OpenAI元研究者3人、企業向けに低価格AIを販売

元OpenAI研究者3人が創業したApplied Computeは、顧客自身のデータでオープンモデルをファインチューニングし、自社クラウド上で稼働させることを通じて、33億ドル評価で3億5000万ドルの資金調達ラウンドを交渉中だ。訴求点はコストであり、本当の問いは、その内部のデータがどうなるかだ。

2025年1月にDeepSeekがR1をリリースしたとき、シリコンバレーはそれを警告の一発と受け止めた。マーク・アンドリーセンはスプートニクに例え、Scale AIのアレクサンダー・ワンは目を覚まさせる警鐘と呼んだ。OpenAI社内の3人の若手研究者は、それをビジネスチャンスと捉えた。

5か月後、ヤシュ・パティル、リズム・ガーグ、リンデン・リーは退社し、サンフランシスコでApplied Computeを創業した。同社はオープンモデル——アリババのQwen、MoonshotのKimi——を顧客自身のデータでファインチューニングし、その成果を自社クラウド上で稼働させる。

経済性こそが論拠だ

その差は微妙なものではない。AnthropicのFableやOpenAIのSolのような最先端のプロプライエタリモデルは、一部のオープンな代替モデルに比べて、100万トークンあたり最大で約40倍のコストがかかる可能性がある。パティル氏は、自社プラットフォームを使えば、最強のフロンティアモデルを使う場合に比べて顧客のコストを最大10分の1に削減できると語っており、企業もそのことに気づき始めている。

今回のラウンドはエンジェル投資家のエラド・ギルが主導し、ラックス・キャピタルとクライナー・パーキンスが再び参加している。パティルによれば、資金の大半はチップに充てられる。このサービスの背後にあるクラウドこそが製品だ。

顧客は評価額より先にやって来た

DoorDashはこのプラットフォームを使い、配達ネットワークに参加するレストラン向けの正確なメニューを生成している。Nvidiaは、オープンウェイトモデルであるNemotronのトレーニングを継続するためにこのプラットフォームに来た。法律AI企業のHarveyは、訴訟ファイルと契約書を2か月足らずでレビューするエージェントを構築した。同社のリサーチ責任者ニコ・グルーペンによれば、この作業は以前ならチームと数年を要したという。

パティルは23歳。オースティンのインド系移民の家庭で育ち、父親はクアルコムとARMで回路設計をしていた。スタンフォードでの夕食会でサム・アルトマンに会い、数カ月後にメールを送り、20歳でOpenAIに入社。そこでトレーニング基盤とCodexに携わった。

ピッチが答えていない問い

そうした導入のすべてが、企業の最も機密性の高い資料——メニュー、法務ファイル、社内文書——を、20人規模のスタートアップが運営するトレーニングパイプラインへと移す。それがこの取引の条件だ。データをトークン単位でフロンティアラボに送るのをやめ、より小規模なベンダーにまとめて渡し始めるのである。

推論の低コスト化は現実であり、多くのワークロードにとって正しい選択だ。しかしコストは意思決定の簡単な半分にすぎない。残りの半分は、誰がデータを閲覧できるのか、誰がモデルをコピーできるのか、テナント境界がどのように強制されるのか、そしてベンダーが買収された日に何が起きるのか——なぜなら33億ドルという評価額は、まさに買収で終わる類の数字だからだ。

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出典：Forbes Vietnam、2026年11月号、Applied Computeに関する報道。

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