公開日: 2026-06-15
著者: Alex Reneau、Zach Albertson、Michelle Chen
読了時間: 3分

概要

本日、Ensemble AIの主要メンバーがCloudflareに参加し、AIインフラストラクチャの取り組みを加速させ、開発者が大規模で高性能なAIモデルを効率的に運用できるようにすることをお知らせします。

Ensemble AI（2023年サンフランシスコ設立）は、ここ数年「大規模モデルを品質を損なうことなくより高速に、より小さく、よりコスト効率よく提供する」ことに注力してきました。チームは、メモリ・計算・デプロイのオーバーヘッドを削減するためのモデル圧縮や効率的推論の新しいアプローチを開発してきました。

Ensembleの専門知識の取り込み

Ensemble AIは、現代のAIモデルの内部構造を保存しつつ、実行コストを削減することに注力してきました。モデル効率化を単なる量子化やハードウェアの問題として扱うのではなく、アーキテクチャレベルでニューラルネットワークをよりコンパクトかつ効率的にする新しいビルディングブロックを探求しています。

主な取り組み:

• NdLinear
  • トランスフォーマーモデルの標準的な線形層のドロップイン置換です。
  • 活性化を平坦化せず多次元のまま扱うことで、ヘッド、チャネル、空間次元などの意味ある軸を保持しつつ、パラメータ数や計算量を削減します。
• NdLinear-LoRA
  • 大規模モデルのファインチューニングに必要な学習可能パラメータを削減するための効率的な適応手法です。

これらは量子化やベクトル量子化などの既存の効率化技術と補完的に機能し、開発者が大幅に低いメモリ・計算・コストで有能なAIモデルを実行できる未来を示しています。

AI推論の効率化

Cloudflare Workers AIは、Cloudflareのグローバルネットワーク上でサーバーレスのGPU対応推論を開発者に提供します。AIネイティブなアプリケーションが増える中で、モデルを効率的に提供する能力はプラットフォームの重要な要素です。

推論コストはAIアプリケーションのスケール拡大における最大の障壁の一つです。モデルサイズ、メモリフットプリント、スループット、GPU利用率の改善は、開発者にとってAIをよりアクセスしやすく、顧客にとってより経済的にします。これは、単純なテキスト生成からエージェント、マルチモーダルモデル、パーソナライゼーション、ファインチューニング、検索（retrieval）、強化学習へとワークロードが拡大するなかで特に重要です。

Cloudflareは、以下を含む既存の効率化の取り組みの上に、Workers AIをより高速で柔軟かつコスト効率よくするためのコアな機械学習能力への投資を深めています:

• 推論エンジン: Infire
• テンソル圧縮技術: Unweight
• 大規模言語モデルを実行するためのプラットフォーム（extra large language models）

チームは、大規模言語モデルやその他先進的なAIアーキテクチャの提供における経済性の改善（モデル効率化、GPU利用率、スケーラブルなデプロイ）に注力します。

次世代のAIワークロードに向けて

AIインフラは新しい段階に入っています。開発者は単にモデルへアクセスできれば良いわけではなく、モデルを信頼性高く、手頃なコストで、ユーザーに近い場所で実行できるインフラが必要です。コストや運用の複雑さに阻まれずに、異なるモデルサイズ、ファインチューニング手法、デプロイパターンを実験できる能力も求められます。

Cloudflareは、この課題を解くためにユニークな立場にあります。グローバルネットワーク、開発者プラットフォーム、サーバーレスアーキテクチャにより、AIをアプリケーションが既に稼働している場所により近づける基盤を持っています。Workers AI Machine Learning Engineeringチームは、その体験の下層にある効率化レイヤーを改善する手助けをします。

CloudflareのグローバルインフラとEnsembleのモデル圧縮や効率的アーキテクチャの取り組みを組み合わせることで、開発者がより低コストで高性能、そして運用負荷の少ない形でAIアプリケーションをデプロイできるプラットフォームを引き続き構築できます。

今後の展望

私たちは引き続き、AIをより効率的で、アクセスしやすく、開発者にとって有用なものにするためのインフラを構築していきます。目標は明確です: 開発者がグローバルスケールで強力なAIワークロードを実行できるよう支援し、Cloudflareプラットフォーム全体で推論の経済性を改善すること。

当社のミッションに参加したい方は、採用ページをご覧ください。

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タグ: server-island-start、Workers AI、AI