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スタートアップがトークン化に賭け、次世代のコンピューティング界の巨人を目指す

スタートアップがトークン化に賭け、次世代のコンピューティング界の巨人を目指す

2026年4月18日
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スタートアップがトークン化に賭け、次世代のコンピューティング界の巨人を目指す

「トークンをくれ。とにかくトークンをくれ。早くて安く、今すぐ必要なんだ。」

これは、生成AIモデル上で開発を行う開発者たちから、ParasailのCEOマイク・ヘンリーが絶え間なく耳にする要求だ。ParasailはAIモデルの推論に特化したクラウドコンピューティングサービスを提供しており、ヘンリーはTechCrunchに対し、同プラットフォームが1日あたり驚異的な5,000億トークンを生成していると明かした。まさにトークン出力の最大化と言えるだろう。

ヘンリー氏は以前、LLM(大規模言語モデル)に特化したチップメーカーであるGroqの幹部を務め、同社のクラウドサービスを開発した。これは、AI開発者が専門的なクラウド処理を求めるようになるという先見の明によるものだった。ステルスモードから脱して1年が経った今、Parasailはこのビジョンを拡大するために3,200万ドルのシリーズA資金調達を完了した。

ヘンリー氏は物理的なチップ設計のバックグラウンドを持つが、Parasailは自社ハードウェアの保有に縛られていない。同社はハイブリッドモデルを採用している。一部のGPUを保有しつつ、主に15カ国40カ所のデータセンターから処理時間をレンタルし、流動性市場からの購入で補完している。この調整されたアプローチは、推論リクエストのコストを大幅に削減することを目指している。

ワークロードをインテリジェントに配分し、需要のピークを回避することで、Parasailは、自社でシリコンを保有しているものの、既存の顧客契約や固定されたワークロードに制約される可能性のある企業と競合できる立場を確立しています。

同社の成長の可能性は、主要な最先端研究所以外で開発されたオープンソースモデルやAIエージェントの継続的な台頭にかかっている。Parasailの経営陣や投資家は、AnthropicやOpenAIといった企業の独自APIの利用コストと複雑さが増していることを、主要な推進要因として挙げている。

ElicitのCEO、アンドレアス・シュトゥルミュラー氏によると、ハイブリッドアーキテクチャは確かに台頭しつつある。科学文献向けのAIリサーチアシスタントを構築するために2,200万ドルのシリーズA資金調達を行った同氏のスタートアップは、数万件の論文からデータを分析するためにこのツールを利用する大手製薬企業にサービスを提供している。

「単一のAPIエンドポイントに数十万件のリクエストを送信するのは困難であるため、我々はオープンモデルへの移行を進めています」とシュトゥルミュラー氏はTechCrunchに語った。Elicitがタスクを戦略的で長期的な運用に分割するAIエージェントを採用していることから、この傾向は特に顕著だ。オープンモデルが初期スクリーニングを担当してコストを削減し、より高性能な最先端モデルが最終的な回答を提供する。

ソフトウェア開発へのAIエージェントの統合に後押しされたモデルクエリの急増は、低コストな推論を可能にするParasailのようなインフラプロバイダーへの投資を促進している。今回の資金調達ラウンドを共同主導したTouring Capitalのパートナー、サミール・クマール氏はTechCrunchに対し、将来的にソフトウェア開発コストの少なくとも20%を推論が占めるようになると予想していると語った。

では、Parasailはこの市場のどの程度のシェアを獲得できるのだろうか。競争の激しいクラウドコンピューティング分野において、CEOのマイク・ヘンリー氏は、同社が推論に特化している点(トレーニングは扱わない)と、長期契約なしでスタートアップ企業にサービスを提供する柔軟性が、大企業向けの大手クラウドプロバイダーや、Fireworks AIやBasetenのような資金力のある推論専門企業との差別化要因になると主張している。

もちろん、変動の激しいAI分野において、主にシード段階やシリーズBのスタートアップに焦点を当てることには、それなりのリスクが伴う。

Kindred Venturesのパートナーであり、今回のラウンドのもう一人の共同リーダーであるスティーブ・ジャン氏は、モデル展開の経済性上、パラセイルが提供するようなコンピューティング仲介サービスが必要になると考えている。そして、コンテンツ生成やロボティクスにおけるAIの普及が進むにつれ、この需要はさらに拡大する見込みだ。

「誰もがAIバブルだと思っていた。しかし、AIバブルなど存在しない」と彼はTechCrunchに語った。「推論処理の需要は供給をはるかに上回っている。」

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