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米国の半導体スタートアップのボランティスは、シリーズAで8,800万ドル（約138億円）を調達したと発表した。光でAIチップとメモリをつなぐ独自技術で、メモリの容量と帯域幅を同時に約2桁引き上げるという。20兆パラメータ超のモデルを毎秒最大1万トークンで動かす推論システム「A-1」を開発中で、2027年の出荷を目指す。
米サンフランシスコの半導体スタートアップ、ボランティスは2026年10月1日、シリーズAで8,800万ドル（約138億円）を調達したと発表した。投資家のラッキー・グルーム氏とアブストラクト・ベンチャーズが共同で主導し、ジョン・ドーア氏らが参加した。
同社が開発するのは、AI推論専用のシステム「A-1」。20兆パラメータを超える大規模モデルを、ユーザー1人あたり毎秒最大1万トークンの速度で動かせるよう設計中で、トークンあたりの推論コストも下げるとしている。
狙うのは、AIの「メモリの壁」の解消である。大きなモデルを高速に動かすには、大容量のメモリと、演算器へデータを送り続ける広い帯域幅の両方が要る。しかし、チップ内のSRAMは帯域幅が広い一方で容量が小さく、HBM（広帯域メモリ）を使うGPUなどは容量が大きいものの帯域幅が速度の上限になる。新しい3次元DRAMでも同じトレードオフは残るという。
そこで同社は、演算チップとメモリをつなぐことに特化した光インターコネクトを開発した。光ファブリックで多数のメモリチップを1つのプールとしてつなぎ、メモリを増やすほど帯域幅も積み上がる構成で、安価なチップ外のメモリを使えるという。A-1ではこれにより、容量と帯域幅をともに約2桁引き上げる計画だ。
創業チームには、エヌビディア、AMD、ブロードコム、アヤー・ラボの出身者が名を連ね、初のCoWoS製品や、量産された初の波長可変VCSELの開発に携わった。最高経営責任者（CEO）で共同創業者のタパ・ゴーシュ氏は「AIエージェントが担う仕事が増えるほど、その仕事を終える速さが企業の動く速さを左右するようになる」と述べた。
同社は、コーディングエージェントの作業が30分から2分に縮まれば、開発者は試行をより多く回せると説明する。調達資金はA-1と光メモリ技術の開発・商用化、エンジニアの増員に充て、2027年に最初の推論エンジンを顧客へ届ける予定だ。
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