AIチップ新興Etched、7億ドル調達し評価額210億ドルに

トランスフォーマーモデル専用のASIC（特定用途向け集積回路、特定アルゴリズムに特化して設計された半導体）を開発する米AIハードウェアスタートアップEtched（Transformerアーキテクチャ専用の推論チップSohuを開発するAI半導体企業）は、クオンツ取引大手のJane Street（グローバルな定量的取引・マーケットメイク企業）が主導する資金調達ラウンドで7億ドル（約1050億円）を調達したと発表した。企業評価額は210億ドル（約3兆1500億円）に達した。

リード投資家のJane Streetが自社データセンターへ導入

Jane Streetは本ラウンドのリード投資家であると同時に、Etchedの最初の顧客として、自社データセンター内にEtchedの推論サーバーラックを導入・本番稼働させている。

ラウンドにはKleiner PerkinsやSequoia Capitalなどの有力ベンチャーキャピタルも参加した。Etchedが開発する専用チップ「Sohu」は、汎用GPUと比較してトランスフォーマーモデルの推論において桁違いのスループットと電力効率を実現するとされている。

汎用GPUとトランスフォーマー専用ASICの比較

比較項目	汎用GPU（NVIDIA等）	Etched Sohu（専用ASIC）
対象ワークロード	学習・推論・グラフィックス全般	Transformerモデルの推論に特化
コスト・電力効率	汎用性重視のため消費電力大	専用回路による圧倒的な低消費電力・高効率
アーキテクチャ柔軟性	任意の新モデル構造に対応可能	Transformer構造固定（大幅改変時は制約あり）
導入形態	クラウド・オンプレミス標準	専用ラック構成での導入

日本の市場・ハードウェア業界への示唆

生成AIの運用コストの大半がモデル推論にシフトする中、推論特化型ASICの実用化はデータセンターの運用コスト削減に直結する。日本国内で大規模推論基盤を運用する通信事業者やクラウドベンダーにとっても、汎用GPU一極集中からの代替選択肢として注目される。

分析と展望：推論ハードウェア市場における専用化の波

AIモデルのアーキテクチャがTransformerを中心に標準化されるにつれ、汎用チップから専用ASICへの移行が経済合理性を持つフェーズに入りつつある。リード投資家が実際のワークロードで検証した上で巨額投資を実行したことは、専用AI推論ハードウェアの商用実用性が実証段階に達したことを示している。

引用元：The Next Web