Hugging Face、Salesforce・Nvidiaなどから約350億円規模のSeries D資金調達
(techcrunch.com)- AI開発プラットフォームへの需要が高まる中、Hugging FaceはSeries Dで約2億3,500万ドル（$235m）を調達し、企業価値は約45億ドル（$4.5b）と評価された
- Google、Amazon、Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、IBM、Salesforce、Sound Venturesが参加し、評価額は2022年5月の2倍で、年間経常収益の100倍超とされる
- 同社は、モデル・データセット・コードを共有するGitHub型ハブを中心に、デモWebアプリやモデル評価・デプロイツールを提供する機械学習プラットフォームとしての地位を確立している
- 有料製品はAutoTrain、Inference API、Infinityのように、学習の自動化・モデルホスティング・運用性能の改善に焦点を当てており、SaaSとオンプレミスでのデプロイにも対応する
- 現在、顧客1万社、プラットフォーム内の組織5万以上、モデルハブのリポジトリ100万件以上を抱えており、今回の資金で研究・エンタープライズ・スタートアップ支援と採用を拡大する計画
2億3,500万ドルのSeries Dと45億ドルの評価額
- Hugging FaceはSeries Dラウンドで2億3,500万ドルを調達した
- The Informationが最初に報じ、Salesforce CEOのMarc BenioffがXでこれを確認したとみられる
- 投資にはGoogle、Amazon、Nvidia、Intel、AMD、Qualcomm、IBM、Salesforce、Sound Venturesが参加した
- 今回のラウンドで企業価値は45億ドルとなった
- 2022年5月時点の企業価値の2倍
- Hugging Faceの年間経常収益の100倍超とされる
- 高い評価は、AIとAI開発支援プラットフォームに対する強い需要を反映している
モデル共有からデプロイまでつながる開発プラットフォーム
- Hugging Faceの中核製品は、AIコードリポジトリ、モデル、データセットのためのGitHub型ハブである
- AIベースのアプリケーションをデモするWebアプリや、データセット処理・モデル評価を支援するライブラリも提供している
- エンタープライズ版ハブはSaaSとオンプレミスでのデプロイに対応する
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有料機能
- AutoTrainはAIモデルの学習作業の自動化を支援する
- Inference APIは、開発者が基盤インフラを直接管理せずにモデルをホスティングできるようにする
- Infinityは、運用中のモデルのデータ処理速度を高めるよう設計されている
チャットボットアプリから機械学習プラットフォームへ転換
- Clément Delangueは、AIはあらゆるソフトウェアを作る新しい方法であり、この10年で最も重要なパラダイムシフトだと見ている
- 彼は、ソフトウェアが道を切り開いたため、AIへの転換はソフトウェアへの転換よりも大きく速いものになると予想している
- Hugging Faceは、この転換を可能にするオープンプラットフォームを目指している
- Brooklyn拠点のHugging Faceは、2016年にClément Delangue、Julien Chaumond、Thomas Wolfが設立した
- 3人の創業者は当初、10代を対象にしたチャットボットアプリを作っていたが、アプリのアルゴリズムをオープンソースとして公開した後、機械学習の生成・テスト・デプロイプラットフォームへと方向転換した
顧客規模、MLOps市場、オープンソースモデル活動
- Hugging Faceは現在、顧客1万社とプラットフォーム内の組織5万以上を抱えていると述べている
- モデルハブには100万件以上のリポジトリがある
- 企業のAIへの関心の高まりが背景にある
- HubSpotの調査で、ビジネスリーダーの43%は2023年にAIと自動化ツールへの投資を増やす予定だと回答した
- 31%はAIと自動化ツールが全体のビジネス戦略にとって非常に重要だと回答した
- Hugging Faceが提供するものの相当部分は、AIモデルを本番環境へ持ち込み、維持・監視する過程を簡素化するMLOpsの範疇に属する
- あるレポートは、MLOps市場が2030年までに166億1,000万ドルに達すると推定している
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オープンソースモデルと協業
- Hugging Faceは2021年にBigScienceを開始した
- BigScienceは、OpenAIのGPT-3と同じくらい強力でありながら、誰でも無料で使えるオープンソース言語モデルを作るための、ボランティア主導のプロジェクトである
- 成果物であるBloomは多言語モデルで、Hugging Faceモデルハブで1年以上にわたって試すことができた
- Bloomは、Hugging Faceが開発リソースを提供した複数のオープンソースモデルの1つである
- ServiceNowと協力して無料のコード生成AIモデルStarCoderを公開し、後続モデルSafeCoderは同じ週に登場した
- ドイツの非営利団体LAIONとともに、OpenAIのAIチャットボットChatGPTの無料版も提供している
クラウドパートナーシップと累計調達額
- Hugging Faceの協業は主要クラウドプロバイダーにも広がっており、その一部は今回のラウンドの戦略的投資家でもある
- Nvidiaとは、DGXコンピューティングプラットフォームを通じてクラウドコンピューティングへのアクセスを拡大する取り組みを進めている
- Amazonとは、Hugging Face製品をAWS顧客に拡大し、AmazonのカスタムTrainiumチップで次世代Bloomを学習させるパートナーシップを結んだ
- Microsoftとは、Azure上でHugging Faceが開発したAIモデルをスケーラブルな本番運用ソリューションに変換するHugging Face Endpointsで協業している
- 今回の投資後、Hugging Faceは研究、エンタープライズ、スタートアップなど複数領域での支援活動を強化する計画である
- 同社は従業員170人を抱えており、今後数カ月で新たな人材を採用する計画である
- Hugging Faceの累計調達額は3億9,520万ドルで、最初の投資資金はBetaworks Venturesから受けた
- 同じ分野でより多くの資金を調達したAIスタートアップは以下の通り
- OpenAI: 113億ドル
- Anthropic: 16億ドル
- Inflection AI: 15億ドル
- Cohere: 4億3,500万ドル
- Adept: 4億1,500万ドル
1件のコメント
Hacker Newsの意見
Hugging Faceは、シリコンバレー式の**エンシッティフィケーション（enshittification）**サイクルの初期段階にいるように見える
今はベンチャーキャピタルの資金を燃やしながらユーザーにものすごく手厚くし、次にその価値を企業顧客側へ移し、その後はそこからできるだけ搾り取って崩れていく流れかもしれない
ただし厳密に言えば、プラットフォーム／マーケットプレイスなのかも微妙ではある。いずれにせよ、今はVCがおごってくれる無料のビールを楽しめばいい
モデルホスティングと実行フレームワーク市場をかなり押さえていて、後で締め付け始めたら状況は厳しくなりそう
1か所だけに依存しないよう分散し、Hugging Faceだけに固有に依存する構造は避けることが重要
重要なソフトウェアが依存しているところは料金を払い、それ以外は無料でなくなった瞬間に互換性のある代替手段を使うようになりそう
一部のコンピューティング商品もあり、いくつかのライブラリを作って保守しているのは知っているが、ものすごく広く使われているわけではなさそうなので、どうやって収益化するつもりなのかよく分からない
NvidiaがAI企業に投資するのは良いこと
どうせそのお金がNvidiaに戻ってくると分かっているので、実質的にはNvidiaのチップで何かを試す会社にアップサイド付きで貸しているお金に近い
ハイリスク・ハイリターン戦略で、NvidiaがAIを飲み込んでいる
Metaだけでも機器に80億ドルを使っており、来年も同程度を使う予定。OpenAI+Microsoftもサーバー構築に数十億ドルを投じる可能性が高い
GoogleやAppleもAIボックスを大量に追加するのか気になる
いまだにわざわざ現金を使うのかと思う
今でなければならない状況に近く見える
以前Hugging Faceと関わりがあったので匿名で書く
Hugging Faceはコミュニティ構築、transformersライブラリ、すべてのオープンソースモデルの中心的リポジトリとしての役割を本当にうまくやった
だがプロダクトマーケットフィット（PMF）にはまだ程遠く、サービス、AutoTrain、量子化、企業向けHF Hub、推論エンドポイントなど複数のプロダクトがあるものの、商業的に成功したものは見当たらない
売上の大半はSageMaker/Azureとのパートナーシップから来ており、ユーザーを送る対価としてお金を受け取る構造なので、成長を続けるのは難しそう
FANGのような企業に買収される可能性は常にあるが、個人的にはかなり行き詰まっていると思う。45億ドルのバリュエーションなら上場するには少なくともARR 2億5,000万ドルが必要だろうが、今はおそらくARR 2,500万ドル近辺に張り付いている可能性が高い
今年の売上ランレートが急増し、現在3,000万〜5,000万ドル水準だと3つの情報源が述べ、ある情報源は年初比で3倍以上に増えたと述べた
Clemとチームの戦略がどうしても理解できない。可能な限り多くの資金を集めること以外は、あまり見えてこない
営業チームとの経験は本当に最悪で、必要な時点でARRを伸ばせるだろうという期待はまったく持てなかった
ほとんど買ってくれと懇願するような感じだったのに、こちらが確実に別のところへ行った後になってようやく関心を示したように見えた
以前勤めていたAI企業も似た状況に陥り、高すぎるバリュエーションで多すぎる資金を調達した結果、潜在的な買収先が3〜4社に減ってしまった
今では普通株に価値がなく、買収の可能性もなく、上場できるほどの売上もないゾンビ企業になってしまった
コミュニティにコードとインフラを提供すること自体が、nVidiaのハードウェア価値と販売を伸ばすうえで大いに役立つ
典型的な戦略原則である「補完財をコモディティ化せよ」に当たる
純粋に気になるのだが、AI/MLを売るというのは、どんな事業をしているということなのだろう？
この分野に詳しいわけではないが、AI/MLは「製品」ではなく機能に近いように見える
だとすると、会社がAI/MLを売ると言うとき、正確には何を売っているのか気になる。作ったモデルのライセンスなのか、出力への課金なのか、ホスティングインフラなのか？
たとえるなら、AI/MLを売るというのはIaaS、PaaS、SaaSのどれに当たるのか、それともまったく別物なのか？
AI分野には少数の巨大な勝者、かなり多くの中堅の勝者、そして多くの敗者が生まれるだろうが、彼らは誰が勝とうが負けようが関係なく、挑戦しようとする全員に必要な道具を売ればよい
製品を使いやすく、事業価値の創出に役立つものにできれば、つるはしとシャベルをたくさん売れる
a) Nvidia/AMDのように、参加者全員が必要とする製品を売るハードウェア供給企業
b) Microsoft、Salesforce、ServiceNow、Adobeのように、すでに抱えている顧客基盤にAI/MLの付加価値を売れる企業
c) Google/Facebookのように、広告で稼ぎ、AI/MLがより良いターゲティングを助ける企業
それ以外のほとんどはVCの資金を燃やしている最中だ
既存製品を持つインカンベントは、この機能を付け加えることで大きな競争価値を生み出せる。新規企業はAI/ML機能だけでなく、その機能が依存するデータを生成または保持している中核システムまで競争力のあるものにしなければならないため、はるかに難しい
たとえば多くの組織は、今使っているSharePoint/Confluenceなどに付く「社内文書を知っているChatGPT」機能には大金を払えるが、社内文書を新興スタートアップの新しい文書管理システムへ移すことには非常に慎重になる可能性が高い
IaaS/PaaS/SaaSのどこであっても、機能にも製品にもなり得る潜在性がある
HNでAI/MLを売る会社を検索してみれば、どういう意味か分かる
ユーザーを学習とホスティングから遠ざけるほど、その事業からは遠ざかる
ただし、そう抽象化してくれる部分を実装するうえで何らかの強みがある場合に限って、採算が合うのだと思う
Hugging Faceは好きだが、次のDockerになるのではないかと心配している
堀は何だろう？「推論を代わりに回します」が答えになり得るとは思えない
ML向けGitHubに近い
それに信頼も重要だ。バイナリをホスティングする事業において、信頼は決して小さなことではない
当時もルート権限付きの仮想Linuxボックスを月15ドルで貸す小さなVPS業者は何千もあった
MLモデルは新しいアプリだ
人々がモデルを購入して自分の製品に統合でき、適切なライセンス処理までしてくれるApp Store的な場には大きな機会がある
モデルが実際にうたっている通りに動作するか認証してくれればなお良く、それだけでも小さな産業になる可能性が大きい
Hugging Faceはコミュニティ内での認知度を背景に、これを作れる有力な先行者だ
だから顧客は、アプリのように「スマホ/コンピュータを持つすべての人」ではなく、はるかに小さいが影響力は大きくなり得る「アプリを作るすべての人」だ
非技術者がスマホでモデルストアを見て回ってモデルを探す世界は、まだ来ていない
Nvidiaの観点では、Hugging Faceへの単なる投資というより、ネットワーク効果を通じて自社事業に投資しているのかもしれない
そうなってほしい。VC資金が抜ければ、料金は天井知らずに跳ね上がるだろうから
ハードウェア企業が投資するときによくあるやり方で、全員にとってかなりうまくいく可能性もある
Hugging Faceは、「ゴールドラッシュではシャベルを売れ」という古い格言を文字通り実装したものだ
本当に素晴らしいアイデアが必要そうだ。これは風船のようにはじけるのにぴったりの組み合わせに見える
価格体系が分かりにくい
https://huggingface.co/pricing
明らかなことを見落としているだけかもしれないが、価格ページの一方ではSpaces Hardwareが0ドルからとあり、別のところでは0.05ドルからと書かれている
リポジトリストレージは無料で、GitHubのように有料の企業向け商品がある
デモアプリの提供は時間課金の「Spaces Hardware」だ
他所でホストされたアプリ向けの本番モデル提供も時間課金の「Inference endpoints」だ
モデル学習は今のところ無料の「AutoTrain」で、正直これはまだ使ったことがない
Hugging FaceはMLとコミュニティには詳しいが、事業には不慣れだ
HNが営業職を低く見ているのは分かっているが、HFには優秀な営業人材ができるだけ早く必要だ