Kepler Computing、AIメモリ革新のためにCHIPS法の2億4500万ドルの資金を確保

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Kepler Computingは、CHIPS法に基づく$245Mのプロジェクト資金を獲得。これはAIメモリ技術への$874Mの取り組みの一部である。同社の強誘電体RAMは、より高速でエネルギー効率の高い設計により、AI計算のボトルネックを解決することを目指している。Keplerは2025年の$391MのシリーズDを含め、合計$660M以上を調達している。この動きは、高性能メモリへの需要が高まる中、AIと暗号資産に関するニュースが増加しているトレンドと一致している。

AIのブームにはボトルネックが存在するが、それは計算能力ではない。メモリである。2026年第1四半期にDRAM価格は2倍に跳ね上がり、高帯域幅メモリは2027〜2028年までに売り切れ状態となっている。また、主要なチップメーカーすべてがウエハの生産能力を確保するために必死になっている。その混乱の中、カリフォルニア州モラガ発のスタートアップ、Kepler Computingが登場した。同社は、フェロエレクトリックRAM技術により、チップがデータを処理する方法を根本的に変えることができると主張している。

米国商務省は、この提案に同意しているようだ。7月29日から30日にかけて、同省はCHIPS法に基づき、高性能AIメモリの研究開発のためにKeplerに最大2億4500万ドルを交付する意向書を発表した。この資金は、7社に分配される8億7400万ドルの総額の一部であり、政府はこの取引の一環として少数株式の保有を行う予定である。

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ケプラーが実際に構築しているもの

従来のチップアーキテクチャは、メモリとプロセッサの間でデータを往復させるため、フォン・ノイマンボトルネックと呼ばれる設計上の制約があります。Keplerのアプローチでは、フェロエレクトリックRAMチップを3次元異種集積技術を用いて計算ロジックチップの上に直接積層します。同社のフェロエレクトリックRAMは、ハフニウム酸化ジルコニウムなどの材料を使用してデータを保存し、2026年4月に公開された査読済み研究では、このアーキテクチャが既存のCMOSプロセスで製造可能であることが実証されています。

Keplerは、この結果として得られたメモリ内計算設計が、従来のSRAMおよびDRAMのベンチマークと比較して行列乗算の速度を15〜20倍高速化し、消費電力は数桁削減すると主張しています。この技術は、トレーニング済みのAIモデルが新しいデータを処理し出力を生成する推論ワークロードに特化して最適化されています。

緊急性を駆り立てるメモリ危機

HBMの生産は、同等の出力に対して標準的なDRAMの約3倍のウエハ容量を消費します。その結果、2026年第1四半期にDRAM価格は2倍に上昇しました。HBMの供給は、少なくとも2027〜2028年まで売り切れ状態が続くと予想されています。グローバルなメモリ生産を支配するサムスン、SKハイニックス、マイクロンの3社は、すべてHBMの生産能力を拡大するために駆け引きしていますが、新たな製造施設の稼働には数年かかります。

ケプラーの主張は、強誘電体のメモリ内計算が従来のHBMスタックよりも優れたバンド幅密度と低消費電力を実現でき、HBMの割当を十分に得られないAIチップ設計者にとって代替手段となる可能性があるということです。

資金が豊富で、有力な後ろ盾を持つ外部者

2018年に設立されたKeplerは、これまでに合計6億6千万ドル以上の資金を調達しています。2025年半ばに約3億9100万ドルのDラウンドが完了し、同社の評価額は約19億ドルに達しました。出資者には、AMD Venturesや、高成長テクノロジー企業への早期かつ集中した投資で知られるエディンバラ発の資産運用会社Baillie Giffordが含まれています。

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