製品ポートフォリオ

Absci は、抗体を含むバイオ医薬品をウェットラボ検証と密接に結合したインシリコ モデリングで設計および最適化する、生成 AI を活用した創薬プラットフォームを構築しています。同社のプラットフォームは、より優れた生物学的製剤をより迅速に作成することに重点が置かれており、新しい生物学の探求、リスク除去された治療プログラムの実施、内部パイプラインとパートナー パイプラインの両方の強化に AI を使用します。

Axiado は、アクセラレーテッド コンピューティングや AI データセンター インフラストラクチャ向けに、AI を活用したプラットフォームのセキュリティおよびシステム管理ソリューションを構築しています。同社の技術は、シリコンレベルの信頼のルート、暗号化、認証、証明、プリエンプティブ脅威検出を組み合わせて、ネットワーク、ペリフェラル、物理的なサイドチャネル攻撃からサーバーとインフラストラクチャを保護します。

Ayar Labs は、フォトニクスとカスタム ASIC ベースのソリューションを活用して専用の AI インフラストラクチャを構築し、効率的で広帯域幅、低レイテンシのデータセンター相互接続と AI 演算のスケーリングを実現しています。同社のプラットフォームは、次世代 AI とハイパースケール コンピューティングを効率的に推進するために、専用のマルチチップ パッケージとフォトニック インターコネクトを提供することに重点が置かれています。

Bodo.ai は、標準的な Python (Pandas、NumPy など) をスーパーコンピューティングスタイルの並列処理に変換する次世代の演算エンジンと自動並列化 JIT コンパイラを構築しています。同社のプラットフォームは、大規模なデータ処理と AI ワークロードの高速化に重点が置かれている一方で、ユーザーがコードを書き換えなくてもクラウドと消費電力のコストを削減できるようにします。

Celestial AI は、広帯域幅、低レイテンシのネットワーキング、AI データセンター向けの演算接続のスケールアップを提供する光インターコネクト テクノロジを中心にした最先端の AI インフラストラクチャを構築しています。同社のプラットフォームは、パフォーマンスと拡張性を備えた大規模な AI モデルのトレーニングと推論を可能にすることに重点が置かれており、シリコンおよびネットワーク レベルでの接続、スイッチング、パッケージングを見直しています。

Cellular Intelligence は、ヒト幹細胞の基盤モデルと胚発生の "デジタル ツイン" を構築し、細胞治療用のヒト組織を大規模に生産しています。同社のプラットフォームは、次世代の細胞療法の設計、最適化、製造に AI 駆動モデルを使用することで、細胞交換による治療をより迅速かつ予測可能で、より低コストにすることに重点が置かれています。

CHAI AI は、ユーザーが非常に魅力的でカスタマイズ可能なチャットボットを作成、操作できる対話型 AI システムを構築しています。同社のプラットフォームは、相互作用の深さ、ユーザーの好みとの合致、エンゲージメント全体の質に応じてモデルを調整することで、豊かで感情的な共感を呼ぶ体験を提供することを重視しています。

Chipletz は Smart Substrate™ 高度パッケージング技術を構築しています。これにより、演算、I/O、セキュリティ、HBM などの違うタイプのチップレットをインターポーザーなしで単一の高密度システムに統合できるようになります。同社のプラットフォームは、AI および高性能コンピューティング システム アーキテクチャの見直しに重点が置かれており、チップレット統合を使用して従来のモノリシック SoC よりもパフォーマンス、柔軟性、帯域幅が高くなっています。

Classiq は、ゲートレベルの回路を手動でコーディングするのではなく、抽象度の高い機能記述から複雑な量子アルゴリズムをモデル化、合成、コンパイルできる量子ソフトウェア開発プラットフォームを構築しています。そのプラットフォームは、ハードウェア特性に合わせて最適化された量子回路を大規模に生成することに重点を置いているため、企業や研究者は、クラウドと量子ハードウェアの多様なバックエンドで量子アプリケーションをより容易に設計、分析、展開できます。

Cohere は、開発者や企業がテキスト生成、分析、検索、コンテンツ管理のための強力な AI ツールを統合するための大規模言語モデルと自然言語処理モデルを構築しています。このプラットフォームを使用して、セキュアかつスケーラブルでカスタマイズ可能な AI ソリューションを提供できるため、チームはインサイトを獲得し、生産性を向上させ、複雑な言語タスクを自動化できるようになります。

DriveNets は、クラウドネイティブのネットワーキング ソフトウェアを開発しています。このソフトウェアは、従来のルーティング インフラストラクチャを分離し、オープンなホワイト ボックス ハードウェア上で動作する、スケーラブルなソフトウェアベースのネットワーク クラウドへと再構成します。同社の Network Cloud および Network Cloud-AI プラットフォームは、サービス プロバイダー、クラウド オペレーター、AI インフラストラクチャ構築企業が、コア ルーティングとイーサネットベースの AI ファブリックをより柔軟かつ自動化された方法で、コスト効率よく拡張できるよう支援します。

Efinix は、エッジ、エンベデッドおよび AI アプリケーションに高性能なプログラマブル ロジックを提供するコンパクトで電力効率に優れた FPGA ファミリ (Trion™ や Titanium™ など) を構築しています。同社のデバイスは、マシン ビジョン、オートモーティブ、ハンドヘルド医療機器など、スペースや電力に制約のあるシステムで AI アクセラレーション、リアルタイム分析、カスタム デジタル ロジックの実現に重点が置かれています。

Eliyan は、高速なダイ間およびチップ間相互接続用の IP とチップレットを構築し、先端パッケージング技術と標準的なパッケージング技術の両方で高密度かつ低消費電力のリンクを実現しています。そのプラットフォームは、AI および HPC の IO とメモリのボトルネックの解消に重点を置いています。それを可能にしているのがインターポーザーレベルの帯域幅、低レイテンシ、柔軟なマルチダイ統合で、特殊で高価なパッケージングを使用することなく実現しています。

Essential AI は、基盤研究を加速し、高度な AI ツールを幅広く利用できるようにするオープンプラットフォーム型の深層学習システムを構築しています。このプラットフォームは、フロンティア モデル機能を進歩させることと、開発者や研究者が最先端の AI システムを使用して実験、開発、技術革新を推進できるようにすることに重点が置かれています。

Ethernovia は、次世代のソフトウェア定義車両を支えるオートモーティブ グレードのイーサネット PHY とネットワークスイッチング ソリューションを構築しています。同社のプラットフォームは、帯域幅が広く、レイテンシが低く、電力効率に優れたデータ転送を提供することに重点が置かれており、高度なドライバー支援、自動運転、さまざまな車載センサー ワークロードをサポートします。

Featherless AI は、開発者や企業の API がオープンウェイト AI モデルの幅広いカタログにアクセスできるようにするサーバーレス推論プラットフォームを構築しています。同社のプラットフォームは、モデルの展開の簡素化、専用オープン モデルへのアクセスの拡大、大規模な推論インフラストラクチャの運用上の複雑さの軽減に重点を置いています。

Fireworks AI は、GPU インフラストラクチャを直接管理することなく、開発者や組織が生成ワークロードや推論ワークロードを展開し、拡張できるようにするクラウドネイティブ AI インフラストラクチャを構築しています。同社のプラットフォームは、モデルの展開を簡素化し、サーバーレスで柔軟なオプションを提供することに重点が置かれているため、ユーザーは生産規模の AI を効率的に運用できます。

Generative Bionics は、高度なロボティクス、人工知能、設計を組み合わせて、現実世界の環境で安全かつ確実に動作する、インテリジェントな人型ロボットを構築しています。同社のプラットフォームは人間の潜在能力の強化に重点が置かれ、人を中心に設計されたヒューマノイドを、製造、医療、在宅支援全体で展開し、産業生産に向けて規模を拡大しています。

Genki Robotics は、汎用ロボットの能力向上に向けてヒューマノイド ロボティクス技術を開発しています。同社では、AI の進歩が実世界での運用に新たな可能性をもたらす中、能力と適応性の高いヒューマノイド ロボットの実現に必要なコア システムの開発とプロトタイピングに力を入れています。

Hark は、人間と機械をつなぐ新しいユニバーサル インターフェイスの実現に向けたパーソナル AI システムを構築しています。同社のプラットフォームは、基盤モデル、エージェント型マルチモーダル ソフトウェア、永続メモリ、AI ネイティブ ハードウェアを組み合わせています。これにより、ユーザーのデジタル タスクの負担を軽減し、より積極的でパーソナライズされた人間中心のインテリジェンスを通じてユーザーがテクノロジと対話できるよう支援します。

Hugging Face は、機械学習モデルとツールのオープンなエコシステムを構築しています。このエコシステムにより、業務担当者は自然言語処理、コンピューター ビジョンなどのタスク全体で AI モデルを共有、展開、コラボレーションできます。同社のプラットフォームは、オープン性、コミュニティ主導の開発、アクセシビリティを重視しており、開発者や研究者が最新の AI ツールを幅広く利用できるようにします。

Kepler Computing は、相互接続された多数のノードを単一のより強力なシステムとして利用できるように設計された分散コンピューティング技術を構築しています。同社のアプローチは、コモディティ化したハードウェアのクラスターを耐障害性と拡張性に優れたコンピューティング ファブリックに統合して、データ負荷とシミュレーション負荷の高いワークロードに対応させることで、ムーアの法則の有効期間を長くすることに焦点を当てています。

Liquid AI は、演算の効率性と柔軟性を最適化することで、エッジ ハードウェアからクラウドに至るまでのデバイス全体の基盤モデルの展開が可能な高効率のフルスタック AI ソリューションを構築しています。同社のプラットフォームは、低レイテンシの推論とプライバシーを中心とした機能をオンデバイスで直接提供する、カスタマイズ可能で高性能 AI の提供に重点が置かれています。

Luma AI は、ユーザーがテキスト、画像、またはビデオ入力から高忠実度の画像、ビデオ、3D コンテンツを作成できるようにするマルチモーダル生成 AI システムを構築しています。このプラットフォームは、映画製作者からデザイナーに至るまでのクリエイターの能力を高めることに重点が置かれており、直感的で AI 主導のワークフローを通じてアイデアをフォトリアリスティックなビジュアルに変換するツールを備えています。

Moreh は、違うタイプが混在する大規模なアクセラレータ群を、フロンティア規模のモデル向けの効率的な単一 "AI コンピューター" に変える AI インフラストラクチャ ソフトウェアを構築しています。同社のプラットフォームは、並列化、スケーラビリティ、パフォーマンス最適化などのハイパースケールの課題を解決すると同時に、データセンター事業者にとってのベンダー ロックインを回避することに重点が置かれています。

Odyssey は、複雑で動的なさまざまな環境を包含する物理的世界を AI システムが理解し、シミュレーションし、相互作用できるようにするための汎用的世界モデルを構築しています。同社のプラットフォームは、ロボティクス、ゲーミング、自律システム、インタラクティブ ソフトウェアなどの用途に向けたリアルタイムで物理的に正確な世界シミュレーションの発展に焦点を当てています。

Pliops は、データベース、分析、AI データパス処理をオフロードして最適化するストレージおよびデータ高速化エンジンである Extreme Data Processor (XDP) を構築しています。同社のソリューションは、データの保存方法、インデックス作成方法、フラッシュベースのシステムでのアクセス方法を変更することで、インフラストラクチャ コストを削減すると同時に、最大レベルの高速化を実現することに重点が置かれています。

RadixArk は、大規模な推論とトレーニングのためのフロンティア AI インフラストラクチャを構築しており、特に高度なモデルサービング システムのオープン化、効率化、アクセシビリティ向上に注力しています。同社は SGLang と関連インフラストラクチャを中心に、推論コストの削減、スループットの向上、多様なハードウェア環境における本番環境向け AI ワークロードへの対応を実現する技術を開発しています。

Ranovus は、次世代データセンター向けのマルチテラビット インターコネクトを実現するために、ODIN® プラットフォームなどの共同パッケージ型の光およびシリコンフォトニクス光学エンジンを開発しています。同社のソリューションは、従来の電気的接続では容量面でも電力面でも限界に達している AI/ML 最適化型のインフラストラクチャに対応可能な拡張性と電力効率の高い帯域幅を提供することに重点が置かれています。

Recursive は、再帰的自己改善、継続的な発見、自動化された科学実験に重点を置いた AI 研究インフラストラクチャを構築しています。同社の技術は、AI が自ら実験を実施し、長期にわたって安全に自己改善できる AI システムの実現を目標としています。そのために、まずは AI 研究とモデル開発を進め、将来的には幅広い科学分野へ展開する計画です。

Runway は生成 AI モデルやクリエイティブ ツールを開発し、テキスト、画像、参照メディアを高忠実度の動画やその他のリッチ マルチメディア コンテンツに変換できるようにしています。同社のプラットフォームは、本番環境ですぐに使える直感的なワークフローをクリエイターや企業に提供することに重点を置いており、最先端の動画モデルやマルチモーダル モデルを利用した、映画のような動画の生成、編集、世界シミュレーションが可能です。

Scale AI は、企業が高品質のトレーニング データを準備し、信頼性が高くスケーラブルな AI システムを構築するためのインフラストラクチャとデータラベリング サービスを構築しています。同社のプラットフォームは、迅速で大規模な AI 開発を実現することに重点が置かれており、データ注釈、モデル評価、パイプライン オーケストレーションを合理化します。

ScaleFlux は、データを直接ドライブ上で圧縮、処理、管理するオンデバイス コンピュテーショナル ストレージを備えた NVMe SSD および CXL 対応メモリ製品を構築しています。同社のプラットフォームは、データセンターと AI のワークロードがデータの増加に対応できるよう支援することに重点が置かれており、パフォーマンス、密度、耐久性を高めながら、インフラストラクチャを簡素化し、TCO を削減します。

Sciforium は、リアルタイム AI アプリケーション用の独自の高効率サービス提供プラットフォームと共に、バイトネイティブのマルチモーダル基盤モデルを構築しています。同社のプラットフォームは AI インフラストラクチャの見直しに重点が置かれ、開発者は強力なマルチモーダル モデルを、従来の推論に比べてわずかなコストで実行できます。その支えとなるのが、AMD をはじめとするパートナーとのハードウェアに関する緊密な連携です。

Seekr は、正確性、説明可能性、信頼性が最優先される政府および重要インフラ環境向けに、AI を活用した意思決定支援システムを構築しています。同社のプラットフォームは、リーダーが明確さ、信頼性、完全な説明責任を持って重要な意思決定を下すのに役立つ AI ソリューションの提供に重点が置かれています。

SiFive は、低消費電力のエンベデッド コアから、AI ワークロードやデータセンター ワークロード向けの拡張性に優れたベクトルおよび行列エンジンに至るまでのカスタマイズ可能な RISC-V プロセッサ IP ポートフォリオを構築しています。同社の製品はチップ設計者に柔軟で高性能な CPU IP を提供することに重点が置かれているため、オープンな ISA 上のエッジ、オートモーティブ、データセンター向け AI システムでシリコンを差別化できます。

Tensormesh は、大規模言語モデルを提供するコストとレイテンシを削減する AI 推論最適化ソフトウェアを構築しています。同社のキャッシングアクセラレーション プラットフォームは、分散型 KV キャッシュの再利用と LMCache テクノロジを中心に構築され、冗長な演算を削減することで、企業がデータや運用環境を自社で管理しながら GPU の利用効率を向上できるよう設計されています。

TensorWave は、トレーニングや推論のワークロードに対応できる高性能 AI クラウドと HPC インフラストラクチャを構築しています。同社のプラットフォームは、AMD Instinct™ アクセラレータ専用に構築されており、大規模な AMD ネイティブ GPU クラスター、水冷、および要求の厳しい AI ワークロード向けに設計された最適化ネットワークを通じて、拡張性に優れたメモリ最適化演算を提供します。

Teramount は、ユニバーサル フォトニック カップラーを使用して、光ファイバーをシリコンフォトニクス チップに接続するソリューションを構築し、より高い許容度とスケーラビリティを実現しています。同社の技術は、データセンターおよび通信システムが高速で低コストのフォトニック インターコネクトを実現できるよう大容量光パッケージの簡素化に重点が置かれています。

Thinking Machines は、マルチモーダル AI システムとツールを構築し、組織が最先端のモデルをファインチューニングし、独自のニーズに合わせてカスタマイズできるようにしています。同社のプラットフォームは、オープン サイエンス、人間と AI のコラボレーション、高度に設定可能なモデルの挙動を通じて、高度な AI をより理解しやすく、一貫性があり、広く有用なものにすることに重点が置かれています。

Uniphore は、データ、知識、エージェント、モデルを統合する包括的な "ビジネス AI クラウド" を構築して、企業が顧客サービス、セールス、人事などに AI 主導のワークフローを導入できるようにします。同社のプラットフォームは、組織のプロセスに直接組み込まれる、安全で拡張性に優れたエンタープライズ対応の AI アプリケーションの提供に重点が置かれています。

Upstage は、エンタープライズクラスの大規模言語モデルとドキュメント処理エンジンを構築し、企業がワークフローを自動化し、医療、金融、保険、製造などの分野の運用効率を向上できるように支援しています。同社のプラットフォームは、チームによるドキュメントや情報の処理方法の変革に重点が置かれており、AI を使用して手間がかかる作業を合理化します。

Video Rebirth は、クリエイティブな想像力とそのまま制作に活用できるビジュアル コンテンツを橋渡しする AI ネイティブの動画生成技術を構築しています。同社の BACH インダストリアルグレード AI エンジンは、コヒーレントで制御可能で物理的に一貫性のある 30fps のビデオ アセットを生成することに焦点を当てているため、技術面での障壁が減り、クリエイターはアイデアを商用対応のビジュアルやインタラクティブな世界に変換できます。

Vultr は、柔軟なリソースのプロビジョニングを備えたクラウド インフラストラクチャとスケーラブルな演算サービスを構築し、AI ワークロードを含むアプリケーションをオンデマンドで展開できるようにしています。同社のプラットフォームは、信頼性が高く、低コストで使いやすいインフラストラクチャの提供に重点が置かれており、クラウドベースのサービスを実行する際の障壁を低くします。

Wayve は自動運転向けのエンボディド AI を開発しています。エンドツーエンドの学習を活用し、車両が複雑な現実世界の環境を認識し、推論し、ナビゲートできるよう支援しています。同社の AV2.0 アプローチは、自律性のため大規模な運転データで基礎モデルをトレーニングすることに焦点を当てており、これにより自動車メーカーやモビリティ プラットフォームが適応性に優れた量産対応の自動運転機能をグローバル市場に展開できるようになります。

World Labs は、精細でナビゲーション可能な 3D 環境を作成し、相互作用できる空間インテリジェンス AI システムを構築しています。同社のプラットフォームは、AI の "ワールド モデル" 機能を提供することに重点が置かれています。モデルが 3D ワールドを認識し、生成し、推論し、相互作用できるため、設計、シミュレーション、臨場感あふれるストーリーテリング、具体化されたインテリジェンスの新しい形を可能にします。

Xanadu は、光ベースの量子ビットを使用したフォールトトレラントな量子コンピューティングに向けて拡張できるように設計されたフォトニック量子コンピューティング システムを構築しています。同社のプラットフォームは、量子ハードウェア、フォトニック チップ製造、ソフトウェア ツールを組み合わせることにより、高度な科学および産業用ワークロード向けに、量産しやすく、利用しやすい実用的かつ大規模な量子コンピューティングの実現を目的としています。

Xelera は、ハードウェアに依存しないアクセラレーション ソフトウェア プラットフォームである Xelera Suite を構築しています。このプラットフォームは、アプリケーションを GPU、FPGA、その他のアクセラレータをブリッジすることで、データセンターとクラウドのワークロードを強化します。同社のソフトウェアは、クラウド、金融、リアルタイム分析環境全体にアクセラレータを導入することで、超低レイテンシ、高スループットのコンピューティングと TCO の削減を実現することに重点が置かれています。

xAI は、次世代 AI のモデル機能と研究を推進するために、大規模な AI および機械学習テクノロジを構築しています。同社のプラットフォームは、高度なアプリケーションを強化し、AI 主導のタスクで実現可能なものを増やすことを目的とした高性能モデルに重点が置かれています。

Xsight Labs は、AI およびクラウド インフラストラクチャ向けのエンドツーエンド イーサネットおよびエッジ処理ソリューションに特化したファブレス半導体企業として、高性能接続用シリコンを構築しています。同社の製品は、クラウド、AI ファクトリ、エッジ コンピューティング ネットワークの基盤を再構築する広帯域幅、低レイテンシのリンクの提供に重点が置かれています。

Zyphra は、エッジ環境とオンプレミス環境でエージェントの挙動を効率化するように最適化されたマルチモーダル AI アーキテクチャを設計しています。Zamba および ZAYA のハイブリッド モデル ファミリは、完全に AMD ネイティブのハードウェアおよびソフトウェア プラットフォーム上でのトレーニングにより、最先端クラスの推論と演算オーバーヘッドの大幅な削減を実現しています。