AIチップのスタートアップTenstorrentがヒュンダイとサムスンから1億ドルの投資を獲得

AI モデルをトレーニングするためのハードウェアへの欲求は旺盛です。

マッキンゼーによると、AIチップは2025年までに総半導体市場総額4,500億ドルのうち最大20％を占めると予測されている。 また、The Insight Partners は、AI チップの売上高が 2018 年の 57 億ドルから 2027 年には 833 億ドルに増加し、年平均成長率は 35% になると予測しています。 (これは、非 AI チップの予測成長率の 10 倍近くです。)

その好例として、エンジニアリング界の著名なジム・ケラー氏が率いるAIハードウェアの新興企業であるテンストレージ社は今週、現代自動車グループとサムスン・カタリスト・ファンドが共同主導する転換社債資金調達ラウンドで1億ドルを調達したと発表した。

実際、総額のうち5,000万ドルは、現代自動車（3,000万ドル）と起亜自動車（2,000万ドル）というヒュンダイの2つの自動車製造部門からのものであり、両社はTenstorrentと提携してチップ、特にCPUとAIコプロセッサを将来的に共同開発する予定である。モビリティ車両とロボット。 Samsung Catalyst と、Fidelity Ventures、Eclipse Ventures、Epiq Capital、Maverick Capital などの他の VC ファンドが残りの 5,000 万ドルを出資しました。

株式とは異なり、転換社債は、あらかじめ決められた何らかのイベントによって株式に転換される短期負債です。 Tenstorrent がなぜ株式よりも負債を選択したのかは完全には明らかではありません。また、同社の資金調達後の評価額も明らかではありません。 （Tenstorrentはリリースでこれを「上昇ラウンド」と説明した。）Tenstorrentは最後に20億ドルを超える評価額で2億ドルを調達した。

この転換社債トランシェには、Fidelity Ventures、Eclipse Ventures、Epiq Capital、Maverick Capitalなどが参加しており、Tenstorrentの調達総額は3億3,450万ドルとなった。 ケラー氏は、製品開発、AIチップレットの設計と開発、Tenstorrentの機械学習ソフトウェアのロードマップに投入されると述べた。

トロントに本拠を置く Tenstorrent は、AI プロセッサを販売し、さまざまなアプリケーション向けのカスタム プロセッサの開発に使用されるオープンソースの命令セット アーキテクチャである RISC-V を中心とした AI ソフトウェア ソリューションと IP のライセンスを提供しています。

Tenstorrent の AI 処理用にカスタム設計されたハードウェアを上から見た図。画像クレジット:テントレント

Tenstorrent は、Ivan Hamer (AMD の元組み込みエンジニア)、Ljubisa Bajic (AMD の元集積回路設計ディレクター)、Milos Trajkovic (以前は AMD ファームウェア設計エンジニア) によって 2016 年に設立され、早い段階からリソースの大部分を注ぎ込みました。独自の社内インフラストラクチャの開発に取り組んでいます。 2020 年、Tenstorrent は、データセンター、パブリックおよびプライベート クラウド、オンプレミス サーバー、エッジ サーバーでの AI モデル トレーニングを高速化するように設計されたオールインワン システムである Grayskull を発表し、Tenstorrent 独自の Tensix コアを搭載しました。

しかしその間の数年間、おそらく Nvidia のような既存企業からの圧力を感じて、Tenstorrent はライセンスとサービスに焦点を移し、Bajic はかつて実権を握っていたが、ゆっくりと顧問の役割に移行した。

2021 年、Tenstorrent は、開発者が最初にハードウェアを購入することなく AI モデルを実行できるクラウドベースのサービスである DevCloud を開始しました。 そしてつい最近、同社はインドに拠点を置くサーバーシステムビルダーのボディコンピューティングおよびLGと提携し、前者のサーバーや後者の車載製品やテレビにTenstorrentの製品を組み込んだ。 (LG 契約の一環として、Tenstorrent は、LG と協力して Tenstorrent の今後のデータセンター製品でビデオ処理の向上を実現すると発表しました。)

Tenstorrent は、野心的ではないにしても、トロント、オースティン、シリコンバレーのオフィスを超えて拡大するために、3 月に東京オフィスを開設しました。

問題は、AIチップレースで他の有力企業と競合できるかどうかだ。

Google は、PaLM-2 や Imagen などの大規模な生成 AI システムをトレーニングするために、プロセッサである TPU (「テンソル プロセッシング ユニット」の略) を作成しました。 Amazon は、トレーニング (Trainium) と推論 (Inferentia) の両方のために独自のチップを AWS の顧客に提供しています。 そして、MicrosoftはAMDと協力してAthenaと呼ばれる自社AIチップの開発を進めていると伝えられている。