VerdaがシリーズBで1億8900万ドルを調達、フルスタックAIクラウドのキャパシティを拡大へ

同社は、迅速なプロトタイピングから基盤モデルのトレーニング、スケーラブルな推論に至るまで、さまざまなAIワークロードをサポートするための独自のデータセンター、ハードウェアインフラストラクチャ、およびソフトウェアプラットフォームを開発しています。Verdaは、2026年7月時点で年換算売上高（run rate）が1億6500万ドルであると報告しており、現在は50カ国以上の組織にサービスを提供しています。

新たな資本は、データセンターのキャパシティ拡大、および同社のプラットフォームと、GPUの利用率向上、推論の最適化、カーネルエンジニアリングといったエンジニアリング上の課題解決に特化した専任チームである「AI Lab」への投資深化に充てられます。Verdaは、欧州、英国、米国、アジアでの次期キャパシティ展開により、2027年までに250MWを超える規模まで事業を拡大する計画です。また、同社は数カ月以内にNVIDIA VR200 NVL72インフラストラクチャの早期展開を見込んでいます。

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フルスタック・アプローチの必要性は、AIコンピューティングの消費方法における根本的な変化に起因しています。Verdaの説明によると、以前のAIキャパシティは「調達問題」として管理されており、チームは予測可能なワークロードに適した固定環境の交渉を行っていました。しかし、即座に開始する必要があるトレーニング実行や、レイテンシが妥協できないプロダクション推論といった現代の要件は、ワークロードのスパイクに対して動的に応答できるインフラストラクチャを必要としています。

エージェンティックなワークロードは、このニーズをさらに強めています。これらのワークロードは、複数回のターンにわたって蓄積されるコンテキストを伴うことが多く、特にツール呼び出し（tool call）が返される際にピークに達するバースト的な要求が発生します。こうした変動を管理するには、従来の年次調達サイクルでは不可能な、より流動的なスケーリングが可能なインフラストラクチャが必要です。

データセンターや内部ハードウェアの設計から、その上位にあるプラットフォームに至るまで、スタック全体を垂直統合することで、Verdaはこのキャパシティ提供の最適化を目指しています。この制御は、独自のコンパイラやサービングソフトウェアの開発に加え、カーネルレベルでのパフォーマンスおよび信頼性のエンジニアリングにも及びます。