iPronics、AIデータセンター向け光ネットワーキング拡大のために125百万ドルのシリーズB資金を調達

iPronicsは、人工知能（AI）データセンター向けのプログラマブル光ネットワーキング技術の商用展開を加速するために、シリーズBで125百万ドルの資金調達を実施しました。今回のラウンドはMaverick SiliconとLight Street Capitalが共同リードし、NVIDIAが投資家として参加し、Triatomic Capital、Bosch Ventures、Catalight Capital、欧州イノベーション委員会基金、既存の支援者数社が加わっています。今回の資金調達により、iPronicsの累計資金は$177 millionに達しました。

異例の大規模シリーズBは、AIコンピューティングの拡大に伴うインフラ課題の深刻化を示しています。GPU を増やすだけでは、データがプロセッサ間を迅速かつ効率的に移動できる場合にのみ効果があります。アクセラレータのラックからますます大規模なシステムへとクラスターが拡大するにつれ、ネットワーキングは性能、消費電力、利用率において、基盤となるコンピュートハードウェアと同等に重要になっています。

ネットワーキングはAIコンピュート問題の一部となりつつある

最新のAIトレーニングは、GPU 間の膨大な通信に依存しています。モデルやクラスターが大きくなるほど、アクセラレータ、ラック、さらには複数の施設間で移動すべきトラフィックが増加します。

従来のデータセンターネットワークは主に銅インターコネクトと電子パケットスイッチに依存してきました。しかし帯域幅の要件が高まるにつれ、これらのアーキテクチャは高速な電気・光コンポーネントの数を増やす必要があり、消費電力、熱、コスト、複雑さが増大します。

このため、AIインフラ産業は光接続へとシフトしつつあります。従来のネットワーク機器の容量を単に拡大するのではなく、通信ファブリック自体が光で動作するアーキテクチャを企業は模索しています。

iPronicsは、シリコンフォトニクスベースの光回路スイッチ（OCS）を用いてこの課題に取り組んでいます。従来のネットワークスイッチが個々のパケットを検査し電子的に転送するのとは異なり、光回路スイッチはエンドポイント間に直接光パスを確立し、要件の変化に応じて動的に接続を変更できます。

iPronicsの光スイッチングの仕組み

同社技術の中心には、 iPronics ONEという、AIインフラ向けに設計されたラックマウント型光スイッチングプラットフォームがあります。

このシリコンフォトニックチップは、iPronicsが「Programmable Unit Cells（プログラマブルユニットセル）」と呼ぶネットワークを備えており、光を異なる物理経路へと導くことができます。ソフトウェアがこれらのフォトニック要素を制御し、サーバーやアクセラレータを固定配線するのではなく、基盤となる光トポロジーをプログラマブルにします。

ONEプラットフォームは、このフォトニック層に統合監視、テレメトリ、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を組み合わせ、ワークロードの移動やインフラ状況の変化に応じてネットワークオーケストレーションソフトウェアが光接続を変更できるようにします。

このプログラマビリティは、ネットワーク要件が必ずしも固定でないAIクラスターに特に有用です。異なるトレーニングジョブは異なるアクセラレータ構成から恩恵を受け、故障したGPUは回避する必要があり、推論ワークロードは大規模トレーニングとは全く異なるトラフィックパターンを生成します。

現在のONE製品ファミリーは32ポートから256ポートへとスケールでき、サブミリ秒レベルの再構成とリアルタイム光テレメトリ、ソフトウェア定義ネットワーク環境との統合をサポートします。

フォトニクス研究から商用AIインフラへ

iPronicsは2019年に バレンシア工科大学からのスピンオフとして設立され、プログラマブルシリコンフォトニクスと大規模フォトニックシステムの研究を基盤としています。同社は以降、これらの研究成果をAIクラスター向けに展開可能なネットワークインフラへと転換することに注力しています。

過去2年間で商用化の取り組みは大幅に加速しました。

2025年1月、iPronicsは光ネットワーキング技術の進化のために2,000万ユーロのシリーズA資金を調達しました。2か月後、同社は32ポートのシリコンフォトニック光回路スイッチであるONE-32を発表し、AIネットワーキングのスケールアップ・スケールアウトを目指しました。iPronicsは、このシステムが300マイクロ秒未満で接続を再構成し、レイテンシは30ナノ秒未満であると述べています。

同社は比較的小規模な導入を超えるための製造能力も構築しています。2026年3月、iPronicsはFabrinetと共同で、ONEシリーズスイッチのパッケージング、組み立て、テスト、認証を行う専用製造ラインを発表しました。当時、同社は最初の10社のハイパースケーラーおよびAIクラスター向けOEM顧客と協働していると述べました。

この製造拡大は重要です。光ネットワーキング技術は、これまで実験室レベルの有望なデモから、データセンタースケールで経済的に製造可能な信頼性の高いハードウェアへの移行が困難だったからです。

$125 millionのシリーズBがもたらす変化

新たな資本により、iPronicsは商用化課題に対処するためのリソースを大幅に増やすことができます。

同社は生産拡大、顧客導入の加速、ONEプラットフォームの開発継続を計画しています。また、サンタクララに新オフィスを開設し、米国での拠点を拡大することで、NVIDIAや次世代データセンターを設計する多くの半導体・ネットワーキング・AIインフラ企業に近接します。

NVIDIAの参画は特に注目すべき点です。NVIDIAのGPUは、単体プロセッサではなく、巨大なコンピューティングシステムの構成要素として機能することが増えており、アクセラレータ間の相互接続がシステム全体の性能にとって重要な要素となっています。

Maverick SiliconのシニアマネージングディレクターであるManish MuthalもiPronicsの取締役会に参加します。また、元Rambus CEOのGeoffrey Tate（現在Light Street Capitalの顧問）は取締役に就任します。Catalight CapitalのYoung Sohn（元Samsungの社長兼最高戦略責任者）は同社の顧問となります。

光ネットワーキングはAIインフラストラクチャスタックのより大きな部分になる可能性がある

iPronicsの資金調達の広範な意義は、単一の光スイッチに留まりません。

AIインフラレースは主にGPUやその他のアクセラレータによって定義されてきましたが、単にプロセッサを増やすだけでは効率的に活用できるとは限りません。メモリ帯域幅、ネットワーキング、電力供給、冷却が、データセンターがハードウェアから引き出せる有用な計算性能を決定する要因となっています。

光回路スイッチングは、その課題のネットワーキング部分に対処する一つの手段を提供します。プログラマブルな光層により、クラスターはワークロードに応じて物理的接続を変更し、ハードウェア障害を回避し、基盤ネットワークを再設計することなくGPU領域を拡張できるようになります。

OCSアーキテクチャがどの程度普及し、ますます高性能化するEthernetや独自のAIネットワーキング技術とどのように共存するかについては依然として疑問が残ります。しかし、iPronicsのシリーズBの規模とNVIDIAの参画、そして同社の量産化への取り組みが相まって、プログラマブルフォトニクスが実験的なデータセンタ技術から次世代AIインフラの有力な候補へと移行しつつあることを示唆しています。