Cerebrasをいち早く見抜いたAdit Singh、Mayfieldのインフラ担当パートナーに

Cerebrasの初期投資家として知られるAdit Singhが、ベンチャーキャピタル（VC）Mayfieldにインフラ担当パートナーとして加わった。Singhは電気エンジニアとチップ設計者としての訓練を受けた後、ベンチャー投資の世界に移った人物だ。

Foundation Capitalのパートナーだった時期には、当時まだほとんど知られていなかったチップスタートアップ、Cerebrasの最初の機関投資ラウンドを発掘し、共同で主導した。Cerebrasが5月のIPOを終えるまでに、Foundation Capitalは同社株の約7％を保有。企業価値が約500億ドルとなった時点で、第3位の株主になっていたという。4

今回のMayfield加入で、SinghはAIを支える技術を、半導体からデータセンター、さらに物理システムまで幅広く見極める役割を担う。

なぜSinghはCerebrasの可能性に早く気づけたのか

Singhの強みは、AIアプリケーションの表面的な機能だけでなく、その下で動くワークロード、システム構成、チップ設計、さらにはトランジスタレベルの実装まで、技術スタック全体を評価できる点にある。4

CerebrasがFoundation Capitalの支援を受けた当時、同社はまだ無名に近いチップ企業だった。一般的なAI半導体とは異なる同社のハードウェアアプローチを、Singhは技術者として早い段階から検討できた。後にCerebrasの市場での存在感が高まったことで投資の正しさが分かりやすくなったが、判断が下されたのはそのずっと前だった。4

Foundation Capitalが約7％を保有し、Cerebrasの第3位株主となったことは、この初期投資を象徴する結果だ。Cerebrasは5月のIPO後、約500億ドルの企業価値で評価された。4

Mayfieldで投資する4つの領域

MayfieldでSinghが注力するのは、次の4分野だ。4

• AIハードウェアと半導体
• インフラソフトウェア
• サイバーセキュリティ
• フィジカルAI

ここでいうAIインフラは、チップだけを意味しない。AIモデルを動かす計算資源、データを運ぶネットワーク、システムを守るセキュリティ、そして現実世界で動作する物理システムまで含む、より広い領域だ。

Mayfieldは、インフラ層への投資を56年以上にわたって続け、100社を超えるインフラ企業のエグジット実績があると説明している。17 同社は現在、AI分野で30億ドル規模の投資方針を掲げ、創業初期のAI企業にとって最初の機関投資家になることを目指している。23

Foundation退社後のキャリア

Singhは2017年にFoundation Capitalを離れ、Neotribe Venturesを共同創業した。同社を4年間率いた後、アーリーステージ投資会社のCota Capitalに加わった。4

Mayfieldでの新たな役割は、技術企業を評価してきた経験と、創業初期に投資するスタイルをさらに結びつけるものだ。AIインフラ企業では、シードラウンドであっても非常に大きな資金調達が行われるケースが増えている。報道によれば、Mayfieldは約30億ドルの運用資産を背景に、シード投資で最大2000万ドルの小切手を書けるという。4

こうした資金力は、ラウンドの規模が大きくなったことで、従来の小規模ファンドが投資しにくくなる状況で重要になる。特に「メガシード」と呼ばれる大型の創業初期ラウンドでは、資本の規模そのものが投資機会へのアクセスを左右し得る。

半導体とネットワークに広がるMayfieldの投資先

SinghがMayfieldに惹かれた理由として、同社の半導体ポートフォリオも大きかった。報道では、投資先のUpscale AIとLumilensが例として挙げられている。Upscale AIは最近、20億ドルの評価額に達したとされ、Lumilensは55億ドルの評価額で7億ドルを調達したという。4

Lumilensは、AIインフラ向けの接続基盤を開発する企業だ。光トランシーバーに加え、スケールアウト向けのNPO（Near-Package Optics）や、スケールアップ向けのCPO（Co-Packaged Optics）技術を手がける。Mayfieldによれば、Lumilensは総額9億ドル超を調達し、評価額は55億ドルに達している。17

一方のUpscale AIは、AI向けに設計されたネットワークプラットフォームを開発している。Mayfieldは同社について、ユニコーン規模に達した2億ドルのシリーズAを発表したとしている。21

この2社が示すのは、AIの性能がプロセッサーだけで決まるわけではないということだ。計算資源同士をどう接続し、大量のデータをどれだけ効率よく移動させるかも、AIシステムのボトルネックになり得る。

Navin Chaddhaとの15年にわたる関係

Singhの採用には、MayfieldのマネージングパートナーであるNavin Chaddhaとの長年の関係も影響した。ChaddhaはSinghと15年来の知り合いで、2人はUpscale AIやVelaura AIを含む3社のスタートアップで取締役会をともに務めてきた。4

Chaddhaによれば、Singhの採用には「長い時間」がかかった。ただし、具体的な期間は明らかにされていない。両者は今回のタイミングについて、「星がそろった」と表現している。4

この関係は、単に新しい投資家を採用したという以上の意味を持つ。Mayfieldの経営陣は、Singhの技術的な判断力だけでなく、創業者を支援し、企業づくりに関わってきた姿勢も以前から知っているからだ。

AIインフラ投資で問われる「技術を見抜く力」

Singhの加入は、AIの基盤技術を評価できる投資家をVC各社が求めていることを映し出している。Cerebrasへの初期投資実績に加え、電気工学とチップ設計のバックグラウンドを持つSinghは、アプリケーション層からは見えにくい技術的な差異を検討できる。

Mayfieldにとっては、チップ、ネットワーク、インフラソフトウェア、セキュリティ、フィジカルAIを、創業直後の段階から一体的に見られる体制が強化される。一方のSinghにとっては、より大きな資本と幅広いポートフォリオを持つプラットフォームで、次世代の基盤AI企業を探す機会になる。4