングに合わせて移動し、GPUがある場所にデータを自動的に複製し、数十億個の小さなファイルをサポートし、トレーニング、推論、エージェントワークロードに低レイテンシのアクセスを提供します」とTariq氏は述べています。
これらすべてを実現するために、Tigrisは最近、Spark Capitalがリードし、Andreessen Horowitzを含む既存投資家も参加したシリーズAラウンドで2500万ドルを調達したと、TechCrunchが独占的に入手した。このスタートアップは、Tariq氏が「ビッグクラウド」と呼ぶ既存企業に挑んでいる。
タリク氏は、これらの既存企業はより高価なデータストレージサービスを提供しているだけでなく、効率も低いと感じています。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureはこれまで、顧客が別のクラウドプロバイダーに移行したり、例えばより安価なGPUを利用したり、世界の複数の場所で同時にモデルをトレーニングしたりするためにデータをダウンロードして移動したりする場合、エグレス料金（業界では「クラウド税」と呼ばれています）を請求してきました。これは、ジムに通うのをやめたいと思ったら追加料金を支払わなければならないようなものです。
Tigris の顧客である Fal.ai のエンジニアリング責任者 Batuhan Taskaya 氏によれば、かつてはこうしたコストが Fal のクラウド支出の大部分を占めていたという。
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タリク氏によると、エグレス料金以外にも、大手クラウドプロバイダーにはレイテンシの問題が依然として存在するという。「エグレス料金は、より深刻な問題の一つ、つまり分散型の高速AIエコシステムに対応できない集中型ストレージの兆候に過ぎません」と彼は述べた。
Tigris の 4,000 社を超える顧客のほとんどは、Fal.ai のような企業です。Fal.ai は、画像、ビデオ、音声モデルを構築する生成 AI スタートアップ企業で、大規模でレイテンシの影響を受けやすいデータセットを持つ傾向があります。
「ローカルオーディオを扱うAIエージェントと会話することを想像してみてください」とタリクは言った。「レイテンシーは最小限に抑えたい。コンピューティングはローカルで近くに置きたいし、ストレージもローカルに置きたい。」
大規模クラウドはAIワークロードに最適化されていないと彼は付け加えた。トレーニング用の大規模データセットのストリーミングや、複数のリージョンにまたがるリアルタイム推論の実行は、レイテンシのボトルネックを引き起こし、モデルのパフォーマンスを低下させる可能性がある。しかし、ローカライズされたストレージにアクセスできるということは、データの取得速度が速くなることを意味する。つまり、開発者は分散型クラウドを使用して、AIワークロードを信頼性とコスト効率の高い方法で実行できるということだ。
「Tigris は、あらゆる場所から同じデータファイルシステムへのアクセスを提供し、送信料金を請求することなく、あらゆるクラウドでワークロードを拡張できるようにします」と Fal の Taskaya 氏は述べています。
企業がデータを分散型クラウドの選択肢に近づけたい理由は他にもあります。例えば、金融や医療といった規制の厳しい分野では、AIツール導入の大きな障壁の一つとして、企業がデータセキュリティを確保する必要があることが挙げられます。
タリク氏によると、もう一つの動機は、企業が自社データの所有権をますます求めていることだと述べ、Salesforceが今年初めにAI分野のライバル企業によるSlackデータの利用をブロックしたことを例に挙げた。「企業はデータの重要性、それがLLMやAIの原動力となっていることをますます認識するようになっています」とタリク氏は述べた。「企業はより自らデータをコントロールしたいのです。他者にコントロールされることを望まないのです。」
新たな資金を得て、Tigrisは増大する需要に対応するため、データストレージセンターの構築を継続する予定です。Tariq氏によると、このスタートアップは2021年11月の創業以来、毎年8倍の成長を遂げています。Tigrisはすでにバージニア州、シカゴ、サンノゼに3つのデータセンターを構えており、米国だけでなく、ヨーロッパやアジア、特にロンドン、フランクフルト、シンガポールでも事業を拡大していきたいと考えています。
