6月25日、SiliconAngleが「Runpod raises $100M to build the leading cloud platform for AI developers」と題した記事を公開した。この記事では、AI開発者向けクラウドプラットフォームを展開するRunpodがシリーズAで1億ドルを調達し、評価額10億ドルのユニコーンとなったことについて詳しく紹介されている。
「推論だけ」では足りない——Runpodが狙うAI開発フルスタック化
AI開発者向けクラウドを標榜するRunpod Inc.が、Summit Partners主導のシリーズAラウンドで1億ドルを調達した。これにより評価額は10億ドルに達し、累計調達額は1億2,200万ドルとなる。直近では2024年5月にシード資金を獲得していた（共同リード投資家についてはIntel CapitalとDell Technologies Capitalと記載されているが、元記事の記述を参照されたい）。
Runpodが既存のGPUクラウドと差別化するポイントは明確だ。同社はAI推論（クラウド上でデプロイしたモデルを実行する機能）の提供にとどまらず、実験・学習・ファインチューニング・デプロイ・マルチセッションでのスケールまでを単一のダッシュボードで完結させることを目指している。
CEOのZhen Lu氏はその狙いをこう語る。
「市場はここ2年で推論に絞り込まれてきたが、開発者にはそれ以上が必要だ。複数のツールを継ぎ合わせたり、調達サイクルを待ったりすることなく、最初のアイデアから本番トラフィックまでを一カ所で完結させる場所が必要だ。」
200億件以上のリクエスト処理、登録から稼働まで1時間以内
プラットフォームの利用実績も公開された。
- 登録開発者数：100万人以上
- サーバーレスプラットフォームが処理した推論リクエスト累計：200億件以上
- サインアップからワークロード起動までの中央値：1時間未満
- 初回デプロイの成功率：90%超
- デプロイ後にリピートする開発者の割合：80%
「推論特化」のサービスが乱立する中で、この数字は開発者の定着率という観点で注目に値するデータだ。
Deep Cogitoの事例：75日間・小規模チームで最先端モデルを構築
実際の利用事例として紹介されているのが、Deep Cogito Inc.だ。同社はRunpod上でCogito v1シリーズのオープンLLMを開発した。
「Cogito v1は、LLaMAやDeepSeekの同規模モデルを上回る性能を持つファミリーだが、これを75日間、小規模チームで、自前のクラスタを構築せずRunpodのみでトレーニングした。世界クラスのGPUインフラ上で高速にイテレーションできることは、本物の競争優位だ。」
— Drishan Arora（Deep Cogito 共同創業者 兼 CEO）
自前のGPUクラスタ構築には膨大な初期投資と調達期間が伴う。スタートアップにとって「クラスタなしで最先端モデルを75日で出す」という事例は、Runpodの訴求力を端的に示している。
調達資金の使途
Runpodは今回の調達資金を以下に充てると発表している。
- プラットフォームおよび開発者体験の継続的な改善
- エンジニアリングおよびデベロッパーリレーションズチームの拡充
- 世界規模でのグローバルアクセスの拡大
AI開発インフラ競争はAWS・GCP・Azureなどの大手クラウドベンダーに加え、特化型GPUクラウド各社も参入し激化している。Runpodは「開発者体験」を軸にした差別化で独自のポジションを狙う。
詳細はRunpod raises $100M to build the leading cloud platform for AI developersを参照していただきたい。
