元Google TPUエンジニアによるMatX、LLM専用チップ向けに約8000万ドルのシリーズAを調達

大規模言語モデルの学習と提供に特化したプロセッサを設計し、大規模クラスタでのスケールに最適化している。

活性化パラメータが70億以上のLLMに特化し、大規模クラスタ向けの高度なインターコネクトを備えたチップは、LLMの学習と推論においてNvidia GPUを10倍上回ることができる。

2023年12月に発表された2500万ドルのシードは、AIエンジェルのNat FriedmanとDaniel Grossが主導した。約8000万ドルのシリーズAは2024年11月にSpark Capitalが主導した。

GoogleでTPUチップ設計に携わったMike Gunterと、TPU向けAIソフトウェアを書いたReiner Popeが、AIワークロード用チップの不足を緩和するため、シリーズAの2年前にMatXを共同創業した。

シードは2023年12月に、頻繁に共同投資するNat Friedman（元GitHub CEO）とDaniel Gross（元Appleの検索・AI担当）から調達した。The Informationは2024年10月、MatXが7500万〜1億ドルを求めていると報じた。その後TechCrunchは、Spark Capitalが主導する約8000万ドルを確認した。MatXとSparkはコメントを拒否した。

創業者らは全面的に競争するのではなく、巨大パラメータのLLMクラスタという特定の角度からNvidiaを攻めた。

Google TPUの実績がチームに信頼性を与え、シードから1年足らずでの8000万ドル調達を現実のものにした。

高度なインターコネクトの主張は、単なるチップの生の速度ではなく、AIクラスタのスケーリングにおける真のボトルネックを狙っている。

このラウンドは、Nvidiaの需要が供給を上回る中で、AIエンジェルとセクターVCがハードウェアのムーンショットに資金を出す用意があることを示している。

1つのワークロードクラス——ここでは非常に大規模なLLM——に特化することで、インターコネクトの話が成立する限り、小さなチームが巨人に対してチップスタートアップを正当化できる。

2024年11月の報道時点で、MatXはシードとシリーズAを通じて約1億500万ドルを調達し、低3億ドル台のポストマネーバリュエーションを持ち、チップはまだ開発中だった。情報源では製品の出荷や顧客は発表されていない。