クアドリックのオンデバイスAI推論への移行が成果を上げている

企業や政府は、クラウドインフラのコスト削減と自国での技術開発を目指し、ローカルデバイス上でAIを実行するためのツールをますます求めている。初期のビットコインマイニング企業「21E6」のベテランたちが設立したチップIPスタートアップ「Quadric」は、この移行を実現する存在として位置づけられている。同社は、オンデバイス推論技術を活用し、自動車用途からノートパソコンや産業機器へと事業領域を拡大している。

この戦略的な事業拡大は、すでに成果を上げている。

QuadricのCEOであるVeerbhan Kheterpal氏によると、同社の2025年のライセンス収入は1,500万ドルから2,000万ドルに達する見込みで、2024年の約400万ドルから大幅に増加する見通しだ。 サンフランシスコに本社を置き、インドのプネにもオフィスを構える同社は、ロイヤリティベースのオンデバイスAI事業を構築する中で、今年の売上高を最大3,500万ドルとする目標を掲げている。ケテルパル氏によると、この成長により、同社のポストマネー評価額は2022年のシリーズBラウンド時の約1億ドルから、2億7,000万ドルから3億ドルの間へと上昇した。

同社の進展は投資家の関心も集めている。クアドリックは最近、BEENEXTキャピタル・マネジメントが運用するACCELERATEファンドが主導する3,000万ドルのシリーズC資金調達ラウンドを発表し、総調達額は7,200万ドルに達した。ケテルパル氏は、この投資は、投資家とチップメーカーの両方が、AIワークロードをより多く、集中型のクラウドインフラからデバイスやローカルサーバーへ移行させる方法を模索している中で行われたと指摘した。

自動車からあらゆる分野へ

クアドリックは当初、車載アプリケーションに注力していた。この分野では、デバイス上のAIが運転支援システムのようなリアルタイム機能を実現する。ケテルパル氏は、2023年にトランスフォーマーベースのモデルが広く採用されたことで、推論アプリケーションが数多くのセクターに拡大し、クラウドサービスに依存するのではなく、AIをローカルで実行しようとする企業が増えるにつれ、過去18ヶ月間で大きなビジネスの勢いが生まれたと説明した。

「Nvidiaはデータセンター向けAIのための堅牢なプラットフォームを提供しています」とケテルパル氏は述べた。「私たちは、特にデバイス上のAIアプリケーション向けに、CUDAに匹敵するような同様のプログラマブルなインフラを構築することを目指しました。」

Nvidiaとは異なり、Quadricはチップを直接製造していません。その代わりに、同社はプログラマブルAIプロセッサのIPをライセンス供与しており、ケテルパル氏はこれを、顧客が自社のシリコン設計に組み込むことができる「設計図」と表現しています。これに加え、ビジョンや音声アプリケーションを含む様々なモデルをデバイス上で直接実行するためのソフトウェアスタックとツールチェーンも提供されています。

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同スタートアップの顧客基盤には、京セラや、トヨタ車向けチップを製造する日本の自動車部品サプライヤーであるデンソーなど、プリンター、自動車、AI搭載ノートPCのメーカーが含まれています。ケテルパル氏によると、Quadricの技術を採用した最初の製品は、ノートPCを皮切りに、今年中に発売される予定です。

ケテルパル氏は、従来の商用アプリケーションに加え、Quadricは現在、米国ベースのインフラへの依存度を低減するための「主権AI」戦略を追求する市場への進出も模索していると説明した。同社はインドやマレーシアの潜在的な顧客と協議を進めており、MoglixのCEOであるラフル・ガルグ氏が戦略的投資家として参画し、インドにおけるQuadricの主権AIアプローチの構築を支援している。Quadricは世界中で約70人を雇用しており、そのうち約40人が米国、約10人がインドに在籍している。

ケテルパル氏は、この戦略的方向性は、集中型AIインフラに関連するコストの上昇や、多くの国がハイパースケールデータセンターの構築において直面している課題によって後押しされていると指摘した。これらの要因により、あらゆる計算リクエストをクラウドベースのサービスに依存するのではなく、オフィス環境内のノートパソコンや小規模なオンプレミスサーバー上で推論が行われる「分散型AI」構成への関心が高まっている。

世界経済フォーラムは最近、AI推論が純粋な集中型アーキテクチャからエンドユーザーに近づきつつあることを論じた記事の中で、この移行を強調した。同様に、EYの11月の報告書は、政策立案者や業界団体が、外国のインフラへの完全な依存ではなく、計算リソース、モデル、データを網羅する国内のAI能力を提唱していることから、主権AIへの取り組みが勢いを増していると指摘した。

ケテルパル氏は、チップメーカーにとっての主な課題は、ハードウェアの設計サイクルに比べてAIモデルが急速に進化している点にあると指摘した。同氏は、アーキテクチャが以前のビジョン中心のモデルから現代のトランスフォーマーベースのシステムへと移行するたびに、高額な再設計を回避し、ソフトウェアの更新を通じて適応できるプログラマブルなプロセッサIPが顧客に求められていると強調した。

クアドリックは、通常自社プロセッサ内にAI技術を統合するクアルコムのようなチップサプライヤーや、ニューラルプロセッシングエンジンブロックを提供するシノプシスやケイデンスといったIPプロバイダーに対する代替案として位置づけられている。ケテルパル氏は、クアルコムのアプローチは同社の独自シリコンによるベンダーロックインを招く恐れがある一方、従来のIPサプライヤーが提供するエンジンブロックは、多くの顧客にとって効果的なプログラミングが困難である点を指摘した。

クアドリックのプログラマブルな手法により、顧客はハードウェアの再設計ではなくソフトウェアの更新を通じて新しいAIモデルに対応できるようになる。チップ開発には数年を要することが多い一方で、モデルアーキテクチャは数ヶ月で進化し得る業界において、これは決定的な優位性となる。

こうした利点があるにもかかわらず、クアドリックは開発の初期段階にあり、現時点で契約済みの顧客数は限られている。同社の長期的な成功は、現在のライセンス契約を大量の出荷と持続可能なロイヤリティ収入へと転換できるかどうかに大きく左右されるだろう。