AIの第二の亀裂——企業データの本丸『表』に脱トランスフォーマーの専用モデル

『Fundamentalが構造化データAIで大型調達』という一報を、また一つのAIスタートアップの資金調達として読むと核心を逃す。TechCrunchやSiliconANGLEの報道に、Fundamental自身のNexus発表、投資家構成、AWS提携を重ねると、AI投資の地図に開いた亀裂が見える。これまでAI資本はほぼLLM——テキストや画像など非構造化データを扱うトランスフォーマー——に流れ込んできた。だが企業価値の本丸は文章でなく『表』にある。ERP、データベース、表計算に積み上がった販売実績・在庫・取引履歴という構造化データだ。Fundamentalは評価額14億ドルで、その本丸に専用設計の『大規模表形式モデル（LTM）』Nexusを投入した。決定的なのは、Nexusが現行LLMの土台であるトランスフォーマーを採用しない点である。

最大の論点は、なぜ専用アーキテクチャが必要かだ。トランスフォーマーは文脈窓に収まる範囲しか処理できず、数十億行の表を丸ごと推論するのが構造的に苦手だ。さらにLLMは同じ問いに違う答えを返しうる非決定的な性質を持つ。これは創作には許容されても、財務・在庫・監査のように『同じ入力には必ず同じ答え』が求められる業務では失格になる。Nexusはこの二点に応え、決定論的で巨大な表を扱える設計を選んだ。見落とされがちなのは、これが孤立した一社の話でない点だ。物理理解に張る世界モデル（[[yann-lecun-world-model-startup]]）と、構造化データに張る表形式モデルが、ほぼ同時期に『トランスフォーマー一辺倒では足りない』と宣言している。AIは二方向から単一文化の綻びを見せ、エージェントの信頼性問題（[[ai-agent-supervision-shift]]）と同じく、決定論・再現性という業務要件が前面に出てきた。