Tensordyne、NvidiaにAI推論で挑む 学習市場は狙わず
独米スタートアップTensordyneは、AIモデルの実行でNvidiaより高速・低コストを目指す。モデルの学習市場では競わない方針だ。
ドイツと米国にまたがるスタートアップのTensordyneが、AIモデルを動かす「推論」の分野でNvidiaより高速かつ低コストを実現すると打ち出した。同社は近いうちに数十億ドル規模の企業価値を目指す考えだ。一方で、モデルを作る「学習」の市場でNvidiaと争うつもりはないという。共同創業者のGilles Backhus氏がその狙いを説明している。
鍵は計算方式の切り替え
同社の主張によれば、Nvidiaに対抗するには計算方式を切り替えるだけで足りるという。もっとも、技術の具体的な中身は今回示された情報からは分からず、主張の検証はこれからになる。
2026年もNvidiaが圧倒的
Cerebras、Sambanova、Etchedなどの新興勢が追う中でも、Nvidiaは2026年時点でAIチップの最有力と見られている。業績にもそれが表れており、5〜7月の売上高は約1000億ドルに達した。ハイパースケーラー以外で最大の競合とされるAMDは、第3四半期に約130億ドルの売上高を計上し、純利益は24億ドルだった。
こうした市場でTensordyneは、Nvidiaが強い学習ではなく推論に的を絞る。AIサービスを実際に動かす場面で速度とコストの面で優位に立てれば、利用企業にとってNvidia以外の選択肢が増えることになる。今後は、同社の新しい計算方式が実運用でどこまで性能を示せるかが焦点だ。
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