>モバイルアイ（Mobileye）という自動運転スタートアップを2017年にインテルが買収した際、ベン・アサフ（Ben Asaf）は数年間にわたり、ヘブライ大学でAIモデル訓練の高速化方法とともにデベロッパー向けのインフラストラクチャの構築に取り組んでいました。
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>MLOps（機械学習オペレーション）のエキスパートであるアサフ氏は、AIモデルを本番に展開し、それらを維持および監視するプロセスを効率化するツールに着想を得て、ソフトウェアエンジニアや企業がAIモデルを展開する際の主な障壁を取り除く会社の設立を決意しました。
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>アサフ氏はTechCrunchのインタビューで、「会社を起こすというアイデアが最初に浮かんだとき、まだMLOpsの実践を自社のAI開発パイプラインに組み込んでいる産業経験を持っていた企業や人々はほとんどいませんでした。私たちは、AIを“小さく”して、より軽量で、より速く、より手頃な価格で商品化および営業化できると考えました」と述べています。
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>2021年、アサフ氏は妻のナユル・キム（Nayul Kim）と共にClikaを設立しました。ナユル・キム氏はエンタープライズ向けのデジタルトランスフォーメーションコンサルタントとして活動していました。Clikaは、Startup Battlefield 200コンペティションで競合するスタートアップの一つです。Clikaは、企業が自社内で開発したAIモデルを「圧縮」し、計算パワーを削減し、さらに推論処理を高速化するためのツールキットを提供しています。
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>アサフ氏は、「Clikaでは、事前にトレーニングされたAIモデルを接続するだけで、ターゲットデバイス（サーバー、クラウド、エッジ、または組み込みデバイス）に完全に互換性のある自動圧縮モデルが作成されます」と語っています。
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>この目標を達成するため、Clikaは量子化といった技術を活用しています。量子化は、情報を表現するために必要なデータの最小増分であるビット数を減らすことで、モデルを縮小することができます。いくつかの精度を犠牲にしながらも、量子化は特定のタスク（例：異なる犬の品種の識別）を実行する能力には影響を与えずにモデルを縮小することができます。
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>Clikaはまた、性能向上のためにモデルに加えるべき改善や変更の報告も生成します。
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>AI業界がこれらのモデルを実行するために必要なハードウェアに関連する供給チェーンの問題に直面する中、効率的なモデル作りの方法への関心が高まっています。マイクロソフトは最近の収益報告で、AIハードウェアの不足によりAzureの顧客がサービスの中断に直面する可能性があることを警告しました。一方、Nvidiaの最も性能の高いAIチップであるH100 GPUシリーズは報道によると2024年まで売り切れだといいます。
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>もちろん、ClikaはAIモデルを圧縮する手法を追求している唯一のスタートアップではありません。インテルの支援を受けたDeciや、Clika同様に異なるハードウェア向けにモデルを自動的に最適化してパッケージ化するOctoML、エッジデバイスに特化したAIモデルを最適化するプラットフォームを作成しているスタートアップであるCoCoPieなどがあります。
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>しかし、アサフ氏はClikaが技術的なアドバンテージを持っていると主張しています。
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>「他の解決策が圧縮にルールベースの技術を使用しているのに対し、Clikaの圧縮エンジンは、異なるAIモデルの構造を理解し、それぞれのモデルに最適な圧縮手法を適用するAIアプローチを備えています。私たちの圧縮ツールキットは、MetaやNvidiaが開発した既存の解決策の性能を凌駕しています」と述べています。
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>「世界最高」という言い方は大げさですが、Clikaは投資家たちを魅了することに成功し、昨年のプリシードラウンドでKimsiga Lab、Dodam Ventures、D-Camp、そしてエンジェル投資家のLee Sangheeの参加を得て、110万ドルを調達しました。
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>アサフ氏は顧客の動向についてはまだ話す準備ができていないとしていますが、Clikaは現在予約商品であり、一部のビジネス向けにクローズドベータを実施していると述べており、近々シード資金調達に取り組む予定だと述べています。
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