【4/1】注目の海外スタートアップの資金調達3選

近年、AI（人工知能）のめざましい進化と社会的需要の高まりに伴い、大規模な資金調達が相次いで報じられています。特にデータセンター向けの特殊チップや、生成系AI、創薬分野のAI活用など、多方面で技術革新と投資が活発化しています。本記事では、その中でも大きな注目を集める3つのニュースと、それらが示唆するAI業界の最新動向や背景をわかりやすく解説します。

1. データセンター向けDSP開発企業Retymの大型調達

1-1. Sparkらがリードした総額75百万ドルのシリーズD

2021年創業の米国チップメーカーRetym（レタイム）が、2023年秋に行われたシリーズDで総額7500万ドルの資金を調達しました。主導したのはSpark Capitalのジェームズ・ククリンスキーで、既存投資家であるMayfieldのナヴィン・チャダ、Kleiner Perkinsのマムーン・ハミドも参加しています。累計調達額は1億8000万ドルにのぼるとのことです。

Retymはその製品詳細を長らく公にしていませんでしたが、このたびの資金調達発表と同時に徐々に事業内容を公開し始めています。同社のCTO兼共同創業者ロニ・エル＝バハール氏はブログ投稿の中で、「DSP市場はごく少数の大手半導体企業によって支配されている」という現状を指摘し、新たな競争原理をもたらすべくRetymを創業したと語っています。

1-2. AI時代を見据えた「プログラマブル・コヒーレントDSP」とは

Retymが手がけるのは、「プログラマブル・コヒーレントDSP（デジタル・シグナル・プロセッサ）」と呼ばれる新種のチップです。NVIDIAのGPUのようにAI推論や学習処理を高速化する役割とは異なり、データセンター内の通信を効率化する技術にフォーカスしています。大規模なAIモデルの学習や推論を行う際、データセンター同士のやりとりは膨大なトラフィックを伴います。そこでRetymのDSPは、より高速で安定した通信を可能にし、内部接続や外部ネットワークとのデータ伝送を最適化する狙いがあります。

特筆すべきは、世界有数の半導体受託製造企業（ファウンドリ）であるTSMCの5ナノメートルプロセスを採用している点です。同社によれば、すでにサンプルチップをテスト段階に入れており、今後は本格的な量産体制の構築を目指すと伝えられています。

1-3. データセンター加速の背景

クラウドやAIサービスへの需要拡大にともない、データセンターにはこれまで以上に高速で効率的な通信環境が求められています。とりわけ巨大言語モデル（LLM）や生成系AIの普及によって、大量の演算リソースだけでなく、サーバー間・拠点間の通信の高速化が不可欠になりました。RetymのようなDSP企業が新技術を持ち込み活躍できる余地が大きいのは、この「データセンター通信」の分野に変革の余地がまだ残されているからです。

2. OpenAIの前人未到の超大型調達

2-1. 400億ドル調達で時価総額3000億ドルを実現

生成系AIの代表格であるChatGPTを開発するOpenAIは、総額400億ドルの資金調達を実施し、ポストマネーバリュエーション（調達後評価額）は3000億ドルに達しました。これは民間のスタートアップとして史上最高水準の一つです。主導したのはソフトバンクで、マイクロソフトやCoatue、Altimeter、Thriveなど既存投資家も参加。OpenAIのブログ投稿では、「この新たな資金によりAI研究をさらに進め、計算インフラを拡張し、毎週5億人が利用するChatGPTをはじめとしたツールを一層強化できる」と述べられています。

2-2. ソフトバンクとの提携とStargateプロジェクト

OpenAIは「ソフトバンクグループのように変革的なテクノロジーのスケール化を理解している企業とパートナーシップを組めることに興奮している」ともコメントしています。巨大な資本とグローバルなネットワークを活用し、今後も大規模言語モデルや汎用AIと呼ばれる研究を加速させる方針です。

さらに、CNBCによる報道によれば、今回調達した資金のうち180億ドルが「Stargate」と呼ばれるAI専用データセンター網の構築に充てられる見込みです。全米各地に分散する大規模インフラによって、ChatGPTだけでなく他の研究開発向けに柔軟なコンピューティングリソースを提供できるようにする狙いがあります。

2-3. AI競争時代へのインパクト

OpenAIの巨額調達が示すように、AI研究への投資はかつてないほど活発化しています。大規模な学習や推論が当たり前の時代となり、OpenAIのように独自の専用インフラを持つ企業が、より迅速な開発・リリースサイクルを実現することで先行者優位を築こうとしているのです。後発の研究機関やベンチャー企業にとっては、どのように大手との協業や差別化を図るかが今後の大きな課題となるでしょう。

3. AI創薬プラットフォームIsomorphic Labsの600百万ドル調達

3-1. Alphabet傘下のAI創薬ベンチャーが初の外部資金を調達

最後に紹介するのは、Alphabet（Googleの親会社）の一部門として2021年にスピンアウトされたIsomorphic Labsです。同社は6億ドルのシリーズラウンドをThrive Capitalのリードで調達しました。既存投資家であるGV（Google Ventures）とAlphabetも参加しています。

Isomorphic Labsは、GoogleのDeepMindから生まれたAI技術を創薬の分野に応用することを目指す企業です。中でも有名なのが、DeepMindが開発したAlphaFoldというタンパク質構造予測AIモデル。AlphaFoldは2024年にノーベル化学賞を受賞した画期的な研究であり、創薬の効率化・高速化に大きく貢献すると期待されています。

3-2. 製薬大手との提携と今後の展望

Isomorphic Labsは既にエリ・リリーやノバルティスなど製薬大手と戦略的パートナーシップを締結しており、AIモデルへのアクセスに対して数十億ドル規模のマイルストーン契約を結んでいると報じられています。こうした協力体制により、創薬の前臨床段階から臨床試験まで、一連のプロセスをAIで大幅に効率化する試みが進められています。

同社を率いるデミス・ハサビス氏は、「現時点で資金の必要性を感じていたわけではないが、優秀な研究者を確保するために追加資金を活用したい」とニューヨーク・タイムズに語っています。創薬は研究開発から実際の臨床応用までに長期かつ多額の投資を要しますが、AIによる新薬設計の効率化と専門家の人材確保が進めば、ブレークスルーのスピードが加速すると見込まれます。

4. まとめと展望

4-1. AI投資の巨大化がもたらすイノベーション

Retymのようなデータセンターインフラを支える技術から、OpenAIのような汎用AIサービス、そしてIsomorphic LabsのようなAI創薬プラットフォームに至るまで、AI関連のスタートアップには大規模投資が続々と集まっています。多額の資金を得た企業が、それぞれ特化した領域で技術革新を進めることで、市場全体が一段と盛り上がりを見せているのが現状です。

4-2. エコシステムの発展と競争の激化

一方で、AI市場が成熟に向かう過程では競合関係が一段と激化することが予想されます。GPUやDSPなどのハードウェアレイヤー、クラウド・データセンターレイヤー、アプリケーションレイヤーのいずれにおいても、先進プレイヤーと新興ベンチャーとの間で激しい覇権争いが進むでしょう。そうした中でも“協業と競争”が同時に起こり、市場そのものが拡大し続ける可能性があります。

4-3. 高まる社会課題への期待と責任

創薬を含めた医療分野、あるいは生成系AIを活用した教育や公共サービスなど、多様な領域でAIがもたらす恩恵が期待されています。しかし同時に、データプライバシーの問題や倫理的課題、モデルの信頼性、環境負荷など、解決すべきテーマも数多く残されています。資金力と技術力を備えた企業が、社会的責任とともにこれらの課題解決に取り組むことで、AIの本格的な普及と持続的なイノベーションが実現するでしょう。

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