Said Mia氏、Stormbreaker Ventures創業者兼マネージングGP — インタビューシリーズ

Said Mia氏は、Stormbreaker Venturesの創業者兼マネージングGP（無限責任組合員）です。同社はプレシード期とシード期の企業に投資するベンチャー投資会社で、通信接続のインフラ、AI-RAN、Open RAN、エッジコンピューティング、衛星・携帯電話網の融合、IoT、コネクテッドモビリティ、米国製造業の近代化を対象としています。GPのパートナーには、Wade Oosterman氏（Clearnet Communicationsの創業者。同社はTelusが66億ドルで買収。Bell Canadaの元経営幹部で、同社の時価総額を500億ドル増加させた）、Derek Aberle氏（Qualcomm (QCOM ) の元社長で、10年近く在任）、Glenn Lurie氏（AT&T (T ) Mobility and Consumer Operationsの元社長兼CEO）がいます。Said氏は通信分野の投資銀行業務を経験し、Stormbreakerの投資方針を考案してチームを編成しました。

Stormbreaker Venturesを設立する前は、CitiやPJT Partners (PJT ) などで、大手通信・半導体・インフラ企業への助言業務に長年携わっていました。既存企業への助言よりも、AI時代の基盤を築くスタートアップへの投資に最大の機会があると確信したのはなぜですか。

助言業務を通じ、ゆっくり進行する問題を間近で見ることができました。私は周波数帯、ネットワーク構成、半導体の供給網など、世界でも特に重要なインフラに関わる取引を担当し、同じ構図を繰り返し目にしていました。既存企業はAIへの移行の規模を頭では理解しているものの、資本配分やM&Aの時間軸、組織内のインセンティブが足かせとなり、AIが実際に必要とするインフラを押さえるだけの速さで動くことが構造的に難しかったのです。最適化していたのは現在のネットワークであり、次世代のネットワークではありませんでした。

複数の案件でこの見方を厳しく検証するほど、本当の価値創造はそうした組織の内部では起きないという確信が強まりました。担い手となるのは、既存の資産や仕組みに縛られずに動ける創業者です。機械が主役となる経済に必要な接続網、エッジコンピューティングの構成、初めからAIを前提としたネットワーク基盤を築く人たちです。ある時点で、この変革に助言する立場を離れて資金を供給する側に回ることが、自分の考えに最も誠実な選択だと思うようになりました。

Stormbreakerは、AIインフラの「つるはしとシャベル」、つまり基盤となる道具や設備に重点を置いています。インフラ企業は、多くのAIアプリ企業よりも、長期にわたって持続する価値を最終的に獲得できる可能性があると考えるのはなぜですか。

アプリケーション層には魅力がありますが、その価格評価に十分織り込まれていない構造的な弱さもあります。基盤モデルが汎用品になれば、そして実際そうなるでしょうが、多くのアプリ企業が持つ競争上の優位性は急速に失われます。GPT-4で学習を行った企業は、今やGPT-5、さらにGPT-6への対応を迫られています。乗り換えコストが低いのは、まさに他社のインフラ上にアプリを構築しているからです。

物理的な基盤は違います。周波数資産、無線アクセス網、エッジコンピューティングの設備、衛星網と携帯電話網の間で接続を引き継ぐインフラは、構築費用が高く、複製に時間がかかり、顧客の業務に深く組み込まれています。ネットワーク効果は実在し、持続します。製造企業が工場にプライベート5GとエッジAIを組み込んだ場合、新しいモデルが登場したというだけで撤去することはありません。インフラが事業を支える土台になるのです。

時間軸も重要です。AIの物理的な基盤整備はまだ始まったばかりです。AI経済がいずれネットワーク基盤に求めるものと、現時点で存在するものの間には大きな隔たりがあり、それを埋めるには10年以上にわたる継続的な資本投入と革新が必要です。18カ月後に企業の生産性市場を制するチャットボットを予想して賭けるのとは、リスクの性質が大きく異なります。

AIを活用する無線アクセス網（AI-RAN）、エッジコンピューティング、衛星網と携帯電話網の融合への関心が高まっています。こうした変化のうち、ベンチャー投資家全般に最も理解されていないのはどれだと考えますか。

間違いなくAI-RANです。投資家の多くは、既存の無線アクセス基盤を少しずつ改善する通信業界の話として捉えています。そのため、ネットワーク内で知能をどこに分散配置するかという、根本的な構造の転換であることを見落としています。

従来のRANでは、ネットワークの末端に知能がありません。AI-RANはそれを変えます。推論とリアルタイムの意思決定を無線層そのものに組み込むことで、遅延やエネルギー効率、自律型AIを大規模に導入する際の採算が大きく変わります。この基盤要素があれば、工場のロボット、高速道路の自動運転車、物流経路のドローンは、判断のたびに大規模クラウド事業者のクラウドを経由せず、1ミリ秒未満の応答で動作できます。

幅広い分野に投資するVCの大半には、この違いを明確に見抜くほど深い通信の知識がありません。アプリケーションやデータの層でのAIは理解していても、無線アクセス網は長年、シリコンバレーにとってブラックボックスでした。Stormbreakerは、まさにその隔たりを埋めるために設立しました。パートナーチームには、こうしたネットワークを大規模に運営してきた経営者がいます。私たちは技術構成と商業的な力学の両方を、一般分野の投資家にはない形で理解しています。

既存のネットワークは、機械が主役となる経済に適していないと主張しています。現在の通信・産業システムが自律型AIを大規模に支えるうえで、最大のインフラ上の障害は何ですか。

私が常に考えている障害は三つあります。

遅延に関わる設計。インターネットと携帯電話網は、人間の速度でのやり取りを前提に設計されました。人間は50ミリ秒の遅延に気づきませんが、自律システムは影響を受けます。多くの場合、それが安全な判断と破滅的な判断を分けます。従来のコアネットワークの設計による通信経路は、産業用AIに求められる、遅延が予測可能で小さいという要件に適合しません。

エッジにおける知能の不足。多くの産業ネットワークは、エッジ基盤を今も受動的な伝送手段と捉えています。つまり、処理のために中央の計算環境へデータを運ぶ管です。しかし、自律型AIを大規模に動かすには現場の知能が必要です。すべての判断がWANを通らなければならないなら、工場、港湾、物流拠点を自律運営することはできません。計算、保存、推論の能力は、実際に動作する場所か、その近くに置く必要があります。既存の導入例の大半は、そのようにできていません。

相互運用性と分断。産業環境にはOTシステム、独自規格の通信手順、現在の接続規格より何十年も前の機器が混在しています。これらをAI層と一貫した形で通信させるのは、非常に大きな統合上の課題です。実際にその環境で導入を試した経験がなければ、簡単に過小評価してしまいます。この問題を解決し、物理的な業務現場とその上にあるAI層を賢くつなぐ役割を果たせるスタートアップは、極めて大きな価値を持つでしょう。

Qualcomm、Ericsson (ERIC ) 、Nokiaなどは、AIやソフトウェア分野の買収を積極化しています。通信とインフラ技術の分野で、長期にわたる業界再編が始まっていると見ていますか。

はい。しかも、まだ初期段階だと思います。Qualcomm、Ericsson、Nokiaの動きは、好機に乗じた取引ではなく、戦略上の必然です。これらの企業は、インフラの収益構造の中心がソフトウェアとAIの知能層へ移りつつあると理解しています。市場が求める速度で必要なものすべてを自社開発するのは、どの企業にも不可能です。

さらに根底には、この分野のAIを前提に生まれたスタートアップが、既存企業には社内で再現できない能力を築いているという事情があります。人材や資金の問題ではなく、設計の自由度の違いです。守るべき既存の製品群も、維持すべき100億ドル規模の顧客関係もなければ、AI時代に向けて基本原理からシステムを設計できます。構造的に異なる成果が生まれるのです。

Stormbreakerにとって、これは投資先の出口戦略を考えるうえで重要です。私たちは、戦略的な買い手になる可能性が高い企業との関係を先回りして築いています。GPチームは複数のこうした組織の意思決定者と個人的な仕事上の関係を持つため、多くの初期段階の投資家には見えないM&A計画を把握できます。Nokia Growth PartnersやEricsson Venturesが資金調達ラウンドに参加すれば、それは資金面での評価にとどまらず、戦略的な関心の向かう先を示す兆しでもあります。

今後5年間で、エッジAIはどの程度重要になりますか。特に、遅延と信頼性が重要な製造、物流、ロボット、産業自動化の分野について教えてください。

間違いなく、これらの分野の今後5年間を決定づけるインフラのテーマになります。問題はエッジAIが重要かどうかではなく、導入企業がそれを確実に支える基盤を備えているかどうかです。

この流れでは、おそらく製造業が最も進んでいます。AIによる品質管理、予知保全、自律的な生産ラインには、すでに十分な経済的な魅力があります。大手メーカーが素早く動くのは、投資対効果が測定でき、すぐに現れるためです。制約はAIモデルではありません。工場内でリアルタイム推論を可能にするネットワークと計算の基盤です。

物流やコネクテッドモビリティは、やや早い段階にありますが、急速に進むでしょう。自律型貨物輸送、スマート港湾、AIによる供給網管理の単位当たりの採算に及ぼす影響は非常に大きいものです。投資家が押さえるべきなのは、エッジAIが一つのインフラ分類ではなく、複数の層からなるという点です。エッジで計算、接続、電力管理、ソフトウェアの統合制御をすべて連携させる必要があります。個別の問題だけを解くのではなく、これらの層を横断して統合的な解決策を築く企業が、最も長く存続するでしょう。

米国とカナダでは、産業の近代化と生産の国内回帰が重要な政策課題になっています。現在のAIインフラへの投資拡大は、純粋な商業需要というより、地政学や国家安全保障上の懸念にどの程度支えられていますか。

この分野の多くの投資家が公に認めようとする以上に、大きく支えられています。はっきり言えば、国家安全保障の要素は単なる話題ではなく、インフラ層にとって現実の構造的な追い風です。

米国政府は、AIでの主導権は単なる経済問題ではなく、主権の問題だと結論づけました。私はそれが正しいと思います。AIが動く物理基盤を誰が管理するのか、半導体を誰が製造するのか、重要な産業施設内のプライベート網を誰が構築するのか。これらは商業上の判断であると同時に、安全保障上の判断です。CHIPS法、重要インフラ保護に関する行政措置、エッジAIや自国で管理する計算基盤への国防総省の投資姿勢は、一時的な政治現象ではありません。国内のインフラ能力が戦略的に重要だという、持続的な超党派の合意を反映しています。

Stormbreakerにとって、これは魅力的な特定の企業群を生みます。国家安全保障と商業の用途が重なるインフラ企業です。連邦機関、防衛関連の請負企業、重要インフラの運営者といった顧客は、純粋な商業顧客にはしばしばない予算の確実性と、戦略上の長期的な忍耐力を持っています。持続する需要と業務上不可欠な用途の組み合わせこそ、私たちが初期段階のインフラ企業に求めるものです。

事業運営者のネットワークには、AT&T Mobility、Bell Canada、Qualcommなどの元幹部がいます。経験豊かな通信業界のリーダーは、従来のシリコンバレーの投資家が見落としがちな、どのような運営上の知見をもたらしますか。

率直に言うと、物理インフラを大規模に導入・運営するために実際に何が必要なのかを、深く理解し重く受け止めていることです。

シリコンバレーの投資文化は、歴史的にソフトウェアに適したものでした。高い利益率、速い改良サイクル、比較的小さな資本負担、明確にモデル化できる顧客獲得の仕組みです。インフラは違います。ネットワーク導入では、企業や通信事業者への販売に何年もかかります。既存のOT環境との統合は複雑で時間を要します。規制対応も現実の課題で、市場投入の時期を大きく左右し得ます。通信事業者との関係、つまり事業者による採用、ネットワーク統合契約、周波数へのアクセスは形式的な手続きではありません。築くのに何年もかかる戦略的資産です。

GPには、Clearnetを築き、その後Bell Canadaで500億ドルの時価総額増加を実現したWade Oosterman氏と、AT&T Mobilityを経営し、大手通信事業者が取引先との関係や技術導入をどう考えるかを熟知するGlenn Lurie氏がいます。そのため私たちは、多くの初期段階の投資家には使えない基準で創業者や企業を評価できます。創業者が大手通信事業者への販売計画を説明するとき、製品が市場に合うかだけでなく、調達組織の実際の仕組みを踏まえて取引構造が現実的かという、的確な質問ができます。こうした運営面の知識が深いからこそ、投資先は資金以外の支援も得られます。意思決定者への紹介、企業向けの長い販売過程を進めるための助言、そしてStormbreakerを支える人々の存在によって、その名が重みを持つ場での信用です。

AIインフラは、ますます多くの電力と資本を必要とし、供給網への依存も強まっています。優れた技術があっても苦戦する企業と、この環境で生き残れるスタートアップを分けるものは何ですか。

生き残るのは、多額の資本が必要なことを事業の足かせと捉えるのではなく、自社の強みに変える方法を見つけた企業です。

市場開拓の仕組み。多額の資本が必要なインフラ企業が企業顧客への直販だけに頼ると、成長に時間がかかり、経営も不安定になります。通信事業者のパートナー、システムインテグレーター、政府調達の経路を通じて販売を広げる企業は、より速く導入を進め、必要な資金を支える継続的な収入を生み出せます。事業モデルは環境に合わせて設計しなければなりません。

顧客像と契約の仕組み。電力消費の大きいエッジコンピューティングやネットワーク基盤を構築するなら、資金の投下・回収サイクルに購買行動が合う顧客が必要です。長期契約、基幹となる導入案件、インフラに共同投資する戦略的パートナーは、あればうれしい付加要素ではありません。生き残るための必須条件です。

技術だけにとどまらない、チームの事業運営能力の厚み。技術的には素晴らしいインフラのスタートアップが、供給網の複雑さに対応できず、適切な取引先との関係を交渉できず、あるいは資金を使い尽くさずに大規模導入を実行できず、失敗するのを見てきました。実際に物理インフラを大規模に導入した経験のある創業者は、優れた技術経歴だけを持つ初めての創業者に比べ、非常に大きな優位性があります。

今後5〜10年を見据えたとき、AI経済を支えるインフラ全体はどのような姿になりますか。中央集約型の大規模クラウド事業者が主導する未来でしょうか。それともエッジ網、自国で管理する計算基盤、産業用AIシステムに、より広く分散するのでしょうか。

分散するでしょう。ただし、均等に分散するわけでも、大規模クラウド事業者の役割がなくなるわけでもありません。実像は、クラウド大手がすべてを制するという見方や、エッジがクラウドを置き換えるという対抗的な見方よりも複雑で興味深い、階層的な構成です。

大規模クラウド事業者は、学習と大規模推論の処理を引き続き担うでしょう。そこは集約が有利になる資本の競争であり、彼らは明確に勝利しています。しかし、工場、自動運転車の内部、基地局の足元、政府が自国で管理するデータセンターといった、実際に動作する場所での推論は広く分散します。遅延の物理的制約、帯域幅の採算、データ主権を巡る政治は、すべて同じ方向を示しています。知能は、動作する場所の近くに置く必要があるのです。

10年後の姿で私が最も魅力を感じるのは、前の世代のコンピューティングには明確な対応物のない、新しいインフラ分類の出現です。それは、自国で管理する計算網や産業用計算網であり、プライベートで、特定の目的のために構築され、利用先の物理的な業務環境と深く統合されています。港湾当局、防衛関連の請負企業、大手メーカー、国家政府が構築し管理するネットワークです。大規模クラウドを使う選択肢がないからではなく、データの機密性、遅延要件、処理の戦略的重要性がそれを求めるからです。それがStormbreakerで目指しているインフラ層です。分散型で、自国で管理され、初めからAIを前提にしたこのインフラ全体の土台となる企業は、この10年間に生まれる最も重要なインフラ企業の一角を占めるでしょう。その大半は、まだ設立されていません。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳しく知りたい方は、Stormbreaker Venturesをご覧ください。