Cornell Tech発Mako、850万ドル調達でGPU最適化プラットフォーム開発

2025年08月26日

Cornell Tech発のMakoが850万ドルのシード資金調達を完了
GPU最適化技術でAIインフラの効率性向上を目指す
主力製品MakoGenerateで大規模AIワークロードを高速化

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Cornell Tech発スタートアップMakoが850万ドル調達

Cornell Tech助教授のMohamed Abdelfattah氏が共同創設したMakoが、M13主導で850万ドルのシード資金調達を完了しました[1]。この調達ラウンドには、Neo、Flybridge、その他の投資家も参加しており、GPU最適化技術の開発に向けた重要な資金調達となっています。

Makoは、AIインフラの課題に対処するためのGPUコンピューティング効率最適化に特化したスタートアップです[1]。同社は、Roosevelt IslandにあるCornell Techの新しいワークスペース「The Bridge」を拠点としており、産業界と学術界の協力を促進する環境で事業を展開しています。

大学発スタートアップの資金調達は、学術研究の実用化における重要な転換点です。特にCornell Techのような技術系大学からの起業は、理論的基盤と実践的応用の両方を兼ね備えた強力な競争優位性を持ちます。Makoの場合、助教授が直接関与することで、最新の研究成果を迅速に商業化できる体制が整っており、これは従来の企業研究開発とは異なる独特のアプローチと言えるでしょう。

GPU最適化技術の市場ニーズと技術的背景

現在のAI業界では、GPU最適化が重要な課題となっています。NVIDIAが開発したTransformerとMamba-2レイヤーを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャでは、3〜6倍の性能向上を実現しており、単一のA10G GPUのような比較的控えめなハードウェアでも高性能を発揮できることが示されています[2]。

特に100億パラメータ未満の小規模言語モデルは、効率性とコスト効果の観点で優れた選択肢となっており、限られたインフラリソースを持つ組織にとってAIの民主化を促進する重要な要素となっています[2]。カスタムCUDAカーネルによるMoE（Mixture of Experts）操作では、Blackwell GPU上で3.5倍の速度向上を実現するなど、最適化技術の進歩が続いています。

GPU最適化の重要性は、まさに「デジタル時代の燃費向上技術」と言えるでしょう。自動車業界で燃費効率が競争力の源泉となったように、AI業界では計算効率が企業の生存を左右する要因となっています。Makoのような専門企業の登場は、AIの普及において「高級車しか買えない状況」から「軽自動車でも十分な性能を得られる状況」への転換を意味します。これにより、大企業だけでなく中小企業や研究機関もAI技術を活用できる環境が整うことが期待されます。

主力製品MakoGenerateの技術的特徴

Makoの主力製品であるMakoGenerateは、チームが大規模AIワークロードをより高速かつ信頼性高く実行できるよう支援するツールです[1]。この製品は、GPU展開を合理化し、AIシステムをより高速で費用対効果の高いものにすることを目的としています。

MakoGenerateの技術的アプローチは、従来のGPU利用における非効率性を解決し、企業がAIインフラストラクチャの課題に対処できるよう設計されています[1]。これにより、組織は既存のハードウェアリソースを最大限に活用しながら、AIプロジェクトの実行速度と信頼性を大幅に向上させることが可能になります。

MakoGenerateのアプローチは、「AIの調理器具」のような役割を果たしていると考えられます。優秀な料理人でも、適切な調理器具がなければその技能を十分に発揮できないように、高度なAIモデルも適切な最適化ツールなしには本来の性能を発揮できません。MakoGenerateは、既存のGPUハードウェアという「食材」を最大限に活用し、より美味しい「AI料理」を作り上げるための専門的な「調理器具」として機能します。これにより、同じコストでより高い価値を生み出すことが可能になるのです。

まとめ

Makoの850万ドル調達は、GPU最適化技術への投資家の強い関心を示しており、AI業界における計算効率の重要性が高まっていることを反映しています。Cornell Techという学術的基盤を持つ同社が、実用的なGPU最適化ソリューションを提供することで、AI技術の普及と民主化に貢献することが期待されます。今後、MakoGenerateのような最適化ツールが、AI業界全体の効率性向上と競争力強化に重要な役割を果たしていくでしょう。