アメリカ企業がAI支出の暴走に対する締め付けを強める中、設立からわずか8カ月のスタートアップは、企業がより少ないトークンでより多くのことを行えるよう支援することで巨万の富が得られると賭けている。 AI の「学習された記憶」を自称する Engram は、2026 年 6 月 23 日に有力な投資家リストから 9,800 万ドルを調達したと発表しました。
このラウンドには、General Catalyst、Kleiner Perkins、Sequoia に加え、最近ライバルの研究所 Anthropic に加わった OpenAI の共同創設者 Andrej Karpathy からも支援が集まりました。この資金調達は、一流ベンチャーキャピタルが、ますます過密化する分野において、まだ新規参入の余地があると考えていることを示している――業界最大手の企業が解決できていない問題、つまりAIモデルの実行コストの上昇を解決できるのであれば。 この件の詳細は、人工知能の最新情報をご覧ください。
エングラムのターゲットとなるコスト問題
新しい、より洗練された AI モデルは、その前の世代よりも価格が高くなっていることが判明しており、大規模化すれば必然的にコストが削減されるというかつて支配的だった前提に疑問が生じています。 AIツールを熱心に導入していた企業は現在この法案に直面しており、トークン消費が予算を圧迫するため開発者による使用を抑制している企業もある。
Engram の売り文句は、そのモデルが組織固有のワークフローとコンテキストを呼び出して質問を予測し、わずかなコストでより賢明な応答を提供できるということです。同社のモデルは、最大 100 分の 1 少ないトークンを使用して、自社のモデルがフロンティア ラボと同等またはそれを上回るパフォーマンスを発揮できると主張しています**。トークンは、各 AI クエリの実行コストを決定する計算通貨です。
クライナー・パーキンスのパートナーであるリー・マリー・ブラズウェル氏は、この機会を率直に述べた。 CNBCによると、「データが爆発的に増え、コストが爆発的に増加している」と彼女は語った。 「Engram が参入して、基本的に組織の計画を立て、桁違いに安価な生産物を提供します。」
ビッグネームとの初期の牽引力
設立から 1 年も経っていないにもかかわらず、従業員 13 人のこの会社は、はるかに大きなライバルが羨むような顧客名簿をすでに構築しています。顧客には Microsoft、Notion、法律 AI スタートアップの Harvey が含まれます。企業、そしてハーベイの別の AI 企業によるこの早期採用は、Engram のテクノロジーが目新しいものとしてではなく、実際のワークロードのコア インフラストラクチャとして使用されていることを示唆しています。
このスタートアップの名前は神経科学に由来しており、「エングラム」とは記憶が脳に残す物理的な痕跡を指します。この比喩は適切です。Engram のテクノロジーは、組織の特定の知識を AI システムに永続的に記憶できるように設計されているため、インタラクションのたびにコンテキストを最初から再学習する必要がありません。
記憶に執着する創業者
Engram の共同創設者兼 CEO である Dan Biderman は、彼の会社が解決しようとしている問題に個人的なつながりを持っています。 CNBCによると、ビダーマンさんが記憶に興味を持ち始めたのは子供の頃、記憶を失った祖母が自分と兄弟に関する小さな事実を思い出させようとしたときだったという。記憶の仕組みに対する生涯にわたる関心は、現在、AI をより安価に、よりコンテキスト認識できるものにするという同社の技術的アプローチを支えています。
ビダーマンは AI 研究コミュニティでも著名な人物であり、大規模な言語モデルの理解と改善に関する研究で知られています。この技術的な信頼性が、Engram が事業開始から最初の数か月間でエリート投資家と要求の厳しい企業顧客の両方を引き付けるのに役立ったと考えられます。
お金で買えるもの
Engram は、この新たな資金を コンピューティングと人材、つまりスタートアップ企業が AI モデルをトレーニング、改良、提供する能力を定義する 2 つのリソースをサポートするために使用する予定であると述べました。劇的な効率向上を主張する企業にとって、大規模なコンピューティングの必要性は、より優れたメモリ システムを構築するには依然として多大なエンジニアリングとインフラストラクチャへの投資が必要であることを浮き彫りにしています。
このラウンドは、AI ベンチャー資金調達における広範な傾向も反映している。投資家は、さらに別の基盤モデルだけに賭けるのではなく、既存の AI 導入をより安価に、またはより効果的にする企業を厳選する傾向にある。制約のない AI 支出の時代が終わりつつあるように見えるからこそ、推論効率、メモリ、コストの最適化に重点を置いたスタートアップ企業が注目を集めています。
競争環境
エングラムは、「AIメモリ」の定義が未だに議論されている市場に参入する。一部の企業は、モデルのルーティングを改善することでコストの問題に取り組み、簡単なクエリを安価なモデルに送信し、高価なクエリを困難なタスクのために予約しておきます。他のものは、取得技術または特殊なキャッシュを使用してコンテキストを圧縮します。組織のパターンを学習する専用の記憶モデルを構築するというエングラムのアプローチは、コンテキストを効率的に記憶すること自体が製品カテゴリーであるという明確な賭けを表しています。
トークンコストの100分の1でフロンティアのパフォーマンスに匹敵するという同社の大胆な主張が、精査の下で維持されるかどうかはまだ分からない。しかし、Microsoft や他の大企業がすでに参加しており、OpenAI の設立と Tesla での勤務の両方にキャリアを積んだ Karpathy のような投資家が資金を投入しているため、Engram はすぐに AI の経済学競争で注目すべきスタートアップとしての地位を確立しました。
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