効率的な AI で、業界を変革。どこでも。

ある世界的な自動車メーカーは、パートナー企業と開発したAIモデルが既存の車載インフォテイメントシステム上で使用するには遅すぎた為、リアルタイムの音声処理とビジョン AI の機能統合、またその車載への組み込みに苦労していました。

Liquidは、既存の車載インフォテイメント用ハードウェア向けに最適化し、更に顧客の要望に合わせカスタマイズしたビジョン言語モデルを、わずか1週間で構築・納品しましたが、それは顧客が1年かけて別のパートナー企業と作り上げたモデルと比べ、サイズが50％小さく、10倍速いものでした。

この自動車メーカーは、専用ハードウェアのアップグレードコストや、その検討・導入のリードタイムによって発生するビジネスの機会損失無しに、既存のヘッドユニット上で、リアルタイムの音声およびビジョンAIの実装を実現できました。

効果的な不正検知には、高速かつ高精度なリアルタイム処理が不可欠です。 取引量が急速に拡大し、不正手口が高度化する中で、既存のソリューションでは必要なスピードと精度を両立できていません。

当社のLiquid Foundationモデルは、既存のソリューションと比較して2倍の処理速度を実現し、スケーラブルかつ高精度な不正防止を可能にしました。

より迅速かつ正確な検知により、不正による年間推定2億3,000万ドルのコスト削減を実現しました。

製品カタログの作成には、高速で費用対効果の高いビジョン言語モデルが求められていましたが、既存の大規模モデルは遅すぎて精度にも欠けていました。

Liquid AIは、構造化された製品データとハードウェアに特化した小型モデルをファインチューニングし、効率的なカスタマイズと展開を可能にしました。

インフラコストを増やすことなく、導入時間を65％短縮し、精度を向上させました。

デバイス上での翻訳は、RAM の大量消費と処理速度の遅さが障壁となっていました。

Liquidに最適化された軽量で言語特化型のAIモデルにより、シームレスなオンデバイス翻訳を実現。

メモリ使用量を抑え、高速かつ追加のハードウェアやバッテリーを必要としないリアルタイム翻訳。

クラウドインフラの制約により、車載AI開発向けの合成ビデオ生成は遅く、コストも高騰していました。

Liquidのローカルデプロイモデルは、クラウド依存を排除し、大幅なコスト削減を実現しました。

クラウドコストを70%削減し、大規模環境でのシミュレーション速度を向上させました。