Approaching.AI、数億元規模のPre-A資金調達を完了し、高品質AI Token生産インフラを構築
ATaaSの日次呼び出し量は1兆に迫る
このほど、AI Token生産サービスプロバイダーのApproaching.AIは、数億元規模のPre-Aラウンド資金調達を完了したと発表しました。本ラウンドはStarlink CapitalとHcTechが共同でリードし、Hony Capital、Tonghao Energy、Shangshi Capital、Tianjin Renai Hongsheng、Hangzhou Fuchengなどが追随投資しました。既存株主であるGL Venturesも引き続き出資比率を高めています。
今回の資金調達完了を受け、Approaching.AIは今後も高性能人工知能 Token生産サービスプラットフォーム「Approaching AI Token as a Service（ATaaS）」への投資を拡大し、計算資源の確保と基盤推論システムの構築に注力していきます。同社は、低レイテンシ、高スループット、安定した構造化出力、信頼性の高い function calling、予測可能なサービス品質といった特長を持つモデル出力能力を継続的に提供し、企業の本番環境に対して高品質なToken供給を大規模に実現する能力をさらに強化していきます。
Approaching.AI：高品質な階層型Tokenを提供する国内中核サプライヤー、ATaaSの日次呼び出し量は1兆目前
大規模モデルアプリケーションが企業の本番環境へと移行するにつれ、AI推論インフラに求められる評価基準も変化しています。企業はもはや、計算資源の規模、モデル数、APIの豊富さだけを重視しているわけではありません。むしろ、各リクエストが信頼性高く、効率的かつ予測可能にビジネス成果をもたらせるかどうかをより重視しています。この段階では、推論サービスの中核競争力は**「モデルを提供すること」から「高品質なTokenを生産すること」へ**と移りつつあります。First Tokenまでの時間、Tokens per Second、構造化出力の安定性、function callingの信頼性、そして高並列環境下でのサービス品質の予測可能性が、企業のAIインフラ選定における重要指標となっています。
Approaching.AIは、Tokenはもはや大規模モデルの入出力の基本単位ではなく、モデル能力、システム性能、サービス安定性、コスト効率をつなぐ重要な生産要素であると考えています。この認識に基づき、同社は業界概念としてToken as a Service（TaaS）を提唱し、高性能AI Token生産サービスプラットフォームATaaSを構築しました。モデルアクセスや管理を重視する従来のMaaSと比べ、ATaaSは企業の本番シナリオにおける推論効率の提供により重点を置いており、企業がスケーラブルかつ運用可能な高品質Token生産能力を得ることを支援します。
モデル戦略の面では、Approaching.AIは**「少数モデルを深く最適化する」**方針を採っています。幅広く数百のモデルを支えるのではなく、生産性の高い少数のモデルに集中し、実際の企業シナリオを踏まえて出力品質、推論効率、TTFTの安定性、TPS性能を継続的に最適化しています。企業顧客にとって、モデル数の多さがそのまま生産性につながるわけではありません。本当に重要なのは、各リクエストが継続的にビジネス成果を支えられるかどうかです。
システム能力の面では、Approaching.AIは異種計算リソースのスケジューリング、クラスタ間キャッシュ共有、推論経路の分離、弾性スケーリング、品質監視を通じて、基盤計算資源を持続的で高品質なAI Token生産能力へと変換しています。エンドツーエンドのシステムエンジニアリング能力により、同社はコストを抑えながら、より安定したTTFT、高速な30〜50 TPS出力、そして信頼性の高いサービス保証を企業に提供できます。
現在、Approaching.AIはATaaSプラットフォームを通じて、Zhipu GLMやMoonshot AI Kimiなど複数の企業顧客にサービスを提供しています。プラットフォームの日次処理Token数は平均でほぼ1兆に達しています。高度に複雑で高並列な業務シナリオで長期的に検証を重ねた結果、同社は大規模推論提供における中核能力を確立しました。
代替不能な人材構成：商業推進力と技術基盤がATaaSの戦略展開を共同で支える
TaaSは単なるアプリケーション層の製品ではなく、AI推論チェーン全体をまたぐ体系的な能力です。企業顧客のニーズ、産業資源、資金調達の道筋、商用化のペースを理解するチームであると同時に、計算、ストレージ、スケジューリング、キャッシュ、推論システムといった基盤アーキテクチャ領域で長年の蓄積を持つことが求められます。Approaching.AIのコアチームは、商業実行力と深い技術研究力を兼ね備えており、設立から2年以内にATaaSを最先端の概念から大手顧客向けの大規模導入へと押し上げる基盤を築いています。
事業・オペレーション面では、Approaching.AIは技術の製品化と商業化を同時に推進する組織力を築いてきました。創業者兼CEOのAi Zhiyuan氏は、清華大学で計算機科学の博士号を取得し、システム研究能力と大手テック企業での実務的な事業化経験を併せ持っています。同氏はTaaSの業界ロジックを提唱し、ATaaSを技術プラットフォームから企業向け本番サービスへと発展させました。社長のWu Wenjie博士は、金融学の博士号とCFA資格を持ち、主要な産業・投資機関で経営経験を積んできました。これまで数十社のベンチマーク企業の投資・M&Aを主導しており、同社の戦略、内部統制、グローバルオペレーションを統括しています。董事長のRen Xuyang氏は、百度の初期創業メンバーであり、iQIYI、Yidian Zixun、HAIZHI、News Breakなどを共同創業した実績を持ち、業界洞察、組織構築、資本連携、エコシステム資源の統合において同社を支えています。
技術・研究面では、Approaching.AIは清華大学高性能計算研究所による20年以上の技術蓄積を背景としており、関連する清華大学の技術成果を出資として会社に取り込むプロセスも完了しています。これらの成果は、鄭為民院士、呉永偉教授、張明星准教授らが率いる研究チームによって長年にわたり開発されてきたもので、高性能計算、並列・分散システム、ストレージシステム、インテリジェント計算システム、大規模モデル推論インフラなどの重要分野をカバーしています。これらの成果の注入は、AIインフラ分野における同社と清華研究チームとの産学連携・研究連携が実質的な段階に入ったことを示しています。
その中でも、Approaching.AIの首席科学顧問である鄭為民院士は、清華大学の高性能計算分野の学術的基盤を築きました。Approaching.AIの主任科学者である呉永偉教授は、長年にわたり分散システムとストレージシステムに注力し、複数の国家級技術賞を受賞しています。張明星准教授は大規模モデル推論アーキテクチャに取り組み、彼が主導したKTransformersやMooncakeなどのオープンソースプロジェクトは業界で広く採用されています。清華大学の中核技術成果とトップ研究チームの継続的な支援を背景に、Approaching.AIはAI推論インフラにおけるシステムエンジニアリングと研究成果の実装に関する参入障壁を築いています。
こうした技術蓄積は、オープンソースエコシステムでも実証されています。Approaching.AIと清華チームが共同で主導・公開したKTransformersは、世界初のエッジ異種推論フレームワークです。GitHubスター数は17kを超え、GLM、Kimi、Minimax、Qwenといったトップクラスの大規模モデルにおいて、最初に推奨される推論エンジンとなっています。分散推論の分野では、Approaching.AI、清華大学、Moonshot AI Kimi、9#AISoft、Alibaba Cloud、Ant Groupなどの産学連携機関が共同でオープンソースプロジェクトMooncakeを構築しました。Approaching.AIの技術専門家である清華大学出身の博士・Yang Ke氏をはじめとするチームメンバーはコア貢献者として、複数の重要な技術実装とアーキテクチャ開発に深く関与しています。さらに、Approaching.AIはSGLang、vLLM、NVIDIA Dynamoといったグローバルな推論コミュニティにも積極的に貢献し、オープンなAI推論インフラエコシステムの発展を継続的に後押ししています。
事業チームによる業界ニーズ、顧客シナリオ、資本ルートへの理解と、技術チームによる高性能計算、分散システム、大規模モデル推論インフラにおける長年の蓄積が相まって、Approaching.AIは基盤システムの研究開発から企業規模の導入までを一貫して担える総合力を備えています。ATaaSの進化が続く中、この複合的なチーム構成が、高品質Tokenの生産と提供を大規模に拡張する同社の力を支え続けるでしょう。
HcTech Fundの董事長であるZhang Yang氏は次のように述べています。
国内の大規模モデル能力が急速に向上し、アプリケーション需要が一気に噴出する中、膨大なToken需要が計算資源産業チェーンを再編しています。HcTech Fundは、高品質なTokenを大規模かつ安定的に供給できるAI Infra業界こそ、AI産業の急成長を支える中核インフラになると確信しており、広大な市場潜在力と極めて高い投資価値を持つと考えています。Approaching.AIチームは清華大学高性能計算研究所にルーツを持ち、深い研究の系譜と強固な技術基盤を備えています。同社は基盤計算のサイロを打ち破ることに成功し、上流・下流のエコシステムから高い評価を得ています。HcTech Fundは豊富なAI産業エコシステム資源を活かし、Approaching.AIの今後の資金調達および上場プロセスを全面的に支援し、同社が世界をリードする次世代インテリジェントコンピューティングの「Token工場」へと成長する歩みに伴走します。
Starlink CapitalのパートナーであるLi Wenjue氏は次のように述べています。
Approaching.AIは、AIインフラ分野において卓越した技術的深さとエンジニアリング能力を示しており、とりわけ世界トップレベルのToken生産効率を実現しています。今回の投資ラウンドでは、同社のATaaSプラットフォームがもたらす体系的な突破力に加え、最先端の学術成果を迅速に大規模商用展開へと転換する能力を高く評価しました。AI Agentアプリケーションが広がり、Token需要が急増する中、計算資源を効率よくインテリジェントな出力へ変換できる企業が、業界競争の中心になります。Starlink Capitalは、制御、スケジューリング、ランタイム、メモリ管理、モデルアーキテクチャを共同で最適化できる者こそが、次世代AIインフラの主導権を握る可能性が高いと考えています。清華大学のトップレベルの技術背景と豊富な商用化経験を併せ持つApproaching.AIは、AI Infra分野での継続的成長と市場リーダーとしての地位に対する投資家の信頼を勝ち得ています。Starlink Capitalは、高性能AI Token生産の業界ベンチマークを築く同社を強く支持します。
転載元：Approaching.AI
本記事はQuantum Bitの許可を得て転載したものであり、記載されている見解はすべて原著者のものです。