Two Delta、推論高速化技術で数千万ドル調達発表

AIモデルの推論効率化技術を研究するイスラエルのステルススタートアップ Two Delta（AIモデルの推論高速化技術やエージェント評価基盤を開発するイスラエルのAI新興企業） は2026年10月22日、著名投資家のBill Ackman氏（Pershing Square創業者兼CEO）やEric Schmidt氏（元Google会長）らからシードラウンドで数千万米ドル（数十億円規模）の資金を調達したことが明らかになった。地元メディアのCalcalistが報じた。同社は従業員10人未満の少数精鋭チームで、米NVIDIAとの共同研究による推論高速化手法やコーディング評価基盤を公開している。

NVIDIAとの共同研究「DCOCO」で推論速度2.03倍を達成

Two Deltaは2025年に設立され、AI研究者で起業家のDr. Eli David氏と、元Google幹部のDvir Zeltzer氏が共同創業した。設立以来ステルス体制を敷き、自社サイト上の論文公開以外は詳細を明かしていない。

同社は2026年10月、NVIDIAとの共同研究成果を発表した。NVIDIAの大規模視覚言語モデル「Nemotron 3.5 Super VL」を対象に、同社が開発した推論高速化技術「DCOCO（Dual Context-informed Candidate Optimization）」を適用した。

DCOCOは、高速な小型モデルがトークン候補を先行生成し、大型ターゲットモデルが1ステップで一括検証する 投機的デコーディング（小型モデルがトークン列を先行提案し大型モデルが並列検証する推論高速化手法）（Speculative Decoding）を拡張した手法である。従来の課題だった候補トークンの棄却率の高さを解決するため、ドラフトモデルの隠れ状態とターゲットモデルのアクティベーション情報を組み合わせ、近傍トークンの組み合わせを並列評価して受領率を引き上げる。

数学・コーディング・汎用タスクにまたがる10種類のデータセットを用いた検証では、標準的な自己回帰デコーディングと比較して平均2.03倍のスループットを達成した。また、既存の高速化手法であるDFlashに対しても平均19.8%の性能向上を記録している。評価はNVIDIA DGX B200サーバーとvLLM推論フレームワークを用いて行われた。

投機的デコーディングの比較とEvoWebベンチマークの知見

DCOCOと従来技術の性能特性の比較は下表のとおりである。

項目	標準自己回帰デコーディング	競合高速化手法（DFlash）	Two Delta「DCOCO」
平均スループット比	1.00倍（基準値）	約1.70倍	2.03倍​​（DFlash比+19.8%）
トークン提案方式	1トークンずつ逐次推論	小型ドラフトモデルで単独生成	ターゲット活性化とドラフト隠れ状態の統合並列評価
評価環境	一般的な推論環境	DGX B200 / vLLM	DGX B200 / vLLM（最大32並行リクエスト）
出力品質	基準品質	検証パスで品質担保	ターゲットモデル本来の品質を完全維持

加えて、Two DeltaはAIコーディングツールの新ベンチマーク「EvoWeb」を公開した。従来のベンチマークが単一プロンプトでの初期生成能力を測るのに対し、EvoWebは初回のWebアプリ構築に続き、9回連続の機能追加・仕様変更（計10ステップ）を要求し、継続的な保守・改修能力を評価する。

32件のWebアプリケーションを用いた評価では、全10ステップを通じて完全な動作を維持できたAIモデルは存在しなかった。最高性能を示したモデルはFable 5（スコア0.694）およびKimi K3（スコア0.684）であった。実行時エラー（runtime errors）の発生率は初期ビルド時の2%から10ステップ後には12%へ跳ね上がり、エージェントが機能追加時に既存機能との整合性を保つことの困難さを浮き彫りにした。

第三者検証の必要性と推論コスト低減がもたらす影響

本発表における留意点として、DCOCOの推論高速化率や品質維持のデータはTwo Deltaによる自主報告値であり、独立した第三者機関による再現テストや客観評価は未実施である。また、調達総額の正確な内訳や資金使途の詳細も開示されていない。

分析として、フロンティアモデルの大規模運用において、推論コストは学習コストを上回る最大の運用障壁となっている。ハードウェアの増強だけでなく、投機的デコーディングの精度改善といったアルゴリズム面での効率化は、サーバー単位の収容力を倍増させる実効性の高いアプローチである。Ackman氏やSchmidt氏といった著名投資家が初期シードから大型出資を行った背景には、推論高速化ソフトウェアの知的所有権が巨大な市場価値を持つとの判断があるとみられる。

引用元：ctech