【国産】AI企業プリファードがなぜ「半導体」を作るのか
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注目のコメント
過去何度もコメントしてきた通りソフトウェアの世界も自動車など製造業の世界で起きた事と同様に、水平分業から垂直統合へとこの数年でパラダイムが変化している。つまり全てのビッグテックが自社製のチップを作りそれを自社のクラウドで稼働し、その上に様々な自社のアプリケーションを提供し、今回は更に自社の大規模言語モデルを、と言った具合である。他方でNVIDIAやインテルも汎用チップを量産する一方で、大手顧客向けにはカスタマイズで商売している。
産業が成熟し十分に巨大化してスペック競争になるとそうなる宿命を帯びる故である。
一方で半導体のメーカーとしてスタートアップが参入するのは並大抵ではない。とにかく進歩が早く、とにかく金が掛かり、その割には収益逓増の時間軸が長いからだ。それ故希少価値であるし、地政学的にも国産半導体、特に同社のようなハイエンドAI処理向けど真ん中は切望される。頑張って欲しい。AIチップとLLMの両方とも開発する企業は、GAFAMクラスしかいません。たった300人のPFNが挑むのはとてつもないことです。
PFNは純粋な自然言語処理よりも、画像やセンサデータ、ロボット制御等、リアル環境のAIに強みがある印象です。だから、LLMと言っても、言語のみではなく、もっと広範なデータを含む大規模モデルに取り組んでくれるのではと期待しています。資金調達力のある未上場AI企業の雄として、高リスクマネーが必要なAI半導体の開発に挑戦ですね。
(以下、抜粋)
・上場すると精緻な業績予想を提示する必要があり、事業の方向転換が難しくなります。半導体の事業にはさまざまなリスクがあります。
・短期的な予測は極めて難しく、長期的な視点で見てくれる投資家から資金を集めなければ、半導体ビジネスを成長させるのは難しいです。
・長期的な視点を持つVCがいれば、可能性はあります。ただ基本的にファンドには7年、10年などの期限があるのでなかなか厳しい。
・MN-Coreのプロジェクトが始まったのは2016年です。6〜7年が経って、第2世代が出てきました。
・ソフトウェアの世界とは違います。チップを開発してからも実用化まで長い時間がかかります。
