Liquid AI、Shopifyとの複数年にわたるパートナーシップを発表 20ミリ秒未満の基盤モデルをコアコマース体験へ
数百万ドル規模の契約により、Liquid AI は Shopify と提携し、検索向けに Liquid のマルチモーダル Liquid Foundation Models（LFM）をライセンス提供するとともに、両社で共同開発した新しいジェネレーティブ・レコメンダー・システムを展開します。本システムは、制御テストにおいて従来のシステムを上回る性能を示しました。
Liquid AI は本日、Shopify との多面的なパートナーシップを発表しました。本提携により、Liquid AI の主力製品である Liquid Foundation Models（LFM）が、検索をはじめ、品質とレイテンシが重要となるマルチモーダルなユースケースを含む、Shopify プラットフォーム上の品質重視ワークフローにライセンス提供・展開されます。最初の本番導入は、検索体験を強化する 20 ミリ秒未満のテキストモデルです。本契約は、2024 年 12 月に Shopify が Liquid AI の 2 億 5,000 万ドルのシリーズ A ラウンドに参加したことに続くものであり、両社間ですでに進行していた緊密な共同開発関係を正式なパートナーシップとして確立するものです。
本パートナーシップの一環として、Shopify と Liquid は、新しい HSTU アーキテクチャを採用したジェネレーティブ・レコメンダー・システムを共同開発しました。制御テストにおいて、このモデルは従来のスタックを上回る性能を示し、レコメンデーションからのコンバージョン率向上につながりました。
レコメンデーションは、金融・ヘルスケア・E コマースにおける意思決定の中核です。実世界で役立つには、モデルは信頼でき、効率的で、高速でなければなりません。Shopify はそれを大規模に検証するうえで理想的なパートナーでした。数百万の買い物客とマーチャントに Liquid の基盤モデルを届け、効率的な機械学習が日々の体験のなかで測定可能な価値に変わることを示せることを楽しみにしています。
Liquid の LFM は、20 ミリ秒未満で、マルチモーダルかつ品質を損なわない推論を実現するよう設計されています。本番環境に近い特定のタスクにおいて、パラメータ数が約 50% 少ない LFM が、Qwen3、Gemma3、Llama 3 などの人気のオープンソースモデルを上回る性能を発揮し、さらに 2〜10 倍高速な推論を実現しました。これにより、プラットフォーム規模でのリアルタイムなショッピング体験が可能になります。
これまで数多くのモデルを見てきましたが、こうした実運用のワークロードで 20 ミリ秒未満の推論を実現しているところは他にありません。Liquid のアーキテクチャは品質を犠牲にせずに効率的で、ユースケースによってはパラメータ数が約 50% 少ないモデルが Alibaba の Qwen や Google の Gemma を上回り、なお 2〜10 倍高速に動作します。インタラクティブなコマースを大規模に支えるには、それが必要なのです。
私たちは、品質を最大化しつつ、選択したハードウェア上で市場最速のシステムになるよう、絡み合った目的関数のもとで Liquid の基盤モデルを設計しています。そのため、パーソナライズされたランキング、検索拡張生成、セッションを考慮したレコメンドなど、厳しいレイテンシとコストの制約のもとで最良のユーザー体験を届ける E コマース用途に自然に適合します。Shopify の環境では、テールレイテンシのばらつきの抑制から安全性とドリフトの監視まで、本番運用における堅牢性に注力してきました。
本パートナーシップには、低レイテンシかつ品質重視の Shopify ワークロード全体で LFM を利用できる多目的ライセンス、継続的な研究開発（R&D）協力、共通のロードマップが含まれます。今回の導入は検索向けの 20 ミリ秒未満のテキストモデルですが、両社は顧客プロファイル、エージェント、商品分類など、さらなる製品やユースケースに向けてマルチモーダルモデルの評価を進めています。契約金額は公表されていません。
Liquid AI について
Liquid AI は、Liquid Foundation Models（LFM）を構築しています。LFM は、信頼性が求められるリアルタイムアプリケーション向けに設計された、マルチモーダルかつ高効率なモデルです。リキッド・ニューラルネットワークの研究者によって設立された Liquid AI は、低レイテンシ推論、リソース効率、プロダクショングレードの安全性に重点を置いています。