Flapping Airplanes、少ないデータで学ぶAIに10億ドルを調達

設立から約1年のAI研究所Flapping Airplanesは2026年10月21日、シリーズAで10億ドルを調達しました。ラウンドはIndex VenturesとLux Capitalが共同で主導しました。Bloombergによると、このラウンドでの評価額は60億ドルで、1月のおよそ4倍です。ただし同社はまだ製品を出していません。

ラウンドと出資者

TechCrunchによると、調達は同社自身が発表しました。60億ドルという数字はBloombergによるもので、Flapping Airplanes自身のものではありません。SiliconANGLEとTechCrunchはどちらも、評価額を報道ベースの数字として扱っています。

項目	内容
ラウンド	シリーズA、10億ドル
共同リード	Index Ventures、Lux Capital
報道された評価額	60億ドル（Bloomberg）
前回のラウンド	1月のシード、1億8000万ドル、評価額15億ドル
チームの規模	サンフランシスコで対面で働く「数十人」

SiliconANGLEによると、シードに参加したSequoiaと、GoogleのベンチャーキャピタルであるGVも再び出資しました。Kleiner Perkins、Valor、Atreides、Jump Trading、XTX Ventures、Nvidiaも同社の投資家として名前が挙がっています。Index VenturesのMark Xuが取締役に加わります。

研究所が目指すもの

Flapping Airplanesは、学習データがはるかに少なくて済むAIモデルを目指しています。今の大規模モデルは膨大な量の文章から学ぶため、学習にも運用にも費用がかかります。TechCrunchによると、創業者たちは「インターネットの半分を取り込むことなく」それを実現したいと考えています。

共同創業者のAsher SpectorはTechCrunchにこう語りました。「データ効率が100万倍高いモデルは、おそらく100万倍経済に組み込みやすいのです」

SiliconANGLEによると、研究所は最初の1年の大半を、GPUの低レベルなソフトウェアに費やしました。主な成果は「メガカーネル」のフレームワークです。カーネルとはグラフィックスチップ上で動く小さなプログラムのことで、メガカーネルはプログラム全体を1つのカーネルとしてGPU上で動かします。創業者たちはこれを「世界で最も完成されたメガカーネルのフレームワーク」と呼び、学習の全工程を実行し、モデルの回答を返すこともできるとしています。

Index Venturesは今回の出資についての自社の投稿で、チームはGPUカーネル、学習、推論にわたって取り組んでいると書いています。チームの作業の多くを自動化する社内のエージェントツールも作っています。Indexは、同社を「1人あたりで見ればAI業界で最も垂直統合された企業」かもしれないと評しています。

率いるのは誰か

TechCrunchとSiliconANGLEによると、研究所の共同創業者は3人です。

• Ben Spectorは最高経営責任者で、スタンフォード大学のコンピューターサイエンスの博士課程に在籍しています。MIT在学中に学生向けアクセラレーターProdを立ち上げ、2024年にはGPUカーネルを高速化するオープンソースのツールキットThunderKittensを主導しました。
• Asher SpectorはBenの兄弟で、スタンフォード大学で統計学の博士号を取得しています。
• Aidan SmithはThiel Fellowで、大学在学中にNeuralinkで働いていました。

SequoiaのパートナーDavid Cahnは、創業者たちは「『若者のためのAGI研究所』を作っている」と述べています。

開発者にとっての意味

製品のない研究所への10億ドルは研究への賭けです。開発者にとって役立つ手がかりは、その研究の中にあります。

• メガカーネルの取り組みに注目する。 ThunderKittensはすでにオープンソースです。研究所がさらにGPUツールを公開すれば、自社でモデルを動かすチームは、同じハードウェアで学習と推論を速くできる可能性があります。
• データ効率は、誰がモデルを学習できるかを変える。 必要なデータが大幅に減れば、独自のデータを持つ小さな企業でも、Webを収集せずに役立つモデルを学習できるかもしれません。
• 評価額は確定ではなく報道として扱う。 同社が公表したのは調達額で、60億ドルという評価額ではありません。ほかの研究所と比べるときは、その点を明記してください。
• 採用競争の激化を見込む。 TechCrunchによると、資金は採用に使われます。数十人のチームが10億ドルを手にしたことになり、研究所はGPUカーネルの専門家を積極的に獲得しに行くと考えられます。