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べゾス氏、AI半導体テンストレントに投資-企業価値26億ドルの評価
Bloomberg.com22時間前
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Kato Jun
ユーザベース スピーダアナリスト
資金調達ラウンドを主導した金融機関が韓国系(ただ出資者はSamsung・LG電子も入っているが、Fidelityやベゾス氏も韓国系に限らない)というのが印象的。 テンストレントは生成AI向け半導体ファブレスメーカーで、記事にはジム・ケラー氏が創業とあるがそうではないないと思い、CTOとして参画したと思う。ジム・ケラー氏は、AMDでAthlonの開発を行いITバブル前後でのAMDの成功を牽引、その後P.A. Semiという会社に在籍時にAppleに買収され、今のAppleの半導体戦略の基礎を作ったのち、再度AMDに入社し、現在のAMDの基礎となるZenアーキテクチャーの開発を行った。さらにTesla、Intelを経て、Tenstorrentに入社。 Tenstorrentは、ラピダスだけでなくTSMCおよびSamsungとも製造においては提携している。また、どこかが買収するのではないかと注目している。 元インテルの著名チップ設計者ジム・ケラー氏がAIチップのスタートアップCTOに(2021/1、ZDNET Japan) https://newspicks.com/news/5518562 ジム・ケラー氏率いるテンストレントがNVIDIAに対抗、鍵は“AIコンピュータ”(Monoist、2023/6) https://newspicks.com/news/8581076 伝説のCPUアーキテクトJim Keller氏が示すAIの未来(PC Watch、2023/6) https://newspicks.com/news/8581077 サムスン、カナダ新興企業テンストレントの半導体受託製造へ(2023/10、Reuters) https://newspicks.com/news/8994547 <いんたびゅー>ラピダスと協業の狙いは 高性能AIチップ製造へ テンストレントジャパン社長・中野守さん(2023/12、北海道新聞) https://newspicks.com/news/9270439 「伝説のエンジニア」が明かすエヌビディアの死角(2024/10、東洋経済オンライン) https://newspicks.com/news/9664360
ITmedia ビジネスオンライン2024/12/02
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梅川 忠典PRO
リージョナルフィッシュ株式会社 代表取締役社長 / NTTグリーン&フード株式会社取締役 CSO
すごく期待しています!一方で、カイワリとマアジを掛け合わせただけなので、本当に良い魚だった場合、他社からパクられてしまうことを懸念してます。。。

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和田 崇PRO
㍿Laboro.AI 執行役員/マーケティング部長
かつてのFacebook ザッカーバーグ氏の状況と重なるものを彷彿とさせられます。 2022年11月のサービス開始からわずか2ヶ月で1億ユーザーを獲得、これまでのあらゆるデジタルサービスと比べても圧倒的な速度で浸透を見せてきたOpenAIのChatGPT。 そのブレイクスルー的な技術革新には世界中が驚き、この数年でビジネスシーンは様変わりしつつありますが、その進め方は、今のアルトマン氏の孤立無援にも見える状況を作り出した要因が少なからずあるように思います。 例えば著作権をはじめとする権利侵害やプライバシー、セキリュティの問題は、具体的な解決策やガイドラインがないまま次々とサービスのアップデートが進められいて、私たちはそのデータの安全性を知らないまま利用している状況です。 また当初は"OpenなAI"を謳い、その理念に共感した方からの出資で成り立ちながら、その技術詳細は未だ独占的に秘匿化され、"ClosedなAI"を邁進、結果として営利企業化となれば、人々が離れていくのも当然なのかもしれません。 ただOpenAIやアルトマン氏だけの問題ではなく、ユーザーがこのサービスを今後どう受け止め、どう正しく利用していくのかも行方を左右する重要なファクターであり、私たち自身に問われている部分も大いにがあるのだと思います。

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中瀬 幸子PRO
Avintonジャパン㈱ 代表取締役・大学講師・生成AI 活用普及協会 協議員
投資の基本原理は「安く買って、高く売る」です。 AIベンチャーにおいてこれが難しい理由は: 1. 技術成熟の遅れ AI技術はまだ発展途上であり、商業化までには多くの時間とリソースが必要です。つまり、投資家はその価値を短期的に見積もることができず、初期投資時には安く買えても、実際に高く売るには時間がかかり過ぎます。 2. 激化する競争 AI分野には多くの競合が存在し、特に大手企業がすでに市場に参入しています。新興企業が独自の技術を開発しても、競争優位性を維持するのは難しい。 3. 収益化の難しさ AI技術自体が高い投資コストに見合う収益を生み出すビジネスモデルを確立するのは非常に難しいです。多くのAIベンチャーが商業化に成功していないのが現実。 4. 市場の成熟度不足 AI技術を導入する市場自体が十分に成熟していない業界も多く、投資家が期待するような成長を実現できない場合があります。これは、売却のタイミングや利益の実現が難しくなる要因です。 6. 資金消耗 AI企業は高額な研究開発費や人材確保費用がかかり、投資回収に時間がかかります。短期的な投資回収が期待できないため、初期の「安く買う」段階では十分に利益が積み上がりにくい状況です。 これらの要因により、AIベンチャーにおける投資回収は非常に難しくなっているのでしょう。
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