Naveen Rao新AIハードウェア企業、a16z支援で5000億円評価額を目指す

2025年10月04日

元Databricks AI責任者のNaveen Raoが新会社Unconventional, Inc.で50億ドル評価額を目指す
Andreessen Horowitz主導で10億ドルの資金調達を実施、Nvidiaに挑戦
カスタムシリコンチップとサーバーインフラで生物学的効率性を追求

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元Databricks幹部が描く次世代AIハードウェアの野望

元Databricks AI責任者のNaveen Raoが新たなAIハードウェア企業「Unconventional, Inc.」を設立し、50億ドル（約5000億円）の企業評価額を目標に10億ドルの大型資金調達を実施しています[1]。この資金調達ラウンドはAndreessen Horowitz（a16z）が主導し、Lightspeed、Lux Capitalが参加、さらにDatabricksも投資に加わる予定です。

Raoは既に数億ドルの資金調達を完了しており、完全なラウンド終了を待たずに開発を開始する計画を発表しています[1]。この段階的資金調達アプローチにより、開発マイルストーンに応じて資金を確保し、迅速な事業展開を図る戦略です。同氏はX（旧Twitter）上で会社を公式発表し、「生物学と同等の効率性を持つ知能の新たな基盤を構築する」と述べています。

Raoの新会社設立は、AI業界における「チップ戦争」の新たな局面を示しています。これまでNvidiaが独占的地位を築いてきたAIハードウェア市場に、経験豊富な起業家が真正面から挑戦する構図です。特に注目すべきは「生物学的効率性」という概念で、これは人間の脳が消費する約20ワットの電力で複雑な思考処理を行うことに着想を得ています。現在のAIシステムが数千ワットを消費することを考えると、この効率性の実現は革命的な意味を持ちます。

Nvidiaの牙城に挑む戦略的タイミング

Unconventional, Inc.はNvidiaの市場支配に直接挑戦することを明確に打ち出しています[3]。現在Nvidiaは供給制約に直面しており、多くの企業がAIチップの入手に苦労している状況です。この市場環境は新規参入者にとって絶好の機会となっており、投資家たちもNvidiaの代替選択肢を切望している状況です。

Raoの戦略は従来の彼のアプローチとは異なり、短期的な売却ではなく長期的な競争を見据えた事業構築を目指しています[3]。過去にNervanaをIntelに4億ドル以上で、MosaicMLをDatabricksに13億ドルで売却した実績を持つ同氏が、今回は持続的な競争力の構築に焦点を当てている点が注目されます。

Nvidiaへの挑戦は単なる技術競争以上の意味を持ちます。現在のAI業界は「Nvidia税」とも呼ばれる高額なチップコストに悩まされており、多くの企業が利益率の圧迫に直面しています。Raoの新会社が成功すれば、AI開発コストの大幅な削減が実現し、より多くの企業がAI技術を活用できるようになります。これは自動車産業におけるテスラの登場が既存メーカーに電動化を促したように、AI業界全体のイノベーションを加速させる触媒となる可能性があります。

カスタムシリコンで実現する「生物学的効率性」

Unconventional, Inc.の技術戦略の核心は、カスタムシリコンチップとサーバーインフラストラクチャの統合設計にあります[1]。同社は「生物学的効率性を生物学的制約なしに」実現することを目標に掲げ、従来のコンピューティングの基盤を根本から再考する取り組みを進めています[2]。

この取り組みは2025年最大規模のAIハードウェア投資の一つとして位置づけられ、業界全体から注目を集めています[3]。Bloomberg、Reuters、CNBC、The Verge、Forbesなど主要メディアが一斉に報道し、テック業界における重要な発展として扱われています[4]。

「生物学的効率性」の追求は、コンピューティング業界における次のパラダイムシフトを予感させます。人間の脳は約860億個のニューロンを持ちながら、わずか20ワット程度の電力で動作します。一方、現在の大規模AI模型は数万ワットを消費します。もしRaoのチームがこの効率性ギャップを埋めることができれば、AIの普及は劇的に加速するでしょう。これは電球の発明が照明を一般家庭に普及させたように、AIを真の意味で民主化する技術革新となる可能性を秘めています。

まとめ

Naveen Raoの新会社Unconventional, Inc.は、AIハードウェア業界における新たな競争軸を提示しています。50億ドルという高い評価額と10億ドルの大型資金調達は、投資家たちがNvidia独占体制の打破に大きな期待を寄せていることを示しています。生物学的効率性という革新的なアプローチが成功すれば、AI業界全体のコスト構造と技術発展に根本的な変化をもたらす可能性があります。