💡NVIDIA 、Poolside と60億ドルの非独占ライセンス契約 | 10億ドル出資と109名への採用オファーを同時実行 $NVDA NVIDIA $NVDA が、AIコーディングモデルを開発する Poolside との間で60億ドル規模の非独占ライセンス契約を締結した。米ニュースレター Newcomer が8月20日、Poolside が投資家宛に送付したレターを入手したとして報じ、The Information も追随して報じている。契約は単独ではなく、プレマネー評価額120億ドルでの10億ドルの出資、および Poolside 社員109名に対する NVIDIA からの採用オファーとセットで構成される。共同創業者の Jason Warner と Eiso Kant は残留し、Poolside は独立企業として存続すると報じられている。現時点で NVIDIA 側からの公式発表やSEC開示は確認されていない。 ライセンス対象について、The Information は「AIモデル開発ソフトウェア」と表現している。単なる学習済みモデルの重みではなく、学習パイプラインそのものが取得対象である可能性が高い。 Poolside は7月2日に Laguna XS 2.1（33BのMoE、アクティブ3B）と Laguna M.1（225B、アクティブ23B）、7月21日に Laguna S 2.1（118BのMoE、アクティブ8B、コンテキスト100万トークン）をオープンウェイトで公開しており、Terminal-Bench 2.1 で70.2%、SWE-Bench Multilingual で78.5%を記録した。特筆すべきは学習効率で、5月22日に H200 4,096基で事前学習を開始し、30兆トークンを9週間未満で完走している。強化学習をFP8精度で回した初のモデルでもある。NVFP4チェックポイントは DGX Spark 1台（128GB統合メモリ）で動作し、NVIDIA自身が8月のローカルAI関連ブログで同モデルを紹介していた。つまり NVIDIA は、自社ハードウェアの世代交代に最適化された学習・推論スタックと、それを短期間で回せるチームを丸ごと取り込む形になる。 この取引形態は、NVIDIA が過去1年で反復してきた手法の延長線上にある。 2025年9月に Enfabrica のネットワーク技術を9億ドル超でライセンスしてCEOらを採用、同年12月には Groq と非独占ライセンス契約を結び、CNBC報道ベースで約200億ドル、創業者 Jonathan Ross と社長 Sunny Madra を含む人材を獲得した。株式が移転しないためHSR法に基づく事前届出が不要となり、独占禁止法の審査プロセスを回避できる。Bernstein の Stacy Rasgon は Groq の件について、非独占ライセンスという建て付けが競争の外形を維持する機能を果たしていると指摘していた。なお Groq はその後、8月17日に35億ドルの評価額で3.5億ドルを調達しており、契約前の69億ドルからほぼ半減している。IPと人材を抜かれた後の「残された会社」がどう評価されるかの実例として、Poolside の株主にとっては無視できない先行事例である。 Poolside 側の事情も今回の条件を規定している。同社は2025年10月、CoreWeave $CRWV をアンカーテナントとする西テキサスの2ギガワット級データセンター Project Horizon を発表し、120億ドル評価で20億ドルの調達を進めていた。しかし2026年4月初旬、CoreWeave が15年契約の250MWリースから撤退し、NVIDIA の約10億ドルを含む調達ラウンド自体が崩壊したとFTが報じている。400MWへの規模縮小と代替テナント探しは7月末時点でも決着しておらず、Google との交渉も終了したとされる。今回の120億ドルというプレマネー評価額は、10億ドル規模の一次調達が成立していれば2025年10月時点で付いていたはずの水準と同じである。10か月分のインフレも成長も乗っていない。109名という人数は、Revelio Labs が2026年3月時点で推計した従業員数264名に対して約4割に相当する。 この動きの観点は、NVIDIA の買い物の対象がシリコンからソフトウェアとモデルの層へ移動している点にある。 Enfabrica でネットワーク、Groq で推論シリコン、そして Poolside で学習スタックとオープンウェイトモデル。GPU を売る会社が、GPU の上で動くものを自ら押さえに来ている。オープンウェイト陣営で中国系ラボが優位に立つ構図に対し、西側の対抗軸を自社の内部に確保する狙いも読める。一方で、120億ドルの評価額を付けられ140億ドル規模のインフラ構想を掲げた企業が、1年経たずにIPのライセンスアウトと人材の4割流出という結末に至った事実は、フロンティアモデルを自前で追う独立系ラボの資本効率について冷徹な材料を提供している。 NVIDIA $NVDA の公式開示と、Poolside に残る事業がどのような形で継続するかを注視したい。

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【KENCOPA創業Story】 KENCOPAを創業してから2年数ヶ月、初めてKENCOPAの創業期についてまとめたNoteを書いてみました。 製品リリースに至るまでの紆余曲折を書いているので、今後起業を考えている方はもちろん、スタートアップの創業期がどんな感じか気になる方は是非この機会にご一読ください！

来日したNVIDIA創業者兼CEOのジェンスン・フアン氏が、東京で開催された「Build-a-Claw」イベントに予告なしで立ち寄った（https://blogs[.]nvidia[.]com/blog/japan-ecosystem-2026/）。会場では日本の開発者たちが、オープンモデル（誰でも無料で使える公開済みのAIモデル）とNVIDIAのプラットフォームでものを掴むロボット（クロー）を開発中で、フアン氏は抽選会の当選者に、個人でも使えるAIスーパーコンピュータ「NVIDIA DGX Spark」2台にサインをして贈った。 今回の来日でNVIDIAが打ち出した最大級の発表が、日本政府主導の「フィジカルAI（現実世界で動くロボットや工場設備を制御するAI）イニシアチブ」だ。経済産業大臣とともに発足式に参加したフアン氏は、製造業のノウハウと産業データ、世界的な技術リーダーを結集し、AIエージェントやデジタルツイン（現実の設備や環境をそっくりそのままコンピュータ上に再現したモデル）、ロボティクス向けのオープンなマルチモーダル基盤モデルを開発する構想を明らかにした。 理化学研究所ではNVIDIAのBlackwell GPU（NVIDIA最新世代のAI向け演算チップ）を使ったスーパーコンピュータが2台稼働を始めた。「AI for Science」向けのRIKYUはBlackwell GPUを1,600基搭載し、量子コンピュータとGPUを融合させた「ROQUO」はBlackwell GPUを540基搭載して、イオントラップ方式（電荷を帯びた原子をレーザーで捕まえて量子ビットとして使う方式）の量子コンピュータ「Reimei」ともつながっている。三菱ケミカルやみずほ銀行、慶應義塾大学などが参加した分子スペクトル解析（分子の電子構造や性質を調べる手法）のワークフローでは、量子コンピュータとGPUの組み合わせでCPUのみの場合と比べて13.4倍の高速化を達成。半導体製造用のEUVフォトレジスト（極端紫外線露光に使う感光材料）評価などへの応用も視野に入るという。 金融分野ではみずほが、NVIDIA DGX B200を皮切りに、日本の金融業界で最大級とみられるオンプレミス型（自社の設備内でシステムを運用する方式）のAI工場（GPUを集積してAIモデルを学習・運用する拠点）の構築を計画している。トヨタとも連携を拡大し、先進運転支援（L2++）向けAIやコード生成AI、工場のデジタルツインまで取り組みは多岐にわたる。 チップを売るだけでなく、金融・量子計算・製造・自動車と各業界のインフラそのものに入り込む。NVIDIAの日本戦略は、単なる半導体企業からプラットフォーム企業への転換をますます鮮明にしているように見える。

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