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Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化

Google Cloudは2026年第2四半期に前年比82%増の248億ドルを計上し、市場予想を大幅に上回った。注目すべきはNVIDIAのデータセンター部門と成長曲線が重なり始めた点で、クラウドによるAIコンピュートの時間貸しとチップの現物販売という異なるビジネスモデルが、AIモデルの学習・推論需要という同一の源泉に収束しつつある。受注残高は5,140億ドル(前年比385%増)に達し、その半数超が24カ月以内に収益化される見込み。営業利益率も35.6%へ大幅拡大し、AWSとの差は急速に縮まっている。大手4社の契約済み需要は合計2兆ドルを超え、エンタープライズ向けAIクラウドインフラへのコミットメントが業界全体で加速していることを示…

7/22/2026

AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に

Redpoint Venturesの分析によると、AI導入によるエンジニアリング生産性向上は企業の取り組み深度によって大きく3層に分かれる。AIコーディングツールを配布するだけの層では生産性向上は20〜30%にとどまり、バグ増加も確認されている。一方、GitHubやSlackと連携したエージェント・オーケストレーション層を構築した企業では3倍超の改善を実現。さらにCognitionのDevinやFactory.aiを活用した「ソフトウェアファクトリー」層では8倍超の効率化事例も報告されており、NVIDIA・Adobe・Goldman Sachsといった大手企業での導入実績が示されている。VC目線では、単なるAI IDE提供にとどま…

7/21/2026

オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に

Redpoint Venturesの分析によると、オープンソースAIモデルがクローズドモデルとの性能差を急速に縮めている。2025年のDeepSeek R1以降、両者は並走状態にあり、2026年に入りGPT-5.2やFable 5が一歩抜け出した。これに続くように、MoonshotのKimi K3(2.8兆パラメータ)、AlibabaのQwen 3.8(2.4兆パラメータ)、DeepSeek V4などが相次いでリリースされた。推論コストは中央値でGPT-5.2比約15%安、最安のDeepSeek V4 Flashは約90%安とされる。同レポートは「クローズドモデルが革新を牽引し、オープンソースが急速にコモディティ化する」構図を指摘…

7/20/2026

Blank Slate AI戦略:カスタマイズを前提とした基盤モデルの可能性

Slate AutoのシンプルなEVピックアップトラックと、Thinking Machines Labが公開したオープンソースの大規模言語モデル「Inkling」(9750億パラメータ)には共通点がある。どちらも「白紙の状態」から始めるカスタマイズ前提の設計思想を持ち、Redpoint Venturesはこの戦略がAI業界に新たな競争軸をもたらすと分析している。

7/16/2026

AIハーネス層が次の主戦場に——企業データ流出懸念が市場を動かす

MicrosoftのSatya NadellaとPalantirのAlex Karpが同じ週に「フロンティアAIラボへの自社データ流出」を相次いで警告した。xAIのGrok Buildでは開発者のコードベースが無断でクラウドへ送信される挙動が発見されるなど、懸念は実害として顕在化しつつある。Redpoint Venturesの分析によれば、Claude CoworkやCursorのようなエンタープライズ向けAIハーネス層が「生産性」と「データ保護」のバランスをいかに取るかが次の競争軸になるとみられる。また、専門家労働や合成データでAI学習用トラジェクトリを生成するスタートアップ群は総収益約100億ドル規模に達しており、VC市場では…

7/14/2026

AIモデルの保持率は最大40%、コモディティ化が加速するフロンティアAI市場

Redpoint Venturesの分析によると、フロンティアAIモデルの平均的な「首位」維持期間はわずか41日で、約1カ月ごとに最先端モデルが入れ替わる状況が続いている。ユーザー保持率も課題で、利用開始から5カ月時点での継続率は高くても約40%にとどまり、従来SaaSの90%やSNSの80%と比べ、モバイルゲームに近い水準となっている。一方でベンチマークの評価軸も変化しており、性能だけでなくコスト効率(1タスクあたりのトークン数・費用)が重視されるようになった。フロンティアモデルのインテリジェンス単価は年間約10分の1のペースで低下しており、スタートアップにとってはモデル切り替えによる交渉力の確保や柔軟な開発戦略が現実的な選択肢…

7/13/2026

Theory Ventures創業3周年——AIが圧縮する「時間」がVC市場を再編する

Theory Venturesが創業3周年を機に、過去3年間の市場変化を総括した。同社がファンド組成時に掲げた「AIがソフトウェアの開発・販売・運用を根本から変える」というテーゼは、ChatGPT以降の急速な普及で想定を上回るペースで現実化した。最大の構造変化は「時間の圧縮」で、新モデルは平均41日ごとにリリースされ、企業が売上100百万ドルに到達する期間も短縮。その結果、シードラウンドの規模が1百万ドルから500百万ドルまで分散し、ステージ名称が企業成熟度を示さなくなった。推論(Inference)が支配的なAI市場として台頭する一方、AIエージェントの拡大がMCPサーバーやコーディングエージェントを通じた新たなセキュリティリス…

7/10/2026

AIユーザー890万人——Ollamaの急成長

Redpoint VenturesがOllamaの創業者Jeff MorganとMichael Chiangとの出会いを紹介。Ollamaは開発者がローカル環境でAIを簡単に実行できるツールで、現在890万人以上が利用し、週に約100万人のペースで増加中。Claude CodeやCodexなど6万5000以上のアプリ・統合に対応している。

7/9/2026

AIエージェントのPreflightチェック:メモリアーキテクチャが鍵

AIエージェントの性能を左右するのはコンテキストサイズではなく、メモリアーキテクチャだ。クエリが届く前にエージェントがスキルライブラリを参照し、必要なスキルのみをコンテキストに読み込む「Preflight」方式を活用することで、20万トークン規模のデータも効率的に処理できる。

7/8/2026

AIフォワードデプロイエンジニアリングに1兆円超が集中、業界標準モデルへ

過去12カ月でAI企業が「フォワードデプロイドエンジニアリング(FDE)」に投じた資金は総額97.5億ドルに達した。FDEとは顧客企業にエンジニアを常駐させAIを実装する手法で、かつてPalantirの専売特許だったモデルが業界標準へと移行しつつある。構造は三つに分かれる。①Microsoft・Amazonのように既存人員で対応するバランスシート型、②OpenAIが140億ドル評価額で40億ドルを調達し独立エンティティを設立、Anthropicも Blackstone等から15億ドルを調達したスタンドアローン型、③Google Cloudが7.5億ドルをパートナーファンドに拠出するエコシステム型。背景にはモデル性能の成熟により「展…

7/7/2026

AIモデルの「世界観」を比較――価値観調査で浮かぶ各社の差異

The Economist が25のフロンティアAIモデルに世界価値観調査を実施。多くのモデルは個人主義・自己表現側に位置する一方、モデル間の差は予想外に大きく、GPT-4o と DeepSeek R1 は近似した価値観を示した。同じ DeepSeek でもモデルによって立ち位置が異なる点も注目される。

7/6/2026

検索

tomtunguz.comのエッセイアーカイブを検索できます。AI、SaaS、スタートアップ、ベンチャーキャピタルなど幅広いテーマに関する洞察や分析を見つけることができます。

7/3/2026

AIの処理はほとんど待てる——コスト削減を実現するルーティング戦略

AIエージェント構築においてモデル選定より先にルーター設計を優先すべきとの考え方が注目されている。適切なルーティングにより70〜80%のトラフィックをコスト0のローカルモデルで処理でき、AI支出を90%以上削減できる。CoinbaseのBrian Armstrongも同様の手法でトークン使用量増加の中でコストを抑制したと述べている。

7/1/2026

2026年、CIOの選択肢は明確――AI関連に集中投資、それ以外は削減

Redpoint Venturesの分析によると、公開市場ではソフトウェアセクターの明暗が鮮明で、Infrastructure・Dev ToolsがDigitalOcean(+430%)やDatadogなどを中心に1年で+68.5%と首位。一方でMonday.comやHubSpotは低迷。CIOの予算配分はAIスタックへの集中と、それ以外の削減という構図が続いている。

6/30/2026

AIコストがエンジニア人件費を超える時代——Redpoint Venturesが分析

Redpoint Venturesの分析によると、Anthropicは総人件費の約2.3倍をコンピュートに支出しており、従業員1人当たり年間約200万ドルに相当する。一方、一般企業上位1%でもエンジニア1人当たり約8万9,000ドルにとどまり、中央値はわずか137ドル。2029年までの普及シナリオをベア・ベース・ブルの3つで予測している。

6/29/2026

堀(Moat)がまだない時、どう考えるか

創業時から存在する「Leading Moat」は技術差別化やデータセットが典型例。一方、「Lagging Moat」はスケールやブランド、チャネルなど数年の実行を通じて後から獲得されるもので、競合マトリクスには描けない。重要なのは、どちらの戦略を自社が歩んでいるかを創業者が意識することだとRedpoint Venturesは論じる。

6/26/2026

非同期Inferenceの可能性——Theory VenturesがSail Researchを紹介

Theory Venturesは、リアルタイム処理前提の現行AI Inferenceインフラの限界を指摘し、複数Agentを長時間並列実行する非同期Inferenceの優位性を解説。コスト課題を解決するSail Researchへの注目を示した。

6/25/2026

AI主導の攻撃者に備える——GleanのCISO Sunil Agrawalが語るセキュリティ対策

Redpoint VenturesのOffice Hoursに、GleanのCISOであるSunil Agrawal氏が登場。AIが攻撃の偵察・標的化・ソーシャルエンジニアリングを高速化し、ディープフェイクが承認フローを脅かす現状を踏まえ、組織が今取り組むべきセキュリティ態勢について議論する15分間のオンライン対話形式セッション。

6/24/2026

VC市場で最も静かなCrypto、水面下で構造変化が進行中

暗号資産分野のVC資金調達は多年ぶりの低水準だが、ステーブルコイン発行体が米国債T-billを1650億ドル保有し、外国保有者として日本に次ぐ規模に成長。新興取引所Hyperliquidのネイティブトークンも時価総額590億ドルに達するなど、構造的変化が進んでいる。

6/23/2026

推論コスト転嫁モデルの限界——AI企業が価値ベース課金に移行すべき理由

Redpoint Venturesが公開した論考は、AIインフラ上で推論を再販するビジネスモデルの収益構造を分析している。コストにマージンを乗せる「コストプラス型」は、推論APIの商品化とともに価格差が圧縮され、実質的に決済インフラに近づくと指摘。対して、SierraのチケットResolve課金やDevinのAgent Compute Unitのように、成果単位で課金する「価値ベース型」は推論コストラインから切り離されるため、マージンの持続性が高いとする。さらに独自小規模モデルへの蒸留(Distillation)が競合が模倣困難な堀になりうると論じており、VC市場では推論レイヤーの事業評価において課金構造と蒸留資産の有無が選別軸と…

6/22/2026

DatabricksがSnowflakeとのARR差を急拡大、AIが成長を牽引

DatabricksのARRが前年比80%増の69億ドルを突破し、Snowflakeとの差は3月の4.9億ドルから16億ドルへ拡大した。AI関連製品のARRは17億ドル(全体の約25%)に達し、半年前の10億ドルから急成長。Redpoint Venturesはこの傾向をSalesforceによるFin買収と同じパターンと分析している。

6/17/2026

無料で5倍の生産性:ローカルコーディングスタック

Hacker Newsのスレッドがローカルコーディング環境の成熟を示した。Qwen 3.6 35B-A3Bがモデル言及の33%を占め、エージェントではPiが49%でトップ。Claude Sonnet 4.6に迫るベンチマーク性能を持ちながら、完全無料・オフライン・プライバシー保護を実現し、5倍の生産性向上が可能。

6/16/2026

AIアプリケーション黄金時代の到来——Redpoint Venturesが読む3つの転換点

Redpoint Venturesは、AIアプリケーション市場が黄金時代に入ったとする論考を公開した。根拠として挙げるのは3点。①米政府によるFableアクセス停止を機にオープンソース・ローカルモデルの分散活用が急務となったこと、②Satya Nadellaがモデル自体ではなく「人間の専門知識とシステム設計」がモートになると主張したこと、③SalesforceがオープンソースモデルをフルAI転換したFinを36億ドルで買収しその設計思想が市場に評価されたこと。同社によれば、AIアプリ開発はSaaSと異なり「適切なモデル選定・フィードバックループ設計・性能評価」の3分野を習得する必要があり、トークン予算内でいかに知能を最大化するかが…

6/15/2026

創業者の「資本コスト優位性」がVC市場に示す示唆

Redpoint Venturesの論考は、SpaceX上場を題材に「創業者の個人的な資本コスト」という概念を提示する。Elon Muskは歴代でも最大級の資金調達を行いながら、持分上位10%以内を維持した。これはZip2からPayPal、Tesla、SpaceXへと続く実績の積み重ねが、次の調達コストを下げるフライホイールを生んだためと分析する。初期段階では資本コストは創業者個人の信頼性に依存するが、実績が積まれるにつれチームと事業の成果が主導権を握る。VC市場への示唆として、トラックレコードの蓄積が機関投資家・個人投資家双方からの資金調達条件を継続的に改善し、リスクの大きな賭けを可能にする構造が読み取れる。

6/12/2026

AIのガラスの天井

AnthropicのFableモデルは強力なガードレールを備えた新たなAIの上限を設定。制限はあるものの、StripeはRuby 5000万行を1日で移行するなど驚異的な成果を達成。AI技術は急速に進化しており、安定のための段階的な導入が不可欠だ。

6/10/2026

AIにおける代替の波

基盤ラボのアプリ参入、フロンティアモデルの価格上昇、オープンソースモデルの台頭という3つの力がAIコスト構造を変えている。CoinbaseやLindy、Harveyなどは高価なクローズドモデルから安価な代替モデルへ移行し、削減コストをトークン使用量の拡大や高度な活用に再投資している。

6/7/2026

AIのミニミル

ノートPCがAI作業の78%をローカルで処理し、複雑なタスクのみクラウドに転送する仕組みにより、スループットが25%向上し、タスク処理時間は47秒から19秒に短縮、キュー待機時間も94%削減された。この構造はニューコアのミニミル戦略になぞらえられている。

6/5/2026

現実におけるローカル

この記事では、「ローカル」であることの真の意味を現実の観点から探求し、表面的な定義を超えた概念とその実際的な文脈における意義を考察します。

6/4/2026

1ドルあたりの知性

マイクロソフトが平均トークン使用量を新指標として導入し、AI業界はパフォーマンス重視からコスト効率重視へシフト。UberやSalesforceなど大企業が予算超過に直面する中、業界全体がトークン単位ではなく成果単位の価格設定へ移行しつつある。

6/3/2026

オープンモデルの活況なエコシステム

OpenRouterでオープンウェイトモデルがトークン量の69.1%を占め、クローズドモデルを上回る。DeepSeek、Qwen、Arceeなどの競争が激化し、開発者は本番トラフィックをオープンモデルへ移行しつつある。

6/2/2026

投資シグナル

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トレンドEnterprise88%

大手クラウド4社の契約残高が合計2兆ドルを超え、クラウドAIインフラへの企業の長期的なコミットメントが業界横断で継続していることが示された。

出典: Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化
投資EnterpriseGrowth91%

Google Cloudの受注残高は5140億ドル(前年比385%増)に達し、その半数超が24カ月以内に売上計上される見込みであり、クラウドAIサービスへのコミット需要の強さを示している。

出典: Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化
トレンドEnterprise93%

GoogleがCapExガイダンスを1950〜2050億ドルに引き上げ、業界全体のAI投資は来年1兆ドル超を視野に入れるなど、ハイパースケーラーのAIインフラ投資が急加速している。

出典: Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化
投資EnterpriseGrowth92%

Google Cloudは前年比82%増の248億ドルを計上し、営業利益率は35.6%に拡大。営業利益は3倍超となり、クラウドインフラの収益性を伴うスケーリングが確認された。

出典: Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化
テーゼEnterprise95%

クラウドAIコンピュートの賃貸とハードウェア販売が収益の主軸として収束しつつあり、Google CloudとNVIDIAはAIモデルの学習・推論需要を背景に並行した成長軌跡を描いている。

出典: Google CloudとNVIDIAの成長率が収束——AIインフラ需要が生む構造的変化
テーゼDev Tools90%

ソフトウェア開発領域におけるエージェント型AIの企業導入が加速しており、Fortune 500や主要テック企業で2.5〜8倍の生産性乗数が実証されている。

出典: AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に
投資Dev Tools85%

Replitはエージェントベースのアーキテクチャを採用し、チーム規模を2倍に拡大しながらエンジニア1人当たりのアウトプットを3倍に増加させ、品質指標やレビュー時間も安定を維持している。

出典: AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に
トレンドDev Tools88%

AIエンジニアリングツール市場は、基本的なAI IDE(20〜30%向上)、統合エージェントオーケストレーション(3倍)、自律型ソフトウェアファクトリー(8倍以上)という3層構造へと成熟しつつある。

出典: AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に
投資Dev Tools92%

CognitionのDevinおよびFactory.aiは、NVIDIA・Adobe・Blackstone・EY・Goldman Sachsなど大手企業との取引でエンジニアリング効率を最大8倍改善するソフトウェアファクトリーを展開している。

出典: AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に
テーゼDev Tools95%

AIエンジニアリング生産性ツールは、従来の20〜30%向上にとどまらず、オーケストレーション層やエージェントシステムとの統合により最大3倍の生産性改善をもたらす段階へと移行しつつある。

出典: AIエンジニアリング生産性は「普通」ではない——3段階の格差が鮮明に
トレンドAI / ML79%

KimiのKDAアテンション機構やFableのステップ関数など、競争圧力を背景にしたアーキテクチャ革新が相次いで登場し、業界全体の技術採用サイクルを牽引している。

出典: オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に
意見AI / ML80%

AIインフラが経済的影響力を増す中、オープンとクローズドのモデル間競争がイノベーション速度の維持と収益率の過度な拡大抑制に不可欠との見方が示されている。

出典: オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に
テーゼAI / ML85%

オープンソースモデルはフロンティアのクローズドモデルに対し15〜90%のコスト優位を持ち、推論処理のコモディティ化が進む一方、競争圧力により業界全体のイノベーション速度は維持されている。

出典: オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に
トレンドAI / ML88%

Moonshot(Kimi K3)、Alibaba(Qwen 3.8)、DeepSeek(V4)、Metaが相次いで競争力のあるオープンソースモデルを公開し、推論コストを大幅に引き下げながら市場に選択肢を増やしている。

出典: オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に
テーゼAI / ML92%

オープンソースAIモデルがクローズドモデルとの性能差を急速に縮めており、クローズドが革新しオープンが普及させるサイクルが市場全体の進化を加速させている。

出典: オープンモデルがフロンティアに肉薄——推論コスト最大90%安の競争構造が鮮明に
トレンドAI / ML78%

General-purpose, foundational AI models trained from scratch at scale (45 trillion tokens) are becoming the base layer upon which customizable US open-source AI will be built.

出典: Blank Slate AI戦略:カスタマイズを前提とした基盤モデルの可能性
投資AI / ML82%

Thinking Machines Lab's Inkling model and Tinker fine-tuning platform represent a commercial open-source AI business model where base models are free but customization services generate revenue.

出典: Blank Slate AI戦略:カスタマイズを前提とした基盤モデルの可能性
テーゼAI / ML85%

Open-source foundational AI models with customization-based monetization platforms represent a viable commercial strategy, analogous to selling general-purpose bases that customers customize.

出典: Blank Slate AI戦略:カスタマイズを前提とした基盤モデルの可能性
意見AI / ML85%

今後のエンタープライズソフトウェア市場では、AIベンダーに対しデータ無保持の完全保証が求められるようになるとみられ、現行の匿名化技術を超える技術革新が必要になると指摘されている。

出典: AIハーネス層が次の主戦場に——企業データ流出懸念が市場を動かす
トレンドAI / ML88%

専門家労働と合成データ生成によりフロンティアAIモデル向けの学習トラジェクトリを供給するスタートアップ群が急成長しており、市場規模は約100億ドル規模に達しつつある。

出典: AIハーネス層が次の主戦場に——企業データ流出懸念が市場を動かす

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