投稿者 global-ai-media 
AI半導体スタートアップのPositronが、シリーズBラウンドで2億3000万ドル（約340億円）の資金調達を実施しました。Nvidiaが支配的なシェアを持つ市場において、AIワークロードのボトルネックとなりがちな「メモリ」に焦点を当てた同社の戦略は、今後のAIインフラコストや調達戦略にどのような変化をもたらすのか。グローバルのハードウェア競争が日本のAI活用現場に与える示唆を解説します。
「計算力」から「メモリ」へ：AIインフラの新たな主戦場
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の運用において、最大の課題の一つが「メモリーウォール（記憶転送速度の壁）」問題です。現在のAI処理においては、演算速度そのものよりも、膨大なデータをプロセッサにいかに高速に供給できるかというメモリ帯域幅がボトルネックになるケースが増えています。
今回、TechCrunchが報じたPositronの2億3000万ドルの資金調達は、まさにこの課題に対する市場の期待を反映しています。同社はAIワークロード向けに特化した高速メモリチップの展開を加速させる計画です。NvidiaのGPU（H100など）が入手困難かつ高騰する中、計算資源そのものだけでなく、メモリ効率を劇的に改善するアプローチは、AIモデルの学習・推論コストを適正化する鍵となります。
Nvidia一強のリスクとハードウェアの多様化
現在、多くの日本企業が生成AIの検証（PoC）から本番導入へとフェーズを移行させていますが、そこで直面するのが「インフラコストの増大」と「調達の不安定さ」です。NvidiaのCUDAエコシステムは強力ですが、単一ベンダーへの過度な依存は、価格交渉力の低下や供給リスク（地政学リスク含む）を招きます。
Positronのようなチャレンジャーの台頭は、長期的にはハードウェアの選択肢を広げ、コスト競争を促進する可能性があります。特に、学習（Training）用途ではNvidiaが圧倒的ですが、企業内での利用頻度が高い推論（Inference）用途においては、メモリ効率や電力効率に優れた特化型チップを採用する動きがグローバルで加速しています。
日本市場における「エッジAI」と「オンプレミス回帰」の可能性
日本の産業構造、特に製造業や自動車産業においては、クラウドにデータを上げずに処理する「エッジAI」や、機密保持の観点から自社データセンターで処理する「オンプレミス（自社運用）」のニーズが根強くあります。しかし、高性能なGPUサーバーを自社で抱えることは、電力消費や冷却設備の面で高いハードルとなっていました。
Positronが注力するような高速メモリ技術が普及し、チップあたりの処理効率が向上すれば、よりコンパクトで省電力なハードウェアでのLLM運用が現実味を帯びてきます。これは、日本の強みであるハードウェア製品へのAI組み込みや、厳格なセキュリティ要件下でのAI活用を後押しする重要な要素となり得ます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のPositronの大型調達は、AIハードウェア市場がまだ流動的であることを示しています。これを踏まえ、日本の意思決定者やエンジニアは以下の点を意識すべきです。
- インフラ戦略の分散投資：現在はNvidia製GPUがデファクトスタンダードですが、中長期的にはコスト削減のために、推論用チップとしてAMDやIntel、あるいは今回のような新興ベンダーの技術を採用する「適材適所」のハイブリッド構成を視野に入れる必要があります。
- 推論コストのシビアな試算：生成AIを組み込んだサービスを設計する際、将来的なハードウェアの進化（メモリ効率向上によるコスト低下）を織り込みつつも、現状の高コスト構造に耐えうるビジネスモデルを構築することが不可欠です。
- ソフトウェア互換性の注視：新しいハードウェアが登場しても、それを動かすソフトウェアスタック（ライブラリやドライバ）が未成熟では実戦投入できません。ハードウェアのスペックだけでなく、PyTorchなどの主要フレームワークへの対応状況やコミュニティの活発さを評価指標に加えることが、技術選定の失敗を防ぐ防波堤となります。