AIインフラの世界では、NvidiaのGPUを確保できるかどうかが企業の成長速度を左右する。しかし、そのNvidiaに頼らず、AMDだけで大規模AIクラウドを構築しているスタートアップがいる。ラスベガスを拠点とするTensorWave社だ。元プラズマ物理学者のCEOが「Nvidiaの独占に穴がある」と見立てた逆張りの戦略は、創業からわずか2年余りで評価額15億5,000万ドル（約2,402億円）の事業へと育った。その軌跡に迫る。

Nvidia一強時代の「隙間」

“MI355Xラックの第一便を配備した。世界最大級のAMD GPUクラスターがさらに広がる。1ギガワット分の容量を確保済みで、CUDAの外にも道があると証明することが我々の使命だ。AMDファーストのクラウドを最強にすることに全てを賭けている。”

TensorWave公式（@tensorwave）2025年8月の投稿より（日本語訳）

2024年、AI用GPU市場におけるNvidiaのシェアは推定80%を超えている。H100、そしてBlackwellアーキテクチャへと続く製品ラインは、世界中のAI企業が喉から手が出るほど欲しがるプロダクトだ。需要に対して供給が圧倒的に不足し、NvidiaのGPUは慢性的な品薄状態が続いている。

しかし、独占市場には必ず「不満」が存在する。価格の高騰、納期の長期化、ベンダーロックインへの懸念。Nvidiaに依存することのリスクを感じる企業は少なくない。そこに目をつけたスタートアップがいる。ラスベガスを拠点とするTensorWaveだ。

AMD GPUに全てを賭けた理由

“共同創業者兼CEOのダリック・ホートンが、ニューヨーク証券取引所からtheCUBEに登壇。なぜ初日からAMDに賭けたのか、開かれたAIインフラの未来、そして滞りのないAIクラウド体験を届けるために何が必要かを語る。”

TensorWave公式（@tensorwave）2026年7月の投稿より（日本語訳）

TensorWaveの戦略は明快だ。NvidiaのGPUを一切使わず、AMDのGPU（Instinct MI300X/MI325X）だけでAIクラウドを構築する。これは2023年の創業時点では、多くの人から「無謀」と見なされた判断だった。

Nvidia vs AMD。AI GPU市場の構図
Nvidia
市場シェア80%超
CUDA エコシステムが圧倒的。ほぼ全てのAIフレームワークが最適化済み。需要過多で供給不足
vs
AMD
急追するチャレンジャー
MI300X/MI325Xで性能面は追いついた。ROCmエコシステムは発展途上。価格競争力あり

なぜAMDだったのか。理由は3つある。第一に、AMDのGPUは調達可能だった。NvidiaのH100は発注から納品まで半年以上かかることもあったが、AMDは比較的スムーズに供給できた。第二に、AMDのMI300Xはメモリ容量（HBM）でNvidiaを上回っていた。大規模言語モデルの推論では、メモリ容量が性能のボトルネックになることが多い。第三に、価格性能比でAMDが有利なユースケースが確実に存在した。

CUDAエコシステムの壁は確かに高い。しかしTensorWaveは、自社でソフトウェアスタックを最適化し、顧客がAMD GPU上でも既存のAIワークロードをスムーズに実行できるよう、マネージドサービスとして提供した。ハードウェアの選択を、ソフトウェアの力で「見えなくする」戦略だ。

元プラズマ物理学者が描いた勝算

この逆張りを仕掛けたのは、ダリック・ホートンだ。アンドルーズ大学（Andrews University）で数学・物理学・機械工学を専攻し、在学中はNASAの資金援助のもとプラズマ物理研究に従事した。重力波検出プロジェクト「LIGO（レーザー干渉計重力波天文台）」でブラックホール合体のシミュレーションを手がけ、その成果はノーベル賞受賞論文に共著として収録されている。卒業後はロッキード・マーティンの秘密研究開発部門「スカンク・ワークス（Skunk Works）」で、コンパクト核融合炉の開発・シミュレーションに携わった。

その後、ホートンはFPGA（ field-programmable gate array、用途に応じて回路を書き換えられる半導体）を使ったクラウドサービス企業VMAccelでCTOを経てCEOに就任し、約5年間クラウドインフラの最前線に立った。2022年にAMDがFPGAメーカーのXilinxを買収したことで、ホートンはAMDと深いつながりを持つことになる。この経験が、後にAMDのGPUを全面的に採用する判断を支えた。

「次に取り組む問題はAIコンピュートだ」と確信したホートンに声をかけたのは、共通の知人だったピョートル・トマシックとジェフ・タタチャクだった。ピックルボールの試合後に3人でラスベガスのバーに立ち寄り、GPU市場の独占がもたらす供給制約と参入余地を話し合ううちに、事業の輪郭が固まった。ピョートルはUNLV（ネバダ大学ラスベガス校）コンピュータサイエンス出身で、インフルエンサーマーケティング企業Influential（インフルエンサーと広告主をAIでマッチングするプラットフォーム）の共同創業者として同社を5億ドルでPublicisへ売却した実績を持つ。3人が意気投合し、2023年12月にTensorWaveを創業した。ホートンはその後、Forbes 30 Under 30（AI部門）にも選出されている。

ホートンがAMDに賭けた根拠は単純だった。Nvidiaが供給できない分の需要を、AMDが供給できれば市場は自然に動く。核融合炉の設計で鍛えたシステム思考が、GPU市場の構造的な歪みをいち早く見抜かせたといえる。

1億ドルのSeries Aと、世界最大の液冷クラスター

“本日、シリーズBで3億5,000万ドルの調達を発表する。AMDを基盤としたAIインフラの拡大を加速させるための資金だ。容量をさらに増やし、より大規模なAIワークロードを支え、学習と推論を行う組織のために開かれた選択肢を築き続ける。”

TensorWave公式（@tensorwave）2026年6月の投稿より（日本語訳）

2025年5月、TensorWaveはSeries Aで1億ドル（約155億円）を調達した。Series Aとしては異例の大型ラウンドで、リード投資家にはMagnetarとAMD Venturesが名を連ねた。Nexus Venture Partners、Prosperity7、Maverick Siliconも参加した。これに先立つ2024年10月には、ネバダ州スタートアップ史上最大となる4,300万ドル（約66億5,000万円）のSAFE調達も完了している。

1億ドル
Series A調達額（2025年5月）
8,192
AMD GPU（MI325X）保有台数
2023年
創業年（ラスベガス）

調達資金でTensorWaveが構築したのは、8,192台のAMD Instinct MI325X GPUからなる直接液冷クラスターだ。世界最大の液冷AMD GPUデプロイメントであり、北米最大のAMD GPUトレーニングクラスターでもある。FP8演算で合計約21エクサFLOPSの処理能力と、毎秒2ペタバイトを超えるメモリ帯域幅を実現している。

投資家たちがTensorWaveに注目した理由は明確だ。AI計算需要の爆発に対して、Nvidiaだけでは供給が追いつかない。これは構造的な問題であり、短期的には解決しない。AMDという「第二の選択肢」を大規模に提供するプレイヤーには、巨大な市場機会がある。

TensorWaveのビジネスモデルは、GPU-as-a-Serviceだ。顧客はAMD GPUクラスターをクラウド経由で利用でき、自社でハードウェアを調達・管理する必要がない。AIスタートアップにとって、「今すぐ使えるGPU」は命綱であり、NvidiaのGPUが手に入らないなら、AMDでもいいから今すぐ計算資源が欲しい。そういう切実な需要にTensorWaveは応えた。

世界最大のAMDクラスター

“AMDのMI355Xが到着した。本番環境に載せるのは我々が最初のグループになる。高密度の液冷クラスター、ROCmに最適化したソフトウェアスタック、専用に確保された容量、手厚いSLA。これがAMD GPUクラウドだ。”

TensorWave公式（@tensorwave）2025年6月の投稿より（日本語訳）

TensorWaveが2025年に構築した8,192台のAMD Instinct MI325Xクラスターは、直接液冷（ダイレクト・リキッド・クーリング）で各チップを個別に冷却するシステムを自社開発した点が特徴だ。ラスベガスに構えるデータセンターは、電力コストが比較的低い地域という立地の利点も活かしている。

  • 1
    MI325X。AMDの最新フラッグシップ256GB HBM3eメモリ搭載。大規模言語モデルの推論でH100を上回るケースも。
  • 2
    クラスター規模の競争力AMD GPU単体の性能テストは多いが、数千台規模のクラスター運用ノウハウは希少。TensorWaveはここで差別化。
  • 3
    ソフトウェア最適化チームAMD ROCm上でPyTorch、JAXなどを最適化。CUDAからの移行コストを最小限に抑えるツールを自社開発。
  • 4
    エネルギーコストの最適化ラスベガス（ネバダ州）の電力料金は全米でも低水準。GPU密度を最大化する冷却設計も自社で開発。

大規模クラスターの運用は、単にGPUを並べるだけでは成り立たない。ネットワーク帯域幅、ストレージI/O、ジョブスケジューリング、障害復旧。あらゆるレイヤーでの最適化が必要であり、ここにこそTensorWaveの技術力が問われる。

セカンドプレイヤー戦略の本質

“Luma AIのブログ『LumaはAMDとTensorWaveの上で本番の推論を動かしている』が公開された。”

TensorWave公式（@tensorwave）2026年7月の投稿より（日本語訳）

TensorWaveの戦略は、スタートアップ戦略論の教科書に載るべきケーススタディだ。彼らは「1位を倒す」のではなく「2位の市場を丸ごと取る」という発想で事業を設計した。

セカンドプレイヤー戦略。TensorWaveのポジショニング
01 供給制約を逆手に取る
Nvidia GPUが買えない顧客に、AMDという代替案を即座に提供。需要と供給のギャップがそのまま市場になる。
02 ベンダーロックイン回避のニーズ
大企業はサプライヤーの多様化を求めている。「Nvidia以外の選択肢」が戦略的に必要な顧客層が存在する。
03 価格競争力
AMD GPUは同等性能のNvidia製品より20〜30%安い場合がある。コスト意識の高いスタートアップに訴求。

歴史を振り返れば、IntelがPC市場を支配していた時代にAMDが「安くて十分な性能」で生き残り、やがてサーバー市場でシェアを伸ばしたのと構図は似ている。独占市場のセカンドプレイヤーは、1位よりも高い成長率で拡大できることがある。なぜなら、市場全体が成長しているとき、供給制約がある1位の「取りこぼし」を全て吸収できるからだ。

日本のAIインフラへの示唆

日本においてもAIインフラの整備は喫緊の課題だ。さくらインターネットがNvidiaのGPUクラウドを国内で提供し始め、KDDIやNTTもAI用計算基盤への投資を加速している。しかし、日本のAIインフラはNvidiaへの依存度が極めて高い。

TensorWaveの事例は、「一つのベンダーに依存しない計算基盤」の重要性を示している。AMD、Intel、さらには国産半導体（Preferred NetworksのMN-Coreなど）を組み合わせたマルチベンダー戦略は、地政学リスクや供給リスクへのヘッジとしても有効だ。

Nvidia一強の時代にAMDに全てを賭けたTensorWave。2026年6月には評価額15億5,000万ドル（約2,402億円）でSeries B 3億5,000万ドル（約542億円）を調達し、グローバル展開を加速している。核融合研究から飛び出した元物理学者の逆張りは、市場の構造的な歪みを正確に読み取り、そこに資本を集中させるという意味では、極めてロジカルな賭けだった。独占市場のセカンドプレイヤーは、静かに、しかし確実に成長する。

起業家への示唆

  • 1
    「逆張り」は勇気ではなく構造分析の結果ホートンが全員Nvidiaを選ぶ中でAMDに賭けたのは、FPGAクラウドとAMDとの深い関係、そしてGPU供給制約という構造を正確に読んだからだ。直感より先に市場の歪みを数字で確かめる習慣が、逆張りを「無謀」から「合理」へ変える。
  • 2
    チームの多様性がセカンドプレイヤー戦略を支える物理学者のホートン、インフルエンサーマーケティングの大型イグジットを経験したトマシック、そしてビジネス開発担当のタタチャク。技術・事業・ネットワークの三役をそれぞれが担ったことで、ハードウェアとビジネスの両面で競争できる体制が整った。
  • 3
    前職の知見をそのまま武器にするVMAccelでのAMD（Xilinx）との関係が、TensorWaveでのAMD全面採用の基盤になった。直近の会社で培った技術的なコネクションや業界知識は、次の起業で最初の競争力になる。過去のキャリアをリセットするのではなく、そのまま転用できるビジネスを選ぶ発想が有効だ。

参考文献

  • 「TensorWave Secures $100 Million Series A Funding Co-Led by Magnetar and AMD Ventures」（Business Wire、2025年5月14日、https://www.businesswire.com/news/home/20250514340458/en/TensorWave-Secures-$100-Million-Series-A-Funding-Co-Led-by-Magnetar-and-AMD-Ventures）
  • 「TensorWave Raises $43M in SAFE Funding, the Largest in Nevada Startup History」（Business Wire、2024年10月8日、https://www.businesswire.com/news/home/20241008734926/en/TensorWave-Raises-$43M-in-SAFE-Funding-the-Largest-in-Nevada-Startup-History-to-Advance-AI-Compute-Solutions）
  • 「TensorWave Raises $100M to Build the World’s Largest Liquid-Cooled AMD GPU Deployment」（HPCwire、2025年5月、https://www.hpcwire.com/off-the-wire/tensorwave-raises-100m-to-build-the-worlds-largest-liquid-cooled-amd-gpu-deployment/）
  • 「TensorWave just deployed the largest AMD GPU training cluster in North America」（Tom’s Hardware、2025年、https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/tensorwave-just-deployed-the-largest-amd-gpu-training-cluster-in-north-america-features-8-192-mi325x-ai-accelerators-tamed-by-direct-liquid-cooling）
  • 「TensorWave Raises $350 Million Series B at $1.55B Valuation」（Business Wire、2026年6月10日、https://www.businesswire.com/news/home/20260610650010/en/TensorWave-Raises-$350-Million-Series-B-at-$1.55B-Valuation-to-Expand-Global-AMD-Powered-AI-Infrastructure）
  • 「The Forbes 30 Under 30 CEO who left Lockheed Martin’s Skunk Works raises $350M at $1.55B」（Tech Funding News、2026年、https://techfundingnews.com/tensorwave-350m-series-b-all-amd-ai-infrastructure/）
  • 「Las Vegas’ TensorWave CEO lands on Forbes 30 Under 30」（Las Vegas Review-Journal、https://www.reviewjournal.com/business/vegas-business/innovation/las-vegas-tech-ceo-lands-on-forbes-30-under-30-3597214/）
  • 「How TensorWave CEO Darrick Horton is Leading the Company to the Forefront of AI Compute Technology」（ValiantCEO、https://valiantceo.com/darrick-horton-tensorwave/）
  • 「Building Startups, Bridging Communities: Alum Nurtures Local Tech Talent」（UNLV、https://www.unlv.edu/news/article/building-startups-bridging-communities-alum-nurtures-local-tech-talent）
  • 「Darrick Horton on TensorWave’s AI infrastructure Vision」（SecureITWorld、https://www.secureitworld.com/interviews/interview-with-darrick-horton-founder-and-ceo-of-tensorwave/）
  • 「Piotr Tomasik, Co-Founder and President of TensorWave – Interview Series」（Unite.AI、https://www.unite.ai/piotr-tomasik-co-founder-and-president-of-tensorwave-interview-series/）

※本文中の円換算は1ドル=155円で計算した参考値です。為替レートにより実際の金額は変動します。