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Delos Dataが1億ドル超を調達 AIデータセンターの次のボトルネックは「ネットワーク」か
Delos Dataは、AIデータセンター内のデータ移動を高速化するネットワーク半導体とソフトウェアの開発に向け、1億ドル超を調達した。 同社の「Delos Nonstop AI」は、単一ベンダーのチップ構成に縛られず、低遅延・高帯域の通信で異種インフラを支える構想だ。
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研究の答え
重要なポイント
- Delos Dataは、AIデータセンター内のデータ移動を高速化するネットワーク半導体とソフトウェアの開発に向け、1億ドル超を調達した。
- 同社の「Delos Nonstop AI」は、単一ベンダーのチップ構成に縛られず、低遅延・高帯域の通信で異種インフラを支える構想だ。
- AIの主戦場が学習から推論、さらにAIエージェントによる複数段階の処理へ移るなか、演算性能だけでなくチップ間通信が設備効率を左右し始めている。
- 共同創業者のDan Daly氏は将来のエージェント型AI基盤の形は予測できないとし、Pat Gelsinger氏はデータ待ちのチップを「熱いハードウェア、燃えるワット」と表現した。
AI プロンプト
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AIインフラの競争は、演算チップの確保だけで決まらなくなりつつある。Intel出身者が設立したスタートアップ、Delos Dataは、AIデータセンター内部でデータをより速く動かすネットワーク半導体とソフトウェアの開発に向けて、1億ドル超を調達した。狙いは、高価なGPUなどのアクセラレーターがデータ待ちで遊休化する時間を減らすことだ。1
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Delos Dataが開発するもの
Delos Dataは、AIデータセンターの演算装置、メモリー、ストレージの間でデータをやり取りするためのネットワーク用半導体とソフトウェアを開発している。同社は「Delos Nonstop AI」を打ち出しており、その構成要素として、低遅延・高帯域で障害耐性も備えたエージェント型AI向けの「Data Interface」とリファレンスアーキテクチャーを発表した。2
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実務上の狙いは明快だ。データセンター事業者が、特定のアクセラレーターの設計にネットワーク全体を縛られず、組み合わせが変化するプロセッサー群の間で効率的にデータを交換できるようにする。Reutersによると、Delos Dataは、導入するチップの種類が変わっても高速な相互通信が求められる、ますます異種混在化するAIクラスタをターゲットにしている。1
なぜ今、ネットワーク層が重要なのか
AIブーム初期の大規模クラスタは、主にNvidiaのGPUを同社独自のネットワーク技術で接続する構成が多かった。しかし、重点はモデルの学習から、利用者のリクエストを処理する推論へ移りつつある。特に、AIエージェントが複数の手順を実行するワークロードでは、応答性と継続的な処理能力が重要になる。同時に、AMDやCerebrasのチップに加え、Nvidia自身も複数タイプの演算チップを提供しており、選択肢は広がっている。1
この変化により、データセンターのネットワークには新しい役割が求められる。固定的で同種のプロセッサー群をつなぐだけでは足りない。異なる演算装置、メモリー、ストレージの間で、対話型推論やエージェント型AIに必要な低遅延を維持しながら、迅速にデータを移動させる必要がある。Delos Dataの見立ては、演算アーキテクチャーが一様でなくなるほど、柔軟なデータ移動の価値が高まるというものだ。1
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1億ドル超の資金が向かう先――「データ待ち」という高コスト
今回の資金調達が照準を合わせるのは、電源が入っているのに、システム内の別の場所からデータが届くのを待つために有効な処理ができないアクセラレーターだ。Delos Dataは調達資金を、ソフトウェア・ハードウェアのエンジニアリング人材の拡充、製品開発の加速、販売体制の拡大に使うとしている。2
投資家Playgroundのパートナーで、元Intel CEOのPat Gelsinger氏は、装置間の通信連携が不十分な場合の問題を端的に表現した。それは「hot hardware, burning watts（熱いハードウェア、燃えるワット）」、すなわち電力を消費しながら実質的に待機している状態だという。1
演算チップを増やすだけでは、実際に使えるAI処理能力が増えるとは限らない。必要なデータを必要なタイミングで届けられなければ、GPUやその他のアクセラレーターは性能を発揮できないためだ。
将来像が読めないエージェント型AIへの賭け
共同創業者兼CTOのDan Daly氏は、エージェント型AIにおける「次のインフラアーキテクチャーがどうなるか」は分からないと述べている。その一方で、どのような構成になっても必要となるデータを、非常に高速に動かす手段は提供できる、というのが同社の戦略だ。1
ここにDelos Dataの売り込みの核心がある。同社は顧客に対し、「勝つAIチップ」や最終的なエージェント型AIの設計を今すぐ予測するよう求めているわけではない。代わりに、新しいプロセッサーやワークロードが現れてもデータセンターが対応しやすくなる共通の通信レイヤーとして、ネットワークを位置付けている。
まとめ
Delos Dataによる1億ドル超の調達は、AIデータセンターの能力を制約する要因が、GPUなどアクセラレーターの供給だけではないという認識を映している。チップ同士を結ぶネットワークもまた、性能、電力効率、設備投資の回収を左右する基盤になり得る。1
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異種混在の演算環境で、AIエージェントを使う推論処理が定着すれば、部品間でデータを滞りなく交換し、電力を消費するだけの待機状態を避けられるかどうかが、AI事業者の競争力を分ける要素になりそうだ。
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次の実践では何をすればいいでしょうか？
AIの主戦場が学習から推論、さらにAIエージェントによる複数段階の処理へ移るなか、演算性能だけでなくチップ間通信が設備効率を左右し始めている。