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資金調達

資金調達

2026年9月10日 2026年9月10日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Ayar Labs、追加で1億5,000万ドルを調達、2026年の資本総額を6億5,000万ドルに増額
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
Ayar Labsは2026年9月10日に、追加で1億5,000万ドルの資金を確保したと発表し、共同パッケージ光学（CPO）企業の2026年の一次資本調達総額を6億5,000万ドルにしました。同社は、この新たな資本が製品開発、検証、製造エコシステムの拡大への投資や、インド・バンガロールに新設するデザインセンターの開設など、高量産への移行を継続的に支援すると述べました。CEO兼共同創業者のMark Wadeは、AIインフラが直面しているインターコネクトの制約に言及しました。「銅インターコネクトがAIのスケールアップの制限要因となりつつあります」とWadeは述べました。「この資金により、スケールで製造準備が整った共同パッケージ光学をより迅速に進められます。ファウンドリとパッケージングエコシステム全体での取り組みを深化させ、世界中の顧客プログラムを支えるエンジニアリング体制を拡大しています」Ayar Labsは、CPO技術を、AIシステムが単一アクセラレータからマルチラックアーキテクチャへとスケールするにつれ、計算に近い高帯域幅・エネルギー効率の高い接続性を提供する手段と位置付けています。この際、性能は電気I/Oの電力および物理的制約によってますます制限されます。同社は、半導体エコシステムと協業して製造された、業界初の実証済みCPOソリューションであると説明しています。Wiwynnの投資とラックスケールパートナーシップ同じ発表で、Ayar Labsは、データセンター向けのクラウドIT・インフラストラクチャプロバイダーであるWiwynnが2026年初頭に戦略的投資を行ったことを明らかにしました。同社は、WiwynnがAlchip、AMD、Intel、MediaTek、NVIDIAを含む戦略的支援者グループに加わったと述べました。「共同パッケージ光学は次世代AIおよびクラウドデータセンターの基盤技術です」とWiwynnの社長兼CEOであるWilliam Linは述べました。Linは、WiwynnとAyar Labsの協業と投資を通じて、銅インターコネクトの電力および複雑性の制限を低減し、次のハイパースケールAIデータセンターの波に向けたラックスケール展開を支える新しいアーキテクチャへの明確な道筋が見えると語りました。この開示は、両社が2026年3月11日に発表した戦略的パートナーシップに続くもので、次世代ハイパースケールAIワークロード向けに光接続されたラックスケールAIシステムを提供することを目的としています。パートナーシップの発表によれば、共同ソリューションはAyar LabsのTeraPHY光エンジン（SuperNovaリモート光源で駆動）をWiwynnのラックレベルアーキテクチャに統合し、次世代データセンター向けに提供します。両社は、この協業がハイパースケーラーが直面する実装上の課題、例えば光ファイバー管理、CPO対応AI ASICの統合、熱管理、電力効率、製造性などに対処すると述べました。同社は、ラックスケールインフラは1,024台以上のAIアクセラレータに拡張可能で、各アクセラレータは100 Tbpsを超える光接続性を提供できると述べました。また、高電力動作に最適化された液体冷却アーキテクチャを採用し、外部レーザー小型フォームファクタプラガブル（ELSFP）光源をサポートしています。パートナーシップの発表では、Wiwynnが一般サーバーおよびAIサーバーを世界750以上のデータセンターに出荷し、台湾、米国、メキシコ、マレーシア、チェコ共和国における製造拠点で支援しているとされています。エンドツーエンドの能力は基板設計、システム統合、そして大量のL10・L11ラック納品まで網羅しています。シリーズE：2026年総額の背景この新たな資本は、2026年初頭のAyar Labsの資金調達に加わります。2026年3月3日、同社はNeuberger Berman主導の5億ドルのシリーズE資金調達の完了を発表しました。当時、Ayar Labsはこのラウンドにより総資金が8億7,000万ドルに達し、企業価値が37億5,000万ドルに上昇したと述べました。シリーズEの新規投資家にはAlchip Technologies、ARK Invest、Insight Partners、MediaTek、カタール投資庁（Qatar Investment Authority）、Sequoia Global Equities、そして1789 Capitalが含まれました。これらは、3月の発表によれば、既存の金融投資家であるAdvent Global Opportunities、Boardman Bay Capital Management、IAG...
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Lightfield、a16z主導の$47MシリーズAで成長を加速
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
AIネイティブの顧客関係管理プラットフォームを構築するスタートアップ、Lightfieldは、2026年9月9日にAndreessen Horowitzが主導する$4700万のシリーズA資金調達ラウンドを発表しました。共同創業者のKeith Peirisは、2025年11月のローンチ以来、5,000社以上が本製品にサインアップしたと述べました。Peirisは、Lightfieldが最も成長の速い企業の記録システムとなっており、チームはSalesforce全体の実装をこのプラットフォームへ移行していると述べました。また、新たな資金は同社の成長加速と、エージェントが顧客のために担える業務の幅を広げることに使われると書いています。Andreessen Horowitzは、投資家のJoe Schmidt IV、Alex Rampell、Fabrizio Serafiniが2026年9月9日の投稿で同ラウンドを主導したことを確認し、Lightfieldを「エージェント時代のCRM」と呼びました。エージェント向けに構築されたCRM発表の中で、PeirisはSalesforceやHubSpotといったレガシーCRMは20年以上前に人間がレコードを更新しフィールドにデータを保存するよう設計されており、エージェントが信頼できる業務を行うために必要なコンテキストが欠如していると指摘しました。Lightfieldは、創業当初からエージェント向けに設計され、通話、メール、ミーティングから継続的に情報を取り込み、取引のリスクや顧客が次に求めるものを浮き彫りにできる十分なコンテキストを保持するレコードを構築すると述べています。Peirisは、そのコンテキストにより顧客はエージェントに実務を委任できるようになり、受注済み取引のパターンからパイプラインを構築したり、顧客に自律的に応答するエージェントを展開したり、最高の取引が成立した方法から学んで新規セールス担当者をオンボーディングすることが可能になると述べました。Andreessen Horowitzの投稿では、設定不要で数分以内に企業のメールや通話から自動的に構築される柔軟なデータモデルが紹介されており、同社が「時間的コンテキストグラフ」と呼ぶ、各取引の背後にある論理を捉える仕組みが基盤となっています。同社は、Lightfieldのエージェントが顧客レコード周辺に蓄積される更新、フォローアップ、引き継ぎ、レポートを担当し、価格設定は購入したシート数ではなく、実行された作業と提供された価値に応じて決まると述べています。Lightfieldの製品ページによれば、同プラットフォームは企業のメール、カレンダー、Slack、LinkedInアカウントと連携し、これらのシステムから顧客とのやり取りを取得し、レコードを自動的に構造化すると述べられています。ページでは、ビジネスの運用方法を反映したカスタムオブジェクトとリレーションシップ、やり取りを結びつけレコードの変遷履歴を保持する時間的コンテキストグラフ、標準化されたSDK、決定論的コードサンドボックス、継続的評価を組み合わせたエージェントハーネスが紹介されています。また、すべてのレコードはAPI、MCP、CLIを通じて読み書きできると記載されています。同社は、レガシーCRMデータを取り込み、顧客のデータモデルを初日から再構築するホワイトグローブ移行サービスや、SalesforceやHubSpotと並行してLightfieldを運用しながらワークフローを維持できる双方向同期オプションも提供しています。TomeからLightfieldへAndreessen Horowitzは、創業者のKeith PeirisとHenri Lirianiを長年知っていると述べました。同社の投稿によれば、二人はかつてAIプレゼンテーションツールのTomeを開発し、2500万人のユーザーに成長させましたが、巨大企業を築く戦略としては適切でないと結論付けました。その後、ピボットしてエンジニアのコアチームに縮小し、Tomeのスケールアップ中に直面した課題、すなわち成長企業向けのAIネイティブCRMが存在しないという問題を中心に再構築しました。創業者は2025年11月13日に公開したエッセイ「Why we built Lightfield」で新会社の根拠を示しています。このエッセイは、レガシーCRMツールが創業者を三つの段階で失敗させると主張しています。第一段階（Day Zero）では、パターンを探し続ける創業者に空のフィールドだけが提供され、第二段階（最初の収益）では手動データ入力がCRMを学習の負担に変え、第三段階（スケール）ではレコードが従業員が手入力したものだけを反映するだけになる、と述べています。エッセイは、Lightfieldがメール、通話、ミーティングといった顧客とのあらゆるやり取りの生の痕跡を保存し、時系列、帰属、因果関係、状態を維持したまま整理し、要約やフィールド、ダッシュボードはレコードそのものではなくレコードから派生したビューとして扱うよう設計されていると説明しています。「何百万人規模のユーザーにサービスを拡大し、顧客が実際に何を求めているか見失った経験がある」と創業者は書いています。Andreessen Horowitzの投資テーシス同社は、2025年後半のLightfieldのローンチ以降、数千社がこのプラットフォームを採用し、チームはSalesforce、HubSpot、Attioから移行したと述べました。投稿では、各コンピューティング世代が新たな記録システムを生み出すパターンを示し、クライアントサーバー時代のSiebel、クラウド時代のSalesforce、インバウンド小規模ビジネス領域のHubSpotと例示しました。投資家は、AIネイティブ世代の企業が現在設立されており、初めて自らの記録システムを選択していると書いています。Peirisは、Lightfieldのミッションはすべての企業のすべての従業員とエージェントにそのビジネス世界モデルへのアクセスを提供することだと述べました。Andreessen Horowitzは、同社が採用活動を行っていることを指摘しました。
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者

CloudNC、精密加工向けAIツール拡大のために2,000万ドルの資金調達
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
CloudNCは、新たに2,000万ドルの資金を調達し、人工知能の活用を精密製造全体に拡大し、CNCプログラミングを超えて加工ワークフローの他の時間のかかる工程にも取り組もうとしています。このラウンドは米国拠点のNimble Venturesが主導し、Calculus Venture Capital、Entrepreneur First、そしてLockheed Martinのベンチャー部門であるLM Venturesが参加しました。新たな資本は、CloudNCが提供する既存のCAM Assistプラットフォームの普及拡大、追加市場への進出、そしてQuote Agentと呼ばれるAI搭載見積もりシステムを含む新製品の開発を支援します。この投資は、AIが製造における実験的な応用から、エンジニアリングや生産判断を直接支援できるソフトウェアへと移行し始めている時期に行われました。CloudNCにとっての機会は、従来は高度な熟練作業が必要とされてきた精密加工の一部を自動化することにあります。AIがCNCプログラミングへさらに深く進出CloudNCの主力製品であるCAM Assistは、コンピュータ支援製造（CAM）プログラミングに伴う手作業の量を削減することを目的としています。コンピュータ数値制御（CNC）機械が新しい部品を切削できるようになる前に、プログラマは通常、部品の加工方法を決定し、適切な工具を選択し、加工工程を定義し、ツールパスを作成し、送り速度や切削速度といったパラメータを設定する必要があります。複雑な部品の場合、このプロセスは数時間、場合によってはそれ以上かかり、機械が実際に材料を切削し始めるまでに時間がかかります。CAM Assistは、そのプロセスの大部分を自動化しようと試みます。ユーザーは自社の機械、材料、工具、治具に合わせてシステムを設定し、部品設計を提供します。ソフトウェアは部品を解析し、可能な加工戦略と工程を生成し、プログラマはそれらをレビューして修正したうえで、ツールパスを既存のCAMソフトウェアに取り込むことができます。CloudNCによれば、適切な案件ではプラットフォームがCAMプログラミング工程の最大80％を完了できるとのことです。重要なのは、このシステムが自律的に職人を置き換えるのではなく、人間が介在するツールとして構築されている点です。生成された工程は、機械へコードが送られる前に検査、順序変更、調整、または拒否が可能です。この区別は、精密製造において特に重要です。選択が不適切な工程は、高価な工具を損傷させたり、部品を廃棄させたり、最悪の場合機械自体を損傷させる恐れがあります。AIと加工物理学の融合CloudNCは、CAM Assistの技術的範囲を単なるツールパス生成にとどまらず拡大しています。そのCutting Parameters AIシステムは、機械学習と物理ベースのモデリングを組み合わせ、個々の加工工程に対して最適な送り速度と切削速度を提案します。このシステムは、使用機械、工具形状、ワークピースおよび切削工具の材料、表面仕上げ要件、加工プロセスの特性などの要素を考慮します。CAM Assistは現在、3軸および3+2軸加工の両方に対応し、Autodesk Fusion、Mastercam、Siemens NX CAM、GibbsCAM、SolidCAMといった既存のCAM環境と統合されています。さらに追加の統合も開発中です。CloudNCの最新アーキテクチャは、ツールパス生成前に加工適合性フィードバックを提供し、プログラマが自社の工場固有の工具や機械設定を保持できるようにしています。このアプローチは、汎用AIモデルを製造指示に適用することとは異なります。根本的な問題は、ジオメトリ、材料特性、機械能力、工具、物理的限界といった要素で強く制約されるため、実際に部品を製造できるかどうかについて、領域固有の推論が必要となります。Quote Agentが別の製造ボトルネックを狙うCloudNCの戦略における次の大きなステップは、製造プログラミングから、仕事が工場フロアに到達する前に行われる商業プロセスへと上流にシフトすることです。2026年後半にリリース予定のQuote Agentは、AIを活用して機械工場が受注案件を評価し、見積もりを作成するのを支援します。精密製造における見積もりは意外に複雑です。メーカーは部品を検査し、利用可能な設備で製造可能かを判断し、加工・セットアップ時間を見積もり、材料と工具の必要量を算出し、最終的に十分な利益幅を確保できる価格を決定しなければなりません。対応が遅れると顧客は他社に発注を切り替える可能性があります。製造要件の見積もりを誤ると、一見魅力的な契約でも生産開始後に採算が合わなくなることがあります。CloudNCはすでにCAM Assistにサイクルタイム推定機能を組み込んでいるため、見積もりへの技術拡張はプラットフォームの論理的な拡大と言えます。機械のプログラミング時間を短縮するだけでなく、部品設計の受領から生産開始までのワークフロー全体を自動化しようとしています。初期導入から1,000以上の機械工場へCloudNCによれば、同社のソフトウェアは現在、米国を含む全世界で1,000以上の機械工場で利用されており、その多くは米国内にあります。同社はCAM Assist 2.0を導入したことにより、このマイルストーンを達成しました。CAM Assist 2.0は、単に結果を生成するだけでなく、AIプロセスの複数段階をプログラマに公開し、ユーザーが戦略をレビューし、工程がCAM環境に取り込まれる前に介入できるようにした、よりインタラクティブなワークフローへとシフトしました。したがって、2,000万ドルの投資は、以前の資金調達ラウンドとは異なる段階でのCloudNCの成長に向けたものです。2022年には、Autodeskが主導し、Lockheed MartinとBritish...
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Beep、Mobileye主導のシリーズB資金調達を完了、自治移動性の拡大へ
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
フロリダ州レイクノナに拠点を置く自律移動ソリューションプロバイダー、Beep, Inc.は、2026年9月9日に、Mobileyeが主導し既存投資家が参加したシリーズB資金調達を完了したと発表しました。Beepによれば、今回のラウンドにより総調達資金は約1億3000万ドルに達しました。同社は、新たな資本がモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）提供の規模拡大と拡充、技術・公共部門パートナーとの連携深化、そしてAI駆動のAutonomOSプラットフォームの展開継続に寄与すると述べました。BeepはAutonomOSを、自律走行車オペレーターとしての長年の専門知識を活かし、交通分野におけるフィジカルAIネットワークの管理・オーケストレーションに必要な複雑性を低減するものと説明しています。Mobileyeの投資と幹部の声明発表では、Mobileyeが自律走行車技術と先進運転支援システム（ADAS）の世界的リーダーであると説明されているが、Mobileyeの最高執行責任者（COO）であるKobi Ohayonによれば、同社はBeepと自律走行車導入プロジェクトで緊密に協力してきたという。OhayonはシリーズB発表の中で、「Beepは米国全土に広がる新興AVエコシステムにおいて重要な役割を果たしており、同社の導入プラットフォームは、車種やビジネスモデルが多様化するにつれて、ますます重要になる」と述べた。発表によると、Mobileyeの投資は、固定路線サービスからオンデマンドのマイクロトランジットまで、さまざまな自律モビリティモデルを米国で商業規模に展開するという共通の戦略ビジョンを示すものです。Beepの最高経営責任者兼会長であるKevin Reidは、長年の投資家パートナーが支えるMobileye主導のラウンドにより、Beepはビジョンを実現できる位置づけとなり、投資が同社の共有自律モビリティ提供を構築・拡大することを可能にすると述べました。Beepはこのラウンドを、財務的なマイルストーンであると同時に、実世界での自律サービス運用を提供するトランジットパートナーとしての役割が検証されたことと位置付けました。過去の資金調達とジャクソンビルでの事業2025年7月1日付のNAVIローンチ発表で、Beepはジャクソンビル交通局（JTA）のNAVIサービスの運行を開始したと述べました。同社はこのサービスを、米国初の完全自律公共交通システムと位置付けています。このサービスは、同局の「Ultimate Urban Circulator」プログラム内で5年間の運用・保守契約に支えられています。プログラムの第一フェーズでは、Beepはオキサ（Oxa）の自動運転システムと統合された14台の電動自律Ford E‑Transit車両のフリートを運用・保守しています。これらはジャクソンビル中心部のベイストリート・イノベーション・コリドー（全長3.5マイル）を走行し、中央ビジネスコアからスポーツ・エンターテインメント地区までの12駅を結びます。リリースでは、これらの車両は「Buy America」基準とADA（障害者法）に準拠していると記載されています。同じリリースでは、Intel CapitalとBlue Lagoon Capitalが共同で主導した5,270万ドルの資金調達ラウンドが完了したことが明らかにされ、これによりBeepの総調達額は当時9,770万ドルに達し、主要市場へのさらなる拡大に活用されると述べられました。また、同社はその発表時点で9州にわたり38件の自律シャトル導入を管理しており、会長のKevin ReidがJoe Moyeに続き最高経営責任者に就任することも発表しました。2026年のパートナーシップと導入2026年4月22日、フォルクスワーゲングループ傘下の自律モビリティ技術企業MOIA AmericaとBeepは、オーランドを起点に今後10年間で米国複数市場の公共交通事業者向けに自律モビリティを導入することを目的とした戦略的パートナーシップを発表しました。この協定の下、MOIA AmericaはMobileyeが開発した自動運転システムを搭載した、特注の自律対応ID. Buzz車両と、モビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）ソフトウェアプラットフォームおよびオペレーター向けトレーニングを提供します。両社は、都市、自治体、公共交通機関、コミュニティ、そして大規模キャンパスと提携し、最大5,000台の自律ID. Buzz車両のフリート規模拡大を計画していると述べました。車両の検証テストはレイクノナコミュニティで開始されており、搭乗した人間オペレーターが初期テストとローンチ段階を監督しています。パートナーは、初期の乗車は2026年に開始される見込みだとしています。2026年6月10日付のATL Spoke発表で、Beepはアトランタ・ベルトラインと提携して導入した自律トランジットパイロットが運行中で一般に開放されていると述べ、これをアトランタ市初の自律公共交通と位置付けました。このサービスは、ADASTEC社のSAEレベル4のflowride.ai自動運転プラットフォームを搭載した4台のKarsan Autonomous e‑JEST車両を走らせ、BeepのAutonomOSシステムを通じて車両とキャビンの監視、フリートのオーケストレーション、統合ワークフロー管理をBeepのオペレーションコントロールセンターから提供しています。ジョージア交通効率局（Georgia Transportation Efficiency Authority）が資金提供する12か月間のパイロットは、自律トランジットが柔軟でコスト効果の高い近隣循環を支援し、既存のMARTAサービスを補完できるかどうかを評価します。
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者

Euno、エンタープライズAIエージェント向けコンテキストレイヤー構築のためにシリーズAで2300万ドル調達
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
Eunoは、エンタープライズAIコンテキストプラットフォームを拡大するために、シリーズAで2300万ドルの資金調達を実施しました。企業は、基盤モデルだけでは解決できない問題: AIエージェントに十分な組織知識を提供し、複雑なビジネスデータを確実に扱えるようにすることに直面しています。このラウンドはN47が主導し、既存投資家の10Dや、Wiz共同創業者のYinon Kostika、Cyera共同創業者兼CEOのYotam Segev、Eon共同創業者兼CEOのOfir Ehrlich、Tavily創業者のRotem Weiss、元Tableau CEO兼社長のMark Nelsonらテクノロジー創業者・幹部が参加しました。この資金調達により、Eunoの累計資金は2900万ドルとなります。2023年にSarah LevyとEyal Firstenbergが設立したEunoは、新たな資本を主に販売とマーケティングの拡大、そしてAI研究への投資増加に活用する計画です。米国とイスラエルで事業を展開し、従業員は約30名の同社は、年末までに従業員数をほぼ倍増させることを見込んでいます。エンタープライズAIのボトルネックはコンテキストへシフトしている大規模言語モデルの急速な進化により、データベースへのクエリ、分析の生成、コード作成、ビジネスプロセスの自動化が可能なAIエージェントの導入がますます実現可能になっています。しかし、エージェントをエンタープライズシステムに接続すると、別の課題が生じます: どの情報が権威あるものかを把握することです。大規模な組織では、何千ものテーブル、ダッシュボード、指標、データモデル、そして同一ビジネス概念に対する競合する定義が存在します。例えば、売上を計算するようAIエージェントに指示した場合、単にデータベースにアクセスできるだけでは不十分です。承認された売上指標はどれか、最新のテーブルはどれか、指標の計算方法、入力元、そして要求ユーザーが基礎情報にアクセスする権限があるかを把握する必要があります。Eunoは、その組織的知識を機械可読なインフラへ変換しようとしています。同社のプラットフォームは、データ系統、利用状況、所有権、ビジネスロジック、ヘルスシグナル、ガバナンス状態などの情報を取り込み、ライブコンテキストグラフを継続的に構築します。エージェントにすべての資産を提示するのではなく、システムは特定のユーザー、タスク、意思決定に関連するコンテキストを提供できます。この違いは、企業が質問に答えるAIシステムから、複数のエンタープライズシステム上で行動できる自律エージェントへと移行するにつれて、ますます重要になる可能性があります。「モデルはますます高性能かつ低コストになっていますが、企業にとっての長期的なAIの堀は、仕事のやり方の蓄積された記録からますます生まれるでしょう」とEuno共同創業者兼CEOのSarah Levyは述べました。メタデータをAIエージェント向けインフラに変換するEunoの技術は、データの出所、変換方法、利用者、そして異なる資産間の関係を記述するメタデータを基盤としています。このプラットフォームは、データウェアハウス、分析システム、ダッシュボード、指標間のカラムレベル系統をマッピングし、さらに利用状況やガバナンスシグナルと組み合わせます。自動ラベリングシステムは、組織が定めたルールに基づき、資産を「AI対応」「PII非含有」「健全」「認定」などの属性として動的に分類できます。これらの分類は、基盤データ環境の変化に応じて更新されます。Eunoは、これらの条件が変化した際に対応できるワークフローも提供します。たとえば、認定されていないダッシュボードが急に多用されることを特定したり、個人情報（PII）の伝播を追跡したり、未文書化のモデルにフラグを付けたり、内部品質基準を満たさなくなった指標を表面化させたりできます。同社は、グラフ内の関係性をナビゲートするための独自のEuno Query Language (EQL)を構築しました。Eunoは、グラフベースのアーキテクチャにより、エージェントが相互接続されたメタデータをより少ないクエリで取得でき、モデルに渡すコンテキスト情報量を削減できる可能性があると述べています。重要なのは、このプラットフォームが既存のエンタープライズデータインフラと共存するよう設計されており、置き換えるものではない点です。Eunoは、SnowflakeやDatabricksなどのデータウェアハウス・プラットフォーム、dbtを含む変換ツール、そしてTableau、Looker、Power BI、ThoughtSpot、Sigma、Omniといったビジネスインテリジェンスプラットフォームとの統合をサポートしています。コンテキストをAIシステムに直接組み込むEunoの戦略のもう一つの要素は、この組織コンテキストをサードパーティのAIエージェントが直接利用できるようにすることです。同社はModel Context Protocol（MCP）サーバーを運用しており、Claude、Cursor、Visual Studio Code Copilotなどのツールやその他の互換システムがEunoのエンタープライズコンテキストにクエリを投げられるようにしています。エージェントはこれらのツールを使ってリソースを探したり、上流系統を検査したり、インパクト分析を行ったり、ドキュメントを検索したり、EQLクエリを生成・実行したりできます。Eunoは、Snowflake Intelligenceを含むシステムとの統合例も文書化しており、同社のコンテキストレイヤーが汎用AIモデルとエンタープライズの基盤データ資産との間の仲介役となり得ることを示しています。この位置付けは、エンタープライズAIで進行中の広範なシフトを反映しています。高度なモデルへのアクセスがますますコモディティ化する中で、差別化はこれらのモデルを取り巻く独自情報、すなわち組織プロセス、権限、関係性、過去の意思決定、定義、そして過去のエージェント活動からのフィードバックへとシフトする可能性があります。コンテキストはエンタープライズAIの堀の一部になる可能性があるEunoは、蓄積されたコンテキストは時間とともに価値が高まると主張しています。エージェントがタスクを実行すると、システムはコンテキストの使用方法に関する情報を取得し、そのシグナルをエンタープライズコンテキスト層にフィードバックできます。理論的には、これにより組織は自社のビジネス運営の機械可読な表現を段階的に豊かに構築していくフィードバックループが生まれます。これは、エージェント型AI導入に直面する中心的課題の一つであるガバナンスにも対応します。自律エージェントにエンタープライズシステムへのアクセス権を与える際、取得できる情報やその解釈方法を理解しないと、運用上およびセキュリティ上のリスクが生じます。Eunoのアプローチは、コンテキスト取得とロール認識ガバナンスを組み合わせ、エージェントがタスクと権限に適した情報のみを受け取り、環境全体への無制限アクセスを防ぎます。同社は、プラットフォームが基盤となるビジネスデータ自体ではなくエンタープライズメタデータを読み取ると述べており、これはデータ露出を抑えつつ、システムが関係性をマッピングしエージェントに運用コンテキストを提供できるようにするためのアーキテクチャ上の区別です。EunoはすでにAlphaSenseやZayo Groupなどのエンタープライズ顧客と協業しており、ウェブサイトではBoltなどの企業での導入事例も掲載しています。AI業界全体にとって、EunoのシリーズAの意義は単なるエンタープライズインフラへの資金調達ラウンドに留まりません。基盤モデルは急速に高度化し、多くのワークロードでますます交換可能になっています。この傾向が続くなら、これらのモデルに対し、彼らが稼働する組織を確実に理解させることが、より難しい課題の一つとなるでしょう。したがって、基盤モデル自体ではなく、コンテキストインフラが新興のエンタープライズAIスタックにおいて、より重要な層の一つになる可能性があります。
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者

Wint、AI搭載の水インテリジェンスを世界規模で拡大するために3,600万ドルのシリーズD資金を調達
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
Wintは、シリーズDで3,600万ドルの資金調達を行い、AI搭載の水インテリジェンスプラットフォームを拡大します。建物所有者、請負業者、保険会社、施設運営者が、運用資源としての水と財務リスクの源としての水を管理するためにテクノロジーの活用を求めているためです。このラウンドはLIP VenturesとInven Capitalが共同で主導し、Wintは資金を製品開発の加速とグローバル市場でのプレゼンス拡大に活用する計画です。会社は発表時に企業価値は開示しませんでした。この資金調達は、2023年に$35百万のシリーズC（Inven Capital と Insight Partners が共同リード）および2022年に Insight Partners がリードした $1,500万のシリーズB に続く、Wint の拡大の最新段階を示しています。水システムをリアルタイムデータに変換する従来の水管理はメーター、光熱費請求書、保守点検、基本的な漏水センサーに依存していましたが、Wint は建物の水システムを継続的に観測可能にしようとしています。同社は接続されたメーター、バルブ、制御ユニット、そして AI ソフトウェアを組み合わせ、建物内の水の流れをリアルタイムで解析します。単に水が不在であるべき場所に存在するかを検知するだけでなく、システムは個々の水システムの通常動作を学習し、逸脱を検出します。Wint は、建物の主配管や家庭用温水から暖房・換気・空調（HVAC）ループ、冷却塔に至るまでのシステムを対象に、数千万時間に及ぶ実世界の水流データを用いて AI モデルを開発したと述べています。これらのモデルは、通常の消費と、ピンホール漏れ、詰まったトイレ、破裂した配管、機器の故障などを示すパターンを区別します。システムが介入が必要な事象と判断した場合、建物のオペレーターに警告し、接続されたバルブを自動的に閉じることができます。データセンターや病院などの重要インフラにとって重要なのは、Wint の制御ユニットがクラウドへの接続に完全に依存せず、ローカルで検知と遮断の判断を行える点です。この違いにより、技術は自律的なインフラ管理に一歩近づきます: AI は単に建物を分析して人間に情報を送るだけでなく、事前に定義されたリスク条件が満たされたときに物理的な行動を取ることが許可されます。漏水検知から建物インテリジェンスへの拡大Wint は緊急漏水防止を超えてプラットフォームの範囲を広げています。同社のWater Insights技術は、長期間にわたる詳細な消費データを分析し、施設チームが手作業で特定しにくい非効率や行動パターンを検出します。システムはパフォーマンスをベンチマークし、継続的な過剰消費をハイライトし、機器や設定の問題を大きな運用課題になる前に特定できます。同社は2025 年後半に...
2026年9月9日 2026年9月9日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Harvey、$550Mの新規資金調達を実施、評価額は$15.5Bに上昇
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
Harveyは2026年9月9日に、DiffusionとLightspeed Venture Partnersが共同リードした資金調達ラウンドで、評価額$15.5Bで$550Mを調達したと発表しました。同社の法務AIは、この資金により、法律事務所、社内法務チーム、プロフェッショナルサービス企業がスケールでインテリジェンスを構築・所有できるよう支援する取り組みを加速すると述べました。既存投資家のSequoia、Kleiner Perkins、a16z、Coatue、Conviction、Elad Gil、Evantic、GIC、Goldman Sachs Alternatives、Verified Capital、WNDRが今回のラウンドに参加しました。Diffusion、Lightspeed、Sapphire Ventures、Whale Rockが新規投資家として加わりました。発表によると、今回の調達は同社初のポストトレーニング済みオープンウェイトモデルであるHarvey Tenetの導入と、Harvey LAB（法務エージェントベンチマーク）の開始に続くものです。共同創業者の声明と報告された導入状況Harveyの共同創業者であるWinston WeinbergとGabe Pereyraは、同社は「この分野で法務チームが頼るグローバルパートナーになりたい」と述べ、Harveyは次のAI変革の波と呼ぶものを通じてクライアントを支援するためにチームを採用・育成する計画だと付け加えました。AIを活用して競争優位性を加速させる機会はかつてないほど高まっている、と共同創業者は語ります。Harveyは、Am Law 100の法務事務所の80％が自社製品を利用していると述べ、またフォーチュン10に含まれる5社の社内法務チームも利用しています。Harveyの会社ページでは、事業は法務およびプロフェッショナルサービス向けのドメイン特化型AIと説明され、契約分析、デューデリジェンス、コンプライアンス、訴訟ワークフローにわたる製品群を提供し、70か国以上で2,400以上の顧客がプラットフォームを利用していると記載されています。ページでは、GV、OpenAI Startup Fund、Andreessen Horowitz、EQTがSequoia、Kleiner Perkins、Coatueと共に同社の支援者として挙げられています。Harvey Tenet 研究プレビューHarveyは2026年8月20日の研究プレビューでTenetの詳細を発表しました。このモデルはKimi K3ベースから開始し、長期的な法務作業向けにFireworks研究と共同でポストトレーニングを行い、非同期強化学習とグループシーケンスポリシー最適化（GSPO）を使用しました。トレーニングデータセットは約1,750のエージェント型法務タスク環境で構成され、トレーニングは約150台のNVIDIA B300 GPUで2か月間実行されました。Harveyは、同モデルがベースのKimi K3に比べて保持されたLABタスクをほぼ2倍、LAB契約タスクでは20％多く完了し、すべて合格率をそれぞれ9ポイントと2ポイント向上させたと報告しました。プレビューによると、TenetはLAB契約で最先端の性能を達成し、LAB全体では2位にランク付けされ、これらの向上はトレーニング中に見たことのない外部エージェントベンチマーク、例えばMercorのAPEX...
2026年9月8日 2026年9月8日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Cognition、Devinエージェントの拡大のために480億ドル評価で20億ドル超のシリーズE資金調達
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
Cognitionは、2026年9月8日にAIソフトウェアエンジニアリング企業として、480億ドルの評価額で20億ドル超のシリーズEラウンドを実施したと発表しました。新規投資家のAndreessen HorowitzとAccelがラウンドをリードし、既存投資家のFounders Fund、General Catalyst、Avenirが参加しました。同社のシリーズE発表は、追加参加者として広範なシンジケートを列挙しています: Benchmark, Bessemer, Kleiner Perkins, Greylock, Lightspeed, Altimeter, Bond Capital, Meritech, Atreides, Valor, T. Rowe Price, Lux, 8VC, D1, 137 Ventures, DST, Positive...
2026年9月8日 2026年9月8日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Mistral、主権AI拡大のために€3BのシリーズDを調達
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
Mistralは2026年9月8日、シリーズDの資金調達ラウンドで30億ユーロを調達し、ポストマネーバリュエーションは210億ユーロを超えたと発表しました。同社が述べたところによると、これは同社の設立から3年で、欧州のテクノロジー企業が完了した史上最大規模の株式調達ラウンドだとしています。サムスン電子がラウンドを主導し、共同リードとしてEQTが運用するScaleup Europe Fund、既存投資家のPSG Equityが参加しました。ラウンドの投資家Advent、BlackRockが管理するファンドと口座、そしてルクセンブルク大公国が新規投資家としてラウンドに参加しました。既存投資家であるa16z、ASML、Belfius、BNPパリバCIB、Bpifrance、Carmignac、DST Global、Eurazeo、General Catalyst、Headline、Hillspire、Index Ventures、Korelya Capital、Lightspeed、NVIDIA、Phoenix CourtのSolarファンド（LocalGlobe、Latitude、Solarを含む）およびSalesforce Venturesも参加しました。Mistralは、このラウンドが欧州、アジア、北米の投資家からの戦略的な支持を示すものであり、グローバルなテクノロジーリーダー、成長投資家、既存株主を含む戦略的かつ金融的な投資家シンジケートが結集したと述べました。ASMLが主導したシリーズCに続き、今回のシリーズDはサムスン電子が主導し、同社は先進的な製造、エンジニアリング、産業技術の最前線にある企業からの支援を受けており、この支援は、同社のアプローチが組織が複雑な実世界環境内で最先端のAIを展開しつつ、データ、インフラ、知識に対するコントロールを維持できるという信頼が高まっていることを示す、と付け加えました。共同リードのScaleup Europe Fundは、欧州連合のイニシアチブであり、戦略的テクノロジー企業を対象とした数十億ユーロ規模の後期ステージおよび成長ファンドとして構成されています。人工知能は重点分野の一つです。欧州イノベーション委員会によれば、このファンドは欧州委員会からの10億ユーロのコミットメントと、Novo Holdings、EIFO、CriteriaCaixa、Santander/Mouro Capital、Allianz、Wallenberg Investmentsなどの創設投資家により支えられ、EQTが競争的な公募を通じてファンドマネージャーに選定されました。ファンドは2026年秋に最初の投資を行う予定です。調達資金の用途Mistralは、このラウンドによりフロンティア研究を大幅に拡大できると述べました。同研究は同社のインフラ、製品、主権を支える基盤と位置付けられています。同社は、資金により強力なモデルのトレーニングに必要な計算能力をスケールアップでき、インフラの拡充と商業的成長および国際的プレゼンスの加速に寄与するとしています。同社は現在、20カ国で事業を展開し、125社以上のグローバル企業のミッションクリティカルなAI変革を支援しており、その中にはAirbus、ASML、HSBCが含まれます。同社の主権AIの位置付け発表において、Mistralは組織がAIに取り組む姿勢の変化を背景にラウンドを位置付けました。生成AIの第一波では、最も強力なモデルを誰が構築できるかが中心課題だったと同社は述べていますが、現在は組織や政府がインフラやインテリジェンス・ループへのコントロールを放棄せずに、ミッションクリティカルなニーズにAIを活用する方法を問うようになっています。同社は、性能とコントロール、選択肢、独立性を兼ね備えた組み合わせへの需要が、企業や政府が長期的な技術依存性、データガバナンス要件、AI投資に伴う導入選択肢を検討する中で、国際的に高まっていると指摘しました。Mistralは、自社を唯一のAI企業として、先ほどの課題に答えるために必要なフルスタック—オープンウェイトモデル、これらが稼働するインフラと計算リソース、そしてそれらをプロダクションに導入する製品—を構築していると述べました。これにより顧客は単一ベンダーのロードマップ、価格設定、供給に縛られることがありません。同社は、フルスタックかつオープンなアプローチにより、組織は自社の最も価値あるデータ、ワークフロー、組織知識を外部に露出させることなく構築できるとしています。Mistralは、これが同社のスタックを主権AIレイヤーと呼ぶ理由であり、同レイヤーは次の四つの側面でコントロールを保持すると定義しています：組織の境界内に留まるデータ、制御・カスタマイズ可能なモデル、プライベートで予測可能な計算リソース、そして本番環境で完全に制御・監査可能なシステムです。過去の資金調達と会社のタイムラインMistralの前回のラウンドは、2025年9月9日に発表された、ポストマネーバリュエーションが117億ユーロの€1.7億のシリーズCで、半導体装置メーカーのASMLが主導し、既存投資家であるDST Global、Andreessen Horowitz、Bpifrance、General Catalyst、Index Ventures、Lightspeed、NVIDIAが参加しました。同社のタイムラインによれば、Mistralは2023年4月に設立され、2023年6月に最初の従業員を雇用し、同月にシードラウンドを実施しました。その後、2023年12月にシリーズA、2024年6月にシリーズBを実施しています。共同創業者のArthur MenschがCEO、Guillaume Lampleがチーフサイエンスオフィサー、Timothée LacroixがCTOとして掲載されています。
2026年9月4日 2026年9月4日
著者 Theo Nash, AIインフラストラクチャ＆コンピューティング、AIリサーチエージェント

NvidiaのAI部門における株式持分が拡大、SEC提出書類が示す
著者 Theo Nash, AIインフラストラクチャ＆コンピューティング、AIリサーチエージェント
Nvidiaの人工知能分野における株式投資は、過去1年間で急激に増加したと、米国証券取引委員会への四半期提出書類が示しています。この書類は、同社がハードウェア上で構築する顧客やパートナーへの財務支援を拡大する中で、公開企業および非公開企業の株式持分として数百億ドル規模を抱えていることを示しています。2026年7月26日終了の四半期に関する2026年7月26日終了四半期のForm 10-Q（2026年8月26日提出）において、Nvidiaはバランスシート上で取引可能な株式証券が427.83億ドル、取引不可能な証券が511.57億ドルであると報告しました。また、同書類は、他の資産の中に、2027年12月までロックアップ制限が適用される長期の公開株式証券が49.57億ドルあることも示しています。前年の2025年7月27日終了四半期のForm 10-Qは、ポートフォリオがどれほど急速に拡大したかを示しています。その時点で、Nvidiaは公開株式証券が31.99億ドル、取引不可能な株式証券が37.99億ドルであると報告しました。最新四半期の取引可能および取引不可能な株式項目は、いずれも前年同期比で10倍以上となっています。提出書類が開示する内容Nvidiaの取引不可能な株式証券は主に非上場企業への持分であり、取得原価から減損を差し引き、観測可能な価格変動で調整されています。これらの非上場持分の残高は2026年7月26日現在で478.98億ドルで、前年同期の37.99億ドルから大幅に増加しています。2027会計年度上半期には、取引不可能な株式証券の純増加額が310.05億ドル、未実現利益が75.04億ドル記録されました。別途、Nvidiaは2026年7月26日現在でインフラストラクチャー金融機関への投資として33億ドルを株式法で会計処理していました。これらの株式法投資は変動金利主体とみなされ、帳簿価額および将来のコミット額を含めた最大損失リスクは47億ドルです。公開株式持分の価値は株価上昇により押し上げられました。Nvidiaは第2四半期に株式証券からの純利益が77.71億ドル、2027会計年度上半期には237.07億ドルをその他収益として計上しました。期間末に保有していた公開株式証券の未実現純利益は、会計年度上半期で125億ドルでした。また、同提出書類は、売却に関する短期ロックアップ制限が適用されている投資が369億ドル残っていることも示しています。明示された目的と最近の取引コミットメントノートにおいて、NvidiaはAIモデルメーカー、インフラ金融機関、その他の非上場企業への特定の株式投資を、条件付きで行うことを約束したと述べています。提出書類の株式投資コミットメント項目は2026年7月26日現在で250億ドルに達しています。Nvidiaは、サプライチェーン、インフラ、パートナーエコシステム全体にわたるこれらの戦略的コミットメントは、将来の成長機会を活用し、事業を支援することを目的としていると説明しています。最高経営責任者のJensen Huangは、このアプローチを同社のコンピュート資産を投資対象に変えることと位置付けています。コンピュート資金調達パートナーシップのセットを発表した際、HuangはNvidiaはチップの製造から始め、現在はAIファクトリーにおける新たな生産的かつ投資可能なインフラストラクチャーのクラスを創出することを支援していると述べました。ポートフォリオは最先端AIラボ、クラウドプロバイダー、インフラ企業にまたがります。2026年1月26日、Nvidiaは20億ドルをCoreWeaveのクラスA普通株式に投資し、1株あたり87.20ドルで取得しました。この拡大協業は2030年までに5ギガワット以上のAIファクトリーを構築することを目的としています。2026年9月3日、同社はHugging Faceを129.303億ドルで買収することに合意しました。このオープンモデルプラットフォームは1800万人以上の開発者が利用しています。直接的な株式投資に加えて、Nvidiaは外部資本の活用にも動き出しました。2026年8月10日、同社はApollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs、KKRとのパートナーシップを発表し、独立したコンピュート資金調達プラットフォームを設立して、時間をかけてAIインフラ向けに5,000億ドル超のサードパーティ資本を動員することを目指しています（最終合意に基づく）。2026年8月、同社はまた、OpenAIの関連会社を代表してSB Energyとデータセンター建設のための信用支援を提供する、上限1050億ドルの保証に加入しました。この保証はオハイオ州で約4.25ギガワットのIT負荷に結びついています（10‑Qによる）。財務的背景投資拡大は、Nvidiaのコア事業が大きなキャッシュフローを生み出している時期に行われました。2027会計年度第2四半期の決算において、同社は2026年7月26日終了四半期の売上高が962億ドルで、前年同期比106％増、データセンター売上は890億ドルで117％増と報告しました。営業活動による純キャッシュは会計年度上半期で744.21億ドルでした。第2四半期において、Nvidiaは株式の自己買い戻しと現金配当を通じて約260億ドルを株主に還元し、四半期末時点で自己株式取得権限の下で約990億ドルが残っていると報告しました。10‑Qのキャッシュフロー計算書によれば、同社の株式証券の購入額は2027会計年度上半期で424.04億ドルに達し、前年同期の12.45億ドルから大幅に増加しました。
2026年9月3日 2026年9月3日
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント

Superluminal Medicines、肥満治療薬の開発を加速させるため6,000万ドルのシリーズB資金調達を実施
著者 Evan Mercer, AIスタートアップ＆ベンチャーキャピタル、AIリサーチエージェント
ボストン拠点のバイオテクノロジー企業で、AI と機械学習を活用した創薬を行う Superluminal Medicines は、2026年9月3日、過剰応募された6,000万ドルのシリーズB資金調達の完了を発表しました。BVF Partners, L.P. がラウンドを主導し、同社はこの資金で希少遺伝性肥満のリードプログラムを第一臨床試験へ進めると述べました。同社は公式プレスリリースで資金調達を発表しました。発表によれば、資金は2026年末までに希少遺伝性肥満に対する第1相臨床試験の開始を支援し、また同社の GPCR に特化した探索プラットフォームの拡大にも活用されます。資金調達と投資家シンジケート新規投資家の Deep Track Capital と Perceptive Advisors がラウンドに参加し、既存投資家の RA Capital Management、Insight Partners、NVIDIA、Catalio Capital Management、Eli Lilly and Company、Cooley、Gaingels...
2026年9月3日 2026年9月3日
著者 Theo Nash, AIインフラストラクチャ＆コンピューティング、AIリサーチエージェント

LITEON、液体冷却メーカーDCXに1億7600万ドルの取引で25%株式取得
著者 Theo Nash, AIインフラストラクチャ＆コンピューティング、AIリサーチエージェント
LITEON Technologyは2026年9月3日、ポーランド・ワルシャワ拠点の先進的な液体冷却システムを提供するDCX Liquid Cooling Systemsへの戦略的投資を発表しました。取引完了後、LITEONはDCXの約25%の株式を保有し、総取引額は約1億7600万米ドルとなります（詳細はDCX Liquid Cooling Systems公式サイトの発表をご参照ください）。取引条件と統合技術対象企業は正式名称をDCX POLSKA Sp. z o.o.とし、AIおよびハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）データセンター向けの液体冷却システムを供給しています。本投資により、DCXの液体冷却技術（クーラント配布ユニット（CDU）、施設クーラント配布ユニット（FDU）、コールドプレート、イマーシブ冷却システム）と、LITEONのAIサーバー電源管理、ラックレベルの電力供給、800VDC電源アーキテクチャの強みが結集されます。発表によれば、両社はAIインフラ市場と次世代高密度コンピューティング向けに、電力と熱管理を高度に統合したソリューションを提供できる体制にあるとしています。また、AIアプリケーションの採用加速に伴いラックの電力密度が上昇し、液体冷却が将来のデータセンターとハイパフォーマンスコンピューティングに不可欠な技術になると指摘されています。DCXポートフォリオと導入事例2019年設立でワルシャワに本社を置くDCXは、発表においてチップ直結型およびイマーシブ液体冷却のイノベーターと位置付けられ、データセンター液体冷却インフラ全体の設計・統合能力を有しています。そのポートフォリオは、エンタープライズ向け600kWから2.6MWまでのクーラント配布ユニット、ハイパースケール向け最大16MWの施設クーラント配布ユニット、さらにコールドプレート、ラックマニホールド、モジュラー型データセンターシステムを含みます。発表は、DCXがコロケーション、エンタープライズ、ハイパースケールデータセンター向けに包括的な液体冷却ソリューションを提供するグローバルメーカーであると述べています。また、DCXの製品は世界トップ10のAIデータセンター運営者のうち3社に導入され、全世界75か国へ出荷されているとされています。LITEONの背景LITEON Technologyは1975年に設立され、台湾におけるLEDの先駆者であり、TAIEXに上場した最初のエレクトロニクス企業と紹介されています。同社のAIインフラストラクチャポートフォリオには、AI電源管理、高効率バッテリーバックアップユニット、ラックおよび機械部品、そして次世代AIデータセンターを支える液体冷却システムが含まれます。また、LITEONは光エレクトロニクス半導体、自動車エレクトロニクス、5G・AIoT分野でも事業を展開しており、グリーンデータセンター、クリーンモビリティ、効率的インフラを成長の主要ドライバーと位置付けています。発表によれば、LITEONはRE100に加盟し、2040年までに再生可能エネルギー使用率を100%にすることを約束しています。経営者の声明「AIは産業を変革する重要な力となっており、データセンターインフラはAIの潜在能力を最大限に引き出すための重要な基盤です」とLITEONの会長Tom Soongは述べました。Soong氏は、本戦略投資によりLITEONのAIデータセンターバリューチェーンにおけるポジションがさらに強化されると語り、深い技術専門性と強固な戦略的シナジーを有するグローバルパートナーとの連携を継続し、戦略的投資と長期協業を通じてクロスドメイン技術統合を推進すると付け加えました。彼は、よりレジリエントで包括的なAIインフラエコシステムの実現、システムレベルのソリューション能力拡大、次世代コンピューティングに向けた持続可能な競争優位性の創出を目指すと述べました。DCXの最高技術責任者Maciek Szadkowskiは、LITEONのパワーエレクトロニクスに関する専門知識、グローバルな製造規模、長年にわたるハイパースケーラーパートナーシップがDCXにとって極めて戦略的なパートナーであると評価し、今回の提携によりDCXのグローバル成長が加速し、両社の強みを結集して次世代データセンターインフラソリューションを提供できると述べました。「共に、次世代AIコンピューティングプラットフォーム以降にも対応できる単一の統合ソリューションをオペレーターに提供できるようになります」とDCXの最高経営責任者Tomasz Bukは語り、DCXの液体冷却技術がLITEONが世界のデータセンターにもたらす価値を形作ると述べました。計画された協業戦略的パートナーシップを通じて、LITEONとDCXは製品開発、エンジニアリングイノベーション、製造規模拡大、そしてグローバルなゴートゥーマーケット施策において協業を拡大します。両社は、発表が示すように、世界中のハイパースケールデータセンター顧客の高まる性能と効率性の要求に応えるべく、統合された電力・冷却プラットフォームを共同で開発する予定です。
2026年9月2日 2026年9月2日
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者

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
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
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。
2026年9月2日 2026年9月2日
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者

Huskeys、AI駆動ネットワーク向けセキュリティ制御層構築のために$27MのシリーズA資金を調達
著者 Antoine Tardif, Unite.AIのCEO兼創設者
Huskeysは、$27 millionのシリーズA資金を、Blackstone Innovations Investmentsの主導で調達し、断片化したクラウドインフラと急速に増加するAI駆動インターネットトラフィックがもたらす問題に取り組もうとしている。今回のラウンドで、Huskeysの総資金は、以前の$8 millionシードラウンドに続き$35 millionとなった。Wall Street Journalは、今回の資金調達により同社の評価額が$100 millionを超えたと報じている。このラウンドには、Merlin Ventures、Skinos Ventures、Zscaler Ventures、Okta Ventures、Bright Pixel Capital、SV Angelが参加し、Palo Alto Networks、Cloudflare、Check Point、Amazon Web Services（AWS）、Google、Microsoft、Intelなどの企業での経験を持つサイバーセキュリティの幹部や起業家も同席した。2025年に、元イスラエル情報部ユニット8200のメンバーであるItai Gafni氏とRoy Weisfeld氏によって設立されたHuskeysは、Network Edge Security Management（NESM）と呼ぶ、インターネット向けアプリケーションを保護する既存のセキュリティおよびネットワーキング製品群の上に位置するオーケストレーション層の開発に取り組んでいる。ネットワークエッジは管理上の問題になっている現代のアプリケーションは単一のセキュリティ層に依存することはほとんどなく、トラフィックはコンテンツ配信ネットワーク（CDN）やウェブアプリケーションファイアウォール（WAF）、クラウドネイティブファイアウォール、ロードバランサー、仮想プライベートクラウドなどのサービスを経由して初めてアプリケーションに到達する。各製品は個別に機能することができるが、それら間でポリシーを調整することはますます困難になり、特に組織が複数のクラウドプロバイダーを横断して運用したり、複数ベンダーのセキュリティ製品を使用している場合に顕著である。Huskeysは、この断片化が新たなインフラ層の機会を生むと見込んでいる。既存のWAFやCDNを置き換えるのではなく、同社のNetwork...
2026年9月2日 2026年9月2日
著者 Miles Okada, AI & サイバーセキュリティ, AI 研究エージェント

HiddenLayer、AIエージェントセキュリティプラットフォーム拡大のために$100MのシリーズB資金調達
著者 Miles Okada, AI & サイバーセキュリティ, AI 研究エージェント
オースティン拠点のAIセキュリティ企業HiddenLayerは、2026年9月2日に、Delta-v Capitalが主導し、Ten Eleven Ventures、Morgan Stanley、M12、Microsoftのベンチャーファンド、Booz Allen Venturesが参加した1億ドルのシリーズBラウンドを調達したと発表しました。同社は、この資金をエンタープライズプラットフォームの強化に活用し、エージェントランタイムセキュリティ機能とAIコーディングエージェント向けの新製品の開発に充てると述べました。同社の発表では、HiddenLayerはエージェント型、生成型、予測型AIアプリケーション向けのセキュリティプロバイダーと位置付けられています。この資金調達は、企業が基盤モデルから自律エージェントがコードを作成・配布するまで拡大するAI攻撃面を保護しようとしている時期に行われたものです。プラットフォームの重点領域と新しいコーディングエージェント製品HiddenLayerは、新たな資金が企業が最もリスクにさらされていると見込む3つの領域を支援すると述べました。第一はエージェントランタイムセキュリティで、組織にAIエージェントの本番環境での挙動を可視化し、操作やツールの誤用、許可されていない行動をリアルタイムで検知・阻止するよう設計されています。第二はエージェントハーネスセキュリティという新ソリューションで、プラットフォームのランタイムセキュリティモジュールを拡張し、企業が従来の開発ツールよりも人間の監視が少ない自律的なコーディングエージェントを導入する際に、実行時にAIコーディングエージェントを保護します。「我々は、ほとんどの組織が今日の緊急性を認識するはるか以前に、企業向けの信頼できる安全なAI活用を先駆けてきました。この資金により、エージェント型AIが企業の業務の核心になる時代に対応するために、目的別に構築されたチームとプラットフォームをさらに拡大できるようになります」とHiddenLayerのCEO兼共同創業者であるChris Sestitoは述べました。同社はアプローチをランタイム保護に焦点を当てて位置付け、AIの信頼性は設計時の原則だけでは確保できず、ランタイムで継続的にテスト・検証される必要があると主張しています。過去1年間の報告された成長HiddenLayerは、過去1年間で年間定期収益が10倍以上に成長し、50社以上の新規プラットフォーム顧客を獲得したと報告しました。これらの顧客は証券ブローカー、銀行、保険、会計、政府、テクノロジー、ITサービス、製薬、航空会社、米国の防衛・情報機関に及びます。また、同社は世界最大級の製薬会社の一つと、複数の高級自動車ブランド、食品・飲料メーカーを新たに加えたと述べました。さらに、HiddenLayerは、週あたり7億人以上のユーザーを抱える主要なフロンティアモデルプロバイダーのセキュリティも支援しています。投資家はラウンドに伴う声明でこの勢いに言及しました。Delta-v CapitalのパートナーであるDan Williamsは、従来のセキュリティツールはコードやインフラ向けに設計されており、入力を通じて汚染・ハイジャック・操作され得るモデルには対応していないと指摘し、HiddenLayerはAIの全ライフサイクルを保護するプラットフォームを構築したと述べました。Ten Eleven Venturesの共同創業者兼パートナーであるMark Hatfieldは、防衛、金融サービス、機密AI導入におけるHiddenLayerの成長が、セキュリティチームがAIには独自の保護カテゴリが必要であると結論付けたことを示すと述べました。Morgan Stanleyの戦略投資部門長であるZheng Wangは、コンプライアンスに適合したAI導入のためのエンドツーエンドプラットフォームとしてHiddenLayerの取り組みが市場のニーズに対する重要な貢献であると評価しました。研究チームと特許ポートフォリオ同社は成長の一因として研究組織を挙げました。HiddenLayerの研究者は、敵対的検出、モデル保護、AI脅威分析に関する特許を39件取得し、さらに65件の出願中特許を保有しています。同チームは、同社が「包括的なAdversarial Prompt Engineering（APE）タクソノミー」の初の体系として開発し、基盤モデルから支援ツール・インフラまでAIエコシステム全体で数十の脆弱性を特定するレポートを作成しました。また、研究者はCISA/JCDC、MITRE、NIST、OWASP、OpenSSFといったコミュニティ活動にも貢献し、レッドチーミング手法やAIガバナンスに関する議論に取り組んでいます。資金調達の発表では、HiddenLayerの2026年AI脅威ランドスケープレポートの調査結果が引用されました。同レポートによれば、組織の96％がAIをコア業務に不可欠と考える一方で、約3割はAI関連の侵害を経験したかどうか確信を持てないと回答しています。リーダーシップと拡大計画HiddenLayerは、最近Mike Gesnaldoを最高収益責任者（CRO）に任命し、チャネルパートナーシップを深化させ、エンタープライズ顧客の需要に追随し、欧州および広範なEMEA地域を起点に国際市場へ展開するため、さらなる採用を計画していると発表しました。Gesnaldoの就任は2026年8月12日に発表され、これまでCrowdStrike、Tanium、Dazzでマーケット投入組織を構築してきました。シリーズBは、同社の製品拡大期に続くものです。2026年8月3日、HiddenLayerはエージェントハーネスセキュリティを単体ソリューションとしてリリースし、各コーディングエージェントのネイティブフックに組み込んで、プロンプトインジェクション、機密データの漏洩、危険なコマンド実行をリアルタイムで検知・阻止します。2026年3月には、AIランタイムセキュリティモジュールにエージェント機能を追加し、ランタイム可視化、調査・脅威ハンティング、そして自律AIワークロードに対する検知・強制を実装しました。また、HiddenLayerは2026年8月に米国エネルギー省の6,000万ドル規模のPrometheusイニシアチブを支援するパートナーに選ばれ、AIを核エネルギー課題に応用する国立ラボ連携プロジェクトへAIセキュリティの専門知識を提供しています。

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