CoreWeave、モデルとエージェント向けのForge開発レイヤーを発表

CoreWeaveは2026年9月30日にCoreWeave Forgeを発表し、モデルとエージェントを構築・改善するチーム向けの開発レイヤーであると説明しました。同社によると、Forgeは実行、観測、キュレーション、改善、評価、再実行のフルAIループを単一の連携環境で実行し、チームがすでに使用しているモデル、フレームワーク、その他のクラウド全体でオープンなままです。MasterClassとCanvaはすでにこのプラットフォーム上で構築しています。サンフランシスコで開催されたこの発表は、Fully ConnectedというCoreWeaveのAIクラウドカンファレンスで共有され、同社は同イベントが4,500人以上の顧客、パートナー、開発者、AIリーダーを集めたと述べています。

分散したツールチェーンの統合

CoreWeaveは、モデルとエージェントの開発が別々のベンダーのツールに分散しており、相互に連携できるように作られていないと述べました。モデルやエージェントの全ライフサイクルを担う研究者やエンジニアにとって、同社はこの分散がコストを伴うと指摘しています。具体的には、プロダクションのトレースが次のトレーニング実行に活用されず、完了した実験が次の評価に反映されず、そして各ハンドオフでシグナルが失われるか、時間が余計にかかります。

CoreWeaveは、Forgeがこれを解決するために、Weights & Biases Models、OpenPipeのポストトレーニング専門知識、オープンソースのmarimoノートブックプロジェクトを自社サービスと統合し、継続的改善向けに構築された単一の連携環境を提供すると述べました。トレーニング実行、実験トラッキング、評価、エージェントトレースは、モデルやエージェントが実際に動作する場所で行われ、CoreWeave Registryはすべてのチェックポイントとエージェント構成をバージョン管理します。

「AIで構築する人が増えるにつれ、モデルを自社のデータやワークフローで活用するようになる。その結果、モデルの能力とシステムのパフォーマンス間のギャップが顕在化する」と、CoreWeaveの製品・エンジニアリング担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるChen Goldbergは発表で述べました。Goldberg氏によれば、エンジニアリングチームはこれらのギャップを理解し、重要なシグナルを抽出し、次のバージョンを改善し、実際の運用条件下で変更が機能したかを確認する必要があり、すべてが単一の連携システムとして実現されます。

CoreWeave Forgeに含まれるもの

CoreWeaveは、発表時点でForgeが利用可能であり、AIループ全体にわたる新機能と拡張機能が提供されていると述べました。

現在一般提供されているCoreWeave ARIAは、同社が自動的に大規模実験データとエージェントの可観測性データを分析し、変化の要因を明らかにし、実行に値する次の実験を提案するコーディングエージェントであり、各提案を裏付ける証拠も提供します。CoreWeave Sandboxesも一般提供に達し、エージェントツールの使用、強化学習、モデル評価のいずれであっても、各実行ごとに新しく分離された環境を提供し、ループの他の部分と既に接続されているため、追加のセットアップなしで利用できます。

CoreWeaveは、Weights & Biases Modelsが高度な可視化と自動化ワークフローを活用して、チームが数万件の実験と数百万件の指標を追跡・比較できると述べました。そのNotebooksコンポーネントは、作業が実行される環境内に存在する開発者体験であり、プロトタイプが再書き込みを必要とせずに直接トレーニング、評価、プロダクションへと移行でき、カスタム可視化はmarimo上に構築されています。

CoreWeave Agent Lensは、プロダクションエージェント向けの新しい可観測性および継続的改善ツールで、数千万件のトレースを分析し、修正を促すインサイトに変換します。CoreWeaveによれば、Agent Lensは汎用フロンティアLLMとのベンチマークに基づき、重要な障害を20％多く検出し、コストを1/10に抑えて問題を修正できるとのことです。

CoreWeaveによれば、同社のRegistryはすべてのモデルチェックポイントとエージェント構成をオープンでポータブルな形式で明確な系統情報とともにバージョン管理し、次の試行をチームの履歴の任意のポイントから、任意のスタックで開始できるようにします。CoreWeave Post-Trainingはサーバーレス強化学習、サーバーレス教師ありファインチューニング、モデル蒸留を提供し、同社はサーバーレス強化学習が自己管理環境に比べて1.4倍速く、コストは40％低減できると述べました。

CoreWeaveは、Inferenceが現在Forgeの一部となり、最新のオープンウェイトモデルへのプレイグラウンドと推論デプロイメントへのアクセスを提供すると述べました。Dedicated Inferenceはプレビュー機能として「RL Rollouts」を追加しており、チェックポイントをライブデプロイにホットロードすることで、再デプロイせずにトレーニングループを継続できるようにします。

エディション、トライアル、Weights & Biases の移行

ForgeはFree、Pro、Enterpriseの3つのエディションで提供されており、CoreWeaveはこれによりチームが調達プロセスなしで開始し、プラットフォームへと拡大できると述べました。同社はチームにCoreWeave Forge のウェブサイトへアクセスし、Forge Proにサインアップして30日間の無料トライアルを開始するよう案内しています。

Forgeサイトは、Weights & Biases が現在 CoreWeave Forge であること、既存の Weights & Biases 資格情報がプロジェクトやデータへのアクセスに利用できることを示しています。サイトは Canva、Cohere、MasterClass、Perplexity、Runway、Sunday Robotics、Wayve を”現代AIの構築者に信頼されています”見出しの下に表示しています。

Nick Patience氏は、Futurum GroupでAIプラットフォーム部門の副社長兼リードを務めており、同市場のプラットフォーム購入者は長らく、統合されたツールチェーンと引き換えにどれだけの柔軟性を犠牲にするかを検討してきたと述べました。”単一環境でプロダクションからトレーニングへのループを閉じ、かつモデル、フレームワーク、クラウド全体でオープンであり続けることは、どちらか一方だけの場合よりもはるかに難しいエンジニアリング課題です”と Patience 氏は語っています。

CoreWeaveは2017年に設立され、2025年3月にNasdaqでの上場を完了しました。