ビッグデータとAIの時代において、データ解析の高速化と効率化は企業の競争力を左右する重要な要素となっています。イスラエル・テルアビブに拠点を置くスタートアップ、Speedataは、データ解析専用の新型プロセッサ「Analytics Processing Unit（APU）」を開発し、従来の汎用プロセッサやGPUでは対応しきれなかった課題に挑戦しています。2025年6月、同社はシリーズBラウンドで4,400万ドルの資金調達を完了し、累計調達額は1億1,400万ドルに達しました。
1. SpeedataのAPUとは何か？
1-1. APUの概要と目的
SpeedataのAPUは、ビッグデータ解析やAIワークロードの高速化を目的として設計された専用チップです。従来のGPUがグラフィックス処理から派生してAIやデータ解析に応用されてきたのに対し、APUはデータ解析専用にゼロから設計されています。これにより、特定のボトルネックを解消し、性能と効率の大幅な向上を実現しています。
1-2. 技術的特徴
SpeedataのAPUは、独自開発の「Callisto」チップを搭載し、内部のハードウェアパイプラインに処理をマッピングすることで、1秒間に10億行以上のデータ処理を可能にしています。このアーキテクチャにより、従来のCPUやGPUに比べて、性能、消費電力、スペースの面で大幅な改善が見込まれます。 (linkedin.com, speedata.io)
2. 資金調達と市場展開
2-1. シリーズBラウンドの詳細
SpeedataのシリーズBラウンドは、Walden Catalyst Ventures、83North、Koch Disruptive Technologies、Pitango First、Viola Venturesなどの既存投資家が主導し、IntelのCEOであるLip-Bu Tan氏やMellanox Technologiesの共同創業者であるEyal Waldman氏などの戦略的投資家も参加しました。
2-2. 製品の市場投入
同社は、2025年6月に開催されるDatabricksの「Data & AI Summit」でAPUを初めて公開する予定です。既に複数の大手企業がAPUのテストを行っており、正式な製品発表に向けて準備を進めています。
3. パフォーマンスと実績
3-1. 医薬品分野での成果
Speedataは、医薬品分野でのワークロードにおいて、従来の非専用プロセッサでは90時間かかっていた処理を、APUを使用することで19分で完了させることに成功しました。これは、280倍の速度向上を意味し、データ解析の効率化に大きく貢献しています。
3-2. Apache Sparkとの統合
現在、SpeedataのAPUはApache Sparkのワークロードに対応しており、将来的には他の主要なデータ解析プラットフォームへの対応も計画されています。これにより、企業は既存のソフトウェア環境を大きく変更することなく、APUの導入が可能となります。 (speedata.io)
4. 産業界への影響と今後の展望
4-1. データ解析の新たな標準へ
SpeedataのCEOであるAdi Gelvan氏は、「GPUがAIトレーニングの標準となったように、APUをデータ解析の標準プロセッサにしたい」と述べています。同社のAPUは、データ解析の処理能力を飛躍的に向上させ、企業のデータ活用を加速させる可能性を秘めています。
4-2. エネルギー効率とコスト削減
SpeedataのAPUは、従来のCPUやGPUに比べて、消費電力を最大86%削減し、スペースを最大94%節約することができます。これにより、データセンターの運用コストの大幅な削減が期待されます。 (linkedin.com, speedata.io)
SpeedataのAPUは、ビッグデータ解析の分野において、性能、効率、コストの面で革新的なソリューションを提供しています。同社の技術は、データ解析の新たな標準となる可能性を秘めており、今後の展開に注目が集まります。