そのうちの1社、ショート動画大手・快手（Kuaishou）からスピンオフしたAIチップ企業「凌川科技（Transtreams）」がこのほど、シリーズAの追加ラウンドで数億元（数十億円）を調達した。啓賦資本（QF Capital）が出資を主導し、新国都（XGD）や金浦投資（GP Capital）、朝暉資本（Aurora Capital）、百度風投（Baidu Venture）、亦荘科創二期基金などが参加した。資金は次世代チップの開発、主力のAIチップ「SL200」の生産拡大、海外市場の開拓に充てられる。

凌川科技は快手のチップ事業部を前身としており、快手が北京市人工知能産業投資基金と共同で設立した企業だ。創業者の劉凌志氏は快手の元副総裁で、ファーウェイや米インテルでコア技術分野の管理職を務めた経歴も持つ。2018年に快手のチップ事業部を立ち上げ、24年3月にスピンオフして独立運営を開始した。

ショート動画やライブ配信、AI生成動画が急速に普及したことで、データセンターでは動画のエンコード・デコードやAI推論などの演算需要が拡大している。テキスト生成に比べ、動画生成では処理すべき画像データが圧倒的に多く、帯域幅やストレージ、リアルタイム演算にも高いレベルが求められるため、データセンターの運用コストや消費電力の増大につながっている。

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こうしたなか、凌川科技はAI処理で広く使われる汎用GPUとは異なるアプローチを選択した。AIの動画処理に特化したSoC（システム・オン・チップ）を開発し、画像処理やAI推論の需要に高いエネルギー効率で応えることを目指す。

同社の主力製品であるAIチップ「SL200」はすでに大規模な商用化を実現している。同チップは中国でいち早く開発された動画向けSoCで、動画処理、AI推論、マルチコアCPUなどの機能が統合されている。米半導体大手NVIDIAのAV1対応エンコーダーに比べ、圧縮効率は30～35％高く、1万個規模のチップクラスターでも月間故障率は0.01％未満に抑えられている。

SL200は出荷数がすでに累計10万個近くに達している。快手のほかアリババクラウド（阿里雲）やバイドゥクラウド（百度雲）、ビリビリ（Bilibili）といったIT企業で導入されており、快手ではライブ配信向けトランスコーディング処理の99％以上を担っている。

凌川科技はSL200をベースに、アクセラレータカードやエッジコンピューティングデバイス、動画解析一体型システムなども展開している。製品の用途もデータセンターのほか、スマートシティー、スマート製造、軌道交通、ドローンなどへと広がっている。

加えて、次世代のAIチップアーキテクチャの開発にも取り組んでいる。オープンソースのアーキテクチャ「RISC-V」をベースに、推論に特化したアーキテクチャと対応するソフトウエアプラットフォームを開発し、高性能GPUを大量に必要としないAI動画処理基盤の構築を目指す。同社によると、国産の3D集積技術を採用した次世代チップは今年4月にテープアウト（設計完了）を終えており、動画生成などマルチモーダルAIアプリケーションへの活用を重点的に進めていくという。

海外事業については、すでに快手の海外事業を足がかりに東南アジアや南米へ進出しており、ファーウェイのほか、サーバー企業の超聚変（xFusion）や新華三（H3C）、浪潮（Inspur）などと共同でソリューションを展開している。

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（翻訳・畠中裕子）

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報道によると、このプロジェクトは現時点ではまだ初期段階にあり、DeepSeekはチップ設計企業、半導体の受託製造企業、メモリサプライヤーなどと接触を進めている。また、社員紹介制度などの非公開ルートを通じてチップエンジニアの採用を進めているが、製造パートナーや試作スケジュールは未定だという。DeepSeekはこれまで主にNVIDIAの「H800」「H100」、ファーウェイの「昇騰（Ascend）」を用いてモデルのトレーニングと推論を行ってきた。

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ある分析では、学習段階に比べ、推論タスクの負荷はより安定しており、特定のモデルに対してハードウエアとソフトウエアの協調最適化を行う余地が大きい。そのため、専用のASIC（特定用途向け半導体集積回路）ソリューションの採用に適していると指摘されている。

独自半導体の開発を急ぐのはDeepSeekだけではない。グーグルが開発した「TPU（機械学習に特化した特定用途向け集積回路）」システムはすでに第8世代へと進化している。アマゾンの自社開発AIチップ「Trainium」は第3世代へと発展している。Anthropicは大規模言語モデル（LLM）「Claude」のトレーニングと実行にTrainiumを大規模に採用しているほか、OpenAIもTrainiumの容量約2GW分の契約を締結している。マイクロソフトは自社開発のAIチップ「Maia」に注力している。これにより、大手AI調達企業は、NVIDIAという単一供給業者への依存を体系的に低減しつつある。

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ただし、自社開発チップは、必ずしもNVIDIAを完全に置き換えることを意味しない。業界では、真の変化は調達関係の再構築にあると広く見られている。大規模なAI企業が「自社開発」という選択肢を持つ限り、最終的にNVIDIAのGPUを購入することになったとしても、価格交渉における主導権は高まるだろう。言い換えれば、DeepSeekが挑むのは必ずしもNVIDIAの市場シェアではなく、長年にわたりCUDA（NVIDIAが提供するGPU専用の並列処理プラットフォーム）エコシステムと供給優位性の上に築かれてきた価格決定権だ。もちろん、CUDAは依然としてNVIDIAにとって最も重要な競争上の障壁であり、短期的にはこのエコシステムの優位性を揺るがすことは難しいだろう。

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（36Kr Japan編集部）

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燧原科技は、国産AIチップの主要企業として、しばしば摩爾線程（Moore Threads、ムーア・スレッド）、沐曦股份（MetaX）、壁仞科技（Biren Technology）と並び「国産GPU（画像処理半導体）四小龍」と称される。摩爾線程と沐曦股份は2025年12月に科創板へ、壁仞科技は26年1月に香港証券取引所へ上場している。燧原科技のIPO審査通過で4社が資本市場に出そろう。中国国産チップの発展を資本市場が後押しする象徴的な節目とみられている。

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ただし、燧原科技を「GPU四小龍」に含めるかどうかは見方が分かれる。同社のチップは特定用途向けの「ASIC」に分類され、汎用GPU（GPGPU）路線の各社とは技術系統が異なるためだ。燧原科技を除き、汎用GPUの天数智芯（Iluvatar CoreX）を「四小龍」に数える見方もある。

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2018年3月設立の燧原科技は、AI学習（トレーニング）と推論に最適化したドメイン固有アーキテクチャー（DSA）を採用する。AI専用チップを手掛ける中科寒武紀科技（カンブリコン）や、ファーウェイ（華為技術）の「昇騰（アセンド）」と同じ技術路線に位置づけられる。

同社の売上高は2023年の3億100万元（約70億円）から、25年には9億9000万元（約240億円）へと急拡大した。年平均成長率は約81%に達する。一方、研究開発費がかさみ、累計の純損失は43億3900万元（約1000億円)に上る。黒字化はなお実現しておらず、同社は達成時期を早くて2026年とみる。

特筆すべきは、中国IT大手の騰訊控股（テンセント）が燧原科技の筆頭株主であり、最大の顧客でもあることだ。2025年はテンセント向け売上高が全体の8割超を占めており、今後はより幅広い市場で独自の競争力を示せるかが課題となる。

業界全体で見ると、国産化は依然として初期段階にある。目論見書によると、2025年の中国AIアクセラレータカード出荷量は約400万枚で、NVIDIA（エヌビディア）が約55％、AMD（アドバンスト・マイクロ・デバイセズ）が約4％を占めるなど、米国勢が依然として市場を主導している。中国メーカーではカンブリコンは約2.9％、燧原科技と沐曦股份はそれぞれ約1.7％だった。

大規模言語モデル（LLM）の学習・推論需要を背景に、中国のAIアクセラレータカード市場はここ2年で急成長している。エヌビディアが依然として高いシェアを維持する一方、国産AIチップの調達比率も上昇しており、中国メーカーには事業拡大の余地が広がっている。

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（36Kr Japan編集部）

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曦望は中国のAI大手「商湯科技（センスタイム）」 から独立してからわずか1年余りの間に、7ラウンドで総額約40億元（約920億円）を調達した。今回調達した資金は主に、第3世代の推論GPU「啓望S3」の量産出荷、新たなソフトウエアエコシステムの構築、ならびに後続のチップ「S4」「S5」の研究開発に充てられる。

同社は既に3世代にわたる推論GPUの開発を終え、数万個規模のGPUを量産展開。これにより、チップ設計から量産、ソリューション提供までの一貫した体制を構築した。

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2026年1月に発表されたフラッグシップ製品である啓望S3は、大規模モデルの推論処理に特化して設計されたGPUで、実際の推論負荷（ワークロード）を想定し、チップのアーキテクチャ、ストレージシステム、インターコネクト方式にいたるまで、システムレベルで設計したものだ。S3は「DeepSeek V3 / R1」など主要モデルの推論で、1トークンあたりの推論コストを前世代比で約90％削減したとされる。

「採用しなければ競争に勝てない」——トヨタも認めた中国製チップの実力

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（36Kr Japan編集部）

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算苗科技は中国科学院の汪福全博士によって設立された。半導体大手の米NVIDIA（エヌビディア）がGPUの世界市場を支配する中、3次元（3D）集積技術を採用することでAI処理のボトルネックとなっている「メモリーの壁」を解消しようとしている。

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算苗科技は、汎用GPU市場でエヌビディアとの直接対決に挑むのではなく、AIモデルの推論に特化したASIC（特定用途向け集積回路）を開発することにした。

汪博士は、従来のAIチップの課題は計算能力の不足ではなく、メモリー帯域幅による制約だと指摘する。「CoWoS」などの2.5D集積技術では、チップが小さな工場のようになり、基板上に並列配置されたメモリー（原材料）とコア（加工場）がデータバス（ベルトコンベヤー）で接続される。そのため、計算速度が大きく上昇した際のバス幅がボトルネックとなっている。

「NVIDIA H100チップはAIが推論を実行する際、計算ユニットの最大70%がデータの転送を待つ間にアイドル状態となっている。過去20年間で、コアの計算能力は6万倍増加したが、メモリー帯域幅はわずか100倍増にとどまっている」と説明した。

同社が採用した3D集積技術は、メモリーをコアの上に集積し、数十万本のシリコン貫通電極（TSV）を通じて垂直方向の高速データ転送を実現するものだ。これによって、メモリー帯域幅は16～32テラバイト毎秒（TB/s）と、NVIDIA B200チップの4倍に向上する。

推論特化型の開発を選んだ背景には市場の構造がある。AIモデルのトレーニングを担うのはごく一部の大手企業に限られ、将来的には計算リソースの9割が推論に充てられると汪博士はみる。コストと消費電力が重視される推論用途では、汎用性を切り捨てることで性能とコスト効率を両立できるという判断だ。

同社が開発した推論チップ「A4」は12ナノメートル（nm）プロセスを採用。「Llama」「Mixtral」などの大規模言語モデル（LLM）におけるスループットは、4nmプロセスのNVIDIA H200比で1.26〜2.19倍に達したという。

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暗号資産マイニングで磨いた3D技術、AIへ転用

算苗科技はもともと、暗号資産のマイニング技術を開発していた。2021年リリースのマイニング用サーバー「JASMINER X4」は3D集積技術を採用し、40nmプロセスでありながら、エヌビディアの7nmプロセス・グラフィックカードの20倍という電力効率を実現した。これにより、エヌビディアや米半導体AMDのグラフィックカードをマイニング分野から押し退け、8億元（約180億円）の売り上げをもたらした。

算苗科技の出発点は暗号資産のマイニングチップだった。2021年にリリースしたマイニング用サーバー「JASMINER X4」は3D集積技術を採用し、40nmプロセスながらエヌビディアの7nmグラフィックカードの20倍の電力効率を実現。エヌビディアやAMDをマイニング分野から押し退け、8億元（約180億円）の売上をもたらした。

ChatGPTがLLMブームを巻き起こした際、汪博士はAI推論がマイニングと同じ「メモリーの壁」に直面していることに気づき、AIチップ開発へと軸足を移した。マイニング時代に構築した3Dチップのサプライチェーンが、そのまま競争力の源泉となっている。

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「国産化」より「グローバル競争」

算苗科技のコアメンバーは、中国科学院計算技術研究所や声学研究所、清華大学などの出身者が多く、国産CPU「龍芯（Longson）」の開発者やマイクロリサーチアジアの主席研究員もいる。汪博士は「国産化というキーワードが業界に溢れているが、当社は設立当初からグローバル競争を見据え、世界トップクラスのチップメーカーを目指してきた」と強調する。

今後はエヌビディアが拡大見込みの市場シェアを取りにいくとともに、企業が自社でAIモデルを運用するオンプレミス需要にも照準を合わせる。3D集積技術による低消費電力という強みは、電力効率が特に重視されるエッジデバイス分野でも競争力になると見込む。

汪博士は、米国のエンジニアが「抽象的思考」やソフトウエア開発に長けているのに対し、中国のエンジニアは「具体的思考」やハードウエアの改良が得意なため、中国メーカーには、限られたスペースで最高の性能を実現するASIC設計の資質があるとの見解を示した。ASIC開発でもマイニング分野での成功を再現し、中国メーカーとしてチップ市場の一角を占めたいとしている。

「採用しなければ競争に勝てない」——トヨタも認めた中国製チップの実力

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（翻訳・大谷晶洋）

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DeepSeekは長らく外部資本の受け入れを拒否し、業界から「謎の存在」とも呼ばれてきた。この方針転換の背景について、関係者の間では、創業者の梁文鋒氏が研究開発コストの急騰や人材獲得競争の激化に対応するとともに、従業員向けストックオプションの市場価格を設定する仕組みを整えるための戦略的判断との見方が広がっている。これまで同社の資金は、親会社でもあるクオンツ・ヘッジファンドの幻方量化（High-Flyer Capital Management）が全額を賄ってきた。今回の外部調達への転換は、同社の商業戦略における重要な節目とみられている。

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ただし、資金調達の実現には高いハードルがある。中国の業界関係者によれば、この情報が出回ってからわずか数日間で問い合わせが殺到しているものの、実際に出資できる枠は極めて限られているという。複数の投資家が「枠を奪い合っている」と明かし、ある大手国有系投資機関の担当者は「情報は事実だと思うが、今のところまったく入り込む余地がない」と語った。

The Informationはまた、DeepSeekの中国発企業という背景が、米国の一部の潜在的投資家にとって懸念材料になり得ると指摘した。米メディアQuartzの分析では、今回の調達ラウンドの参加者は中国国内の機関投資家が中心になるとみられている。

一方、DeepSeekはこの資金調達と並行して、4月末に次世代のAIモデル「DeepSeek V4」の発表を予定している。パラメーター数は前モデルから倍増して1兆規模に達し、ファーウェイの昇騰（Ascend）チップなど中国国産AIチップへの完全対応を初めて実現する見通しだという。

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（36Kr Japan編集部）

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同社の資金調達ペースは目を引く。昨年5月にはシリーズAで1億ドル（約160億円）、今年3月にはシリーズB1で1億2000万ドル（約190億円）を調達しており、今回のB2を合わせた累計調達額は約3億7000万ドル（約590億円）に達する。

ホライズン発のD-Robotics、約190億円調達　ロボットの“頭脳”プラットフォームを強化

D-Roboticsは2024年5月、AI半導体大手「地平線機器人（ホライズン ・ ロボティクス）」のロボット部門からスピンオフして設立された。自社でロボット本体の製造は行わず、ロボットメーカーに対してコンピューティングチップ、アルゴリズム、ソフトウエア開発プラットフォームなど、ロボットの「脳」にあたる中核技術を提供している。

ロボット関連企業の顧客はすでに400社以上に達している。コンシューマー向けロボット市場では、AIチップ「旭日（Sunrise）」シリーズの出荷数は2024年時点で500万個を突破。人型ロボット（ヒューマノイド）分野でも、「自変量機器人（X Square Robot）」「星動紀元（ROBOTERA）」「逐際動力（LimX Dynamics）」「広州汽車集団（GAC）」などの大手が、ロボット開発キット（RDK）「S600」を率先して導入している。

同社は今年末には、中国の先進プロセスを採用した新型チップ3種の投入を予定しており、製品ラインナップの強化を急ぐ。

＊1ドル＝159円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

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在庫残高は9億4900万元（約220億円）と前年比520.4％増となった。旺盛な下流需要への対応に加え、供給網の安定確保を目的とした戦略的な積み増しとみられる。

中国AIチップ「1万枚出荷」が9社以上。国産シェア35％に急拡大、NVIDIA「一強」に風穴

同社は、摩爾線程（Moore Threads）、沐曦股份（MetaX）、燧原科技（Enflame Technology）と並び、「国産GPU四小龍」の一角として知られる。2026年1月には香港市場に上場し、初日の株価は82％超上昇するなど、市場の高い期待を集めた。

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もっとも、2022年から2024年にかけての累計純損失は63億元（約1450億円）を超えており、巨額の研究開発投資が続く厳しい局面にある。AI半導体の国産化需要を追い風に事業規模は拡大しているが、損益分岐点に達し、安定的な利益を確保するまでには、なお相応の時間を要する見通しだ。

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（36Kr Japan編集部）

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一盛新材料は2024年9月設立の新興材料メーカーで、金属基複合材料の開発・製造を主軸とする。界面制御技術やニアネットシェイプ成形技術、低コスト製造プロセスなどを強みとする。創業者の武高輝氏は、アジア太平洋材料科学院（APAM）のフェローを務める権威で、中国における金属基複合材料の開発・製造を主導してきた人物だ。

同社は、ダイヤモンドと銅、ダイヤモンドとアルミニウムを組み合わせた超高熱伝導材料のほか、グラファイトとアルミニウム、炭素繊維とアルミニウム、炭素繊維とマグネシウムを組み合わせた複合材料、炭化ケイ素とアルミニウムを組み合わせた高熱伝導・低熱膨張材料などの新材料を開発・製造。軽量・高熱伝導・高強度といった特性を活かし、先端半導体、航空宇宙、新エネルギー車（NEV）などの分野に供給している。

AI向けコンピューティング需要の急拡大、NEVの普及、通信基地局の高度化に伴い、半導体チップの消費電力は従来の4〜5倍に増加し、発熱量も激増している。従来の材料では対応が困難な領域が増えており、同社が手掛ける超高熱伝導複合材料は、「選択肢の一つ」から「必須材料」へと変わりつつある。

武氏によると、ダイヤモンドと金属を組み合わせた超高熱伝導材料だけでも、中国で100億元（約2300億円）規模の市場を形成する可能性があるという。とくにAIデータセンターや6G通信、低軌道衛星などの分野での需要増を見込んでいる。

製造面では、銅粉とダイヤモンド粉を混合して焼結する一般的な粉末冶金法とは一線を画す「真空加圧含浸法」を採用した。圧力をかけて液状の金属をダイヤモンドの成形体に浸透させることで、ほぼ100％の相対密度を実現する。

独自開発の「タングステン被覆層の膜厚制御技術」は、ダイヤモンドと金属基との間に熱伝導性の高い界面を形成するとともに、有害な界面反応も抑制する。航空宇宙分野の厳しい環境試験（高温多湿・熱衝撃試験）においても、熱伝導率の減少率を2.5％未満に抑え、高い安定性を証明している。

同社のダイヤモンド／アルミニウム複合材料の熱伝導率は550〜750W/m・K、ダイヤモンド／銅複合材料では750〜980W/m・Kに達し、いずれも住友電工やプランゼーなど世界大手の製品を上回る水準としている。

また、独自の引き上げ式装置により、複雑な形状の部材を一度の工程で成形（ニアネットシェイプ）でき、表面粗さの精密な制御とコスト低減を両立させた。航空宇宙向けヒートスプレッダでは最大300センチ四方まで対応し、表面粗さ（Ra）も0.4〜0.8マイクロメートルに制御できるという。

「一盛新材料」の製品

これまではハルビン工業大学国家重点実験室の設備を用いた少量生産・供給にとどまっていたが、今回の資金調達を受け、自社開発の自動浸透装置を稼働させる予定だという。装置1台あたりの年産能力は数百枚規模となる見通しで、将来的には設備を拡充し、年産1000万枚体制を目指す構えだ。現在は光モジュールやデータセンター、NEV分野の大手顧客開拓を加速させている。

（36Kr Japan編集部）

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2021年設立の同社を率いるのは、米スタンフォード大学卒業後、米アップル（Apple）のXR部門で技術開発に携わった王超昊最高経営責任者（CEO）だ。

今回発表した「G-X100」は、最先端の5ナノメートル（nm）プロセスを採用。MRデバイスの最大の課題である「遅延」と「消費電力」の解決に特化しており、P2P通信の遅延で9マイクロ秒という世界記録を樹立した。

このチップはヘッドセットの両目出力8K/120Hzや6DoFセンサー、アイトラッキング、ジェスチャーセンサー、深度センサーのアルゴリズムに対応するほか、ヘッドセット側の消費電力をわずか3Wに抑え、分散コンピューティングに加えてプラットフォームやオペレーティングシステム（OS）をまたぐ互換性も有する。

同社はチップ単体にとどまらず、デバイスプラットフォームやソフトウェア開発キット（SDK）を網羅するソリューション「極域」を展開する。クロスリアリティ（XR）やロボット、スマートカー、インダストリアルIoT（モノのインターネット）といったさまざまな分野に導入可能だ。

なかでもMRデバイス専用「G-X100-M1」モジュールのリファレンスデザインは、デバイスの総重量を100グラム以下に抑えつつ、5K相当の高解像度な「カラーパススルー（現実の景色を映像で投影する機能）」を実現できるという。

万有引力はこれまでに、米VCのIDG資本や紅杉（HongShan、旧セコイア・チャイナ）、さらには音響大手の歌爾（Goertek）やゲーム大手の米哈遊（miHoYo）などから累計20億元（約440億円）近くを調達。中国の空間計算分野で最も期待される有力企業の一社となっている。

王CEOは「空間計算技術によって、世界そのものがOS（基本ソフト）になる。ロボット、XRグラス、スマートカーが同じ基盤上で動く時代が来る」と展望を語る。現在、ARグラスの雷鳥創新（RayNeo）や李未可（Lawaken）、ロボット開発の燧石機器人（Flint Robotics）、音響システムの歌爾丹拿（Goer Dynamics）など各界の主要企業と提携し、技術の社会実装を急いでいる。

＊1元＝約22円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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