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<p>AI（“AI And”），一家由前 Tenstorrent 和聯想高管 David Bennett 和 Shimpei Hara 創立的新型垂直整合日本 AI 公司，已籌集 5000 萬美元的種子資金和 20 億美元的基礎設施資本。</p>
<p>AI 希望從數據中心開始，解決 AI 堆棧的每個部分，包括建設日本的數據中心基礎設施，以及為異構數據中心開發編排/集羣管理軟件，以及 AI 模型、代理和應用程序。</p>
<p>在上週的 GTC 2026 上，Nvidia 首席執行官黃仁勳推測，所有公司的所有員工在不久的將來將各自運行 100 個 AI 代理。AI 的總裁兼聯合創始人 Shimpei Hara 告訴 EE Times，如果按日本人口計算，每個代理每天使用一百萬個令牌，總電力需求將達到一太瓦。</p>
<p>“如果這是我們要走的方向，那麼誰將成為日本的 AI 服務器？” 他説。“而且，如何在不破產和不需要一太瓦電力的情況下為日本服務，因為這絕對不是我們政府所追求的方向。”</p>
<p>Hara 表示，這種規模的 AI 採用將需要一種垂直整合的方法，以實現經濟和高效。這意味着 AI 可以在每一層堆棧中進行優化，以提高令牌的速度和質量，同時在定價上提供一定的靈活性。</p>
<p>“其他公司試圖在特定領域內開闢技術專長並從中獲利，因此在某種程度上存在利潤疊加……這導致最終令牌成本和 AI 部署成本高度膨脹，” 他説。“我們相信，擁有整個堆棧的所有權並通過此進行優化，實際上將幫助我們降低整體服務成本，特別是針對日本市場。”</p>
<h3><strong>日本市場</strong></h3>
<p>該公司將專注於日本，並計劃在未來進行全球推廣，AI 首席執行官兼聯合創始人 David Bennett 告訴 EE Times。</p>
<p>“[日本市場] 由 AWS 和大型超大規模雲服務商驅動，” Bennett 説。“我們看到一個真正的機會，因為與大公司打交道時存在複雜性和價格問題。無論是出於安全或隱私原因，還是其他特定工作負載的需求，確實需要像我們這樣的參與者。”</p>
<p>他説，真正的問題是如何讓企業順利運行 AI，因為他們需要在硬件層面以上進行更高層次的參與。在這種情況下，優秀的技術並不足夠——它必須易於使用。</p>
<p>Bennett 補充説，對數據主權的需求很大。</p>
<p>“人們希望擁有自己的數據，他們希望開放模型，他們還希望知道如果將數據放入 [在線 AI 聊天機器人]，這些數據將去往何處，” 他説。“我們將能夠説這些數據將保留在我們位於日本的數據中心。”</p>
<p>AI 計劃在日本證明其概念，然後再考慮東南亞、歐洲及其他地區。</p>
<h3><strong>異構硬件</strong></h3>
<p>日本 AI 雲服務提供商 Unsung Fields 的基礎設施和員工已併入 AI（Unsung Fields 已停止運營）。這意味着 AI 已經有兩個日本數據中心投入運營，提供超過 1000 個 GPU 以及一組 Tenstorrent 硬件。</p>
<p>其數據中心的異構性是公司戰略的關鍵部分，Bennett 説。</p>
<p>“能夠將正確的工作負載發送到正確的硬件，以及坦率地説，將正確類型的令牌發送給正確的用户——我們真的相信異構性的重要性，” 他説。“無論是解耦策略還是不必將供應鏈限制在單一供應商，異構性顯然是重要的。”</p>
<p>該公司已經擁有大量 Nvidia GPU，並計劃與 AMD 硬件合作，Hara 説。該公司預計將在一個月內在日本開設另一個數據中心，以幫助服務其 80 個現有客户。</p>
<p>“我們的首個異構實驗是如何通過在 AMD 和 Nvidia 之間進行解耦來獲得高效的令牌吞吐量提升，” 他説。“我們認為這是一個非常有趣的事情，繼續推動，因為即使是 1.5 到 2 倍的令牌吞吐量也是值得的。”</p>
<p>除了其 GPU 集羣外，AI 還已經從 Unsung Fields 的 Tenstorrent 硬件中產生了收入。</p>
<p>“AI 可能是 Tenstorrent 硬件安裝量最大的公司，我們非常期待他們在 Blackhole 上的進展，” Bennett 説。</p>
<p>Bennett 承認，異構性可能會增加堆棧的複雜性，但公司將從簡單開始。</p>
<p>“我們不是為了好玩而在我們的技術堆棧中製造複雜性，” 他説。“今天的情況相當簡單，我們可以將正確的模型路由到正確的地方，這非常簡單。我們將非常謹慎地使用我們的異構性以及我們變得多複雜。如果沒有真正的價值，我們就不會這樣做。”</p>
<h3><strong>日本 AI 實驗室</strong></h3>
<p>AI 還計劃成為日本首屈一指的 AI 實驗室。</p>
<p>大型 AI 實驗室將繼續構建基礎模型，但也有空間開發更多應用特定模型，他説。</p>
<p>“如果你能投入適當的努力，在預訓練、後訓練和強化學習中投入適當的數據，然後構建合適的框架，你可以提供一些工作負載、體驗和用例，在非常特定的任務上超越基礎模型，” 他説。“在那些服務不足的市場中，因為它們不是基於英語，或者它們有不同的需求，當你有一個團隊在設計和構建模型，包括滿足該市場的基礎模型時，它們可以得到更好的服務。”</p>
<p>AI 還計劃成為日本 AI 初創公司的孵化器，這得益於其垂直整合的能力，Bennett 説。</p>
<p>“日本有很多人工智能初創公司，他們有很好的想法，但需要大量的計算能力，” 他説。“我認為我們孵化這些初創公司是完美的匹配，我們可以在……商業模式上做一些非常有趣的事情，讓我們雙方都受益。”</p>
<p>最終，日本有很多專注的人工智能研究人員和開發者，他們想在日本為日本做一些事情，他們需要一個地方來實現這一點，貝內特説。</p>
<p>“日本有很多人才，他們需要一個去處，” 貝內特説。“我們希望成為那個去處。”</p>
<hr/>
<h5>另見：</h5>
<p>Tenstorrent 裁員，初創公司轉向開發者銷售</p>
<p>大規模成本效益的人工智能是一個軟件問題</p>
<p>吉姆·凱勒：‘無論英偉達做什麼，我們都會做相反的事情’</p>

聯想集團(ADR)

4488

4388

DTCR

基準數據與基礎設施房地產 SCTR ETF - Pacer

IDGT

雲計算 ETF - GlobalX

<p>AI& 是一家在日本成立的新人工智能公司，由前 Tenstorrent 和聯想的高管創立，籌集了 5000 萬美元的種子資金和 20 億美元的基礎設施資本。該公司旨在構建一個垂直整合的人工智能技術棧，專注於日本的數據中心基礎設施和人工智能應用。AI& 計劃解決現有提供商（如 AWS）所帶來的複雜性和成本問題，強調數據主權和企業的易用性。AI& 目前已有兩個數據中心投入運營，並計劃擴展，旨在優化日本的人工智能部署，然後再考慮全球市場</p>

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</div><p>AI&amp; (“AI And”), a new vertically-integrated Japanese AI company from former Tenstorrent and Lenovo executives David Bennett and Shimpei Hara, has raised $50 million in seed funding and $2 billion in infrastructure capital.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI（“AI And”），一家由前 Tenstorrent 和聯想高管 David Bennett 和 Shimpei Hara 創立的新型垂直整合日本 AI 公司，已籌集 5000 萬美元的種子資金和 20 億美元的基礎設施資本。</p>
</div><p>AI&amp; wants to tackle every part of the AI stack from the data center upwards, including building out Japanese data center infrastructure as well as developing orchestration/cluster management software for heterogeneous data centers, plus AI models, agents, and applications.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 希望從數據中心開始，解決 AI 堆棧的每個部分，包括建設日本的數據中心基礎設施，以及為異構數據中心開發編排/集羣管理軟件，以及 AI 模型、代理和應用程序。</p>
</div><p>At GTC 2026 last week, Nvidia CEO Jensen Huang postulated that all employees of all companies will be running 100 AI agents each in the near future. If scaled to Japan’s population, with each agent using one million tokens per day, total power demand would reach a terawatt, Shimpei Hara, AI&amp; president and cofounder, told EE Times.</p>
<div class="lb-trans"><p>在上週的 GTC 2026 上，Nvidia 首席執行官黃仁勳推測，所有公司的所有員工在不久的將來將各自運行 100 個 AI 代理。AI 的總裁兼聯合創始人 Shimpei Hara 告訴 EE Times，如果按日本人口計算，每個代理每天使用一百萬個令牌，總電力需求將達到一太瓦。</p>
</div><p>“If this is where we’re heading, who is going to be the server of AI in Japan?” he said. “And how can you serve Japan without breaking the bank and without needing a terawatt of power, because that’s definitely not the direction our government is heading towards.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“如果這是我們要走的方向，那麼誰將成為日本的 AI 服務器？” 他説。“而且，如何在不破產和不需要一太瓦電力的情況下為日本服務，因為這絕對不是我們政府所追求的方向。”</p>
</div><p>AI adoption at such scale will require a vertically-integrated approach to be economical and efficient, Hara said. This will mean AI&amp; can optimize at every layer of the stack to improve the speed and quality of tokens while enabling some flexibility in pricing.</p>
<div class="lb-trans"><p>Hara 表示，這種規模的 AI 採用將需要一種垂直整合的方法，以實現經濟和高效。這意味着 AI 可以在每一層堆棧中進行優化，以提高令牌的速度和質量，同時在定價上提供一定的靈活性。</p>
</div><p>“Others are trying to carve out a technical specialty within their specific domain and make a business out of it, so there’s margin stacking, to some extent…which results in a highly inflated end token cost and AI deployment cost,” he said. “We believe that having ownership across the stack and optimizing through that is actually going to help us reduce the cost of serving overall, specific to the Japan market.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“其他公司試圖在特定領域內開闢技術專長並從中獲利，因此在某種程度上存在利潤疊加……這導致最終令牌成本和 AI 部署成本高度膨脹，” 他説。“我們相信，擁有整個堆棧的所有權並通過此進行優化，實際上將幫助我們降低整體服務成本，特別是針對日本市場。”</p>
</div><h3><strong>Japanese market</strong></h3>
<div class="lb-trans"><h3><strong>日本市場</strong></h3>
</div><p>The company will focus on Japan, with a view of a global rollout further down the line, AI&amp; CEO and cofounder David Bennett told EE Times.</p>
<div class="lb-trans"><p>該公司將專注於日本，並計劃在未來進行全球推廣，AI 首席執行官兼聯合創始人 David Bennett 告訴 EE Times。</p>
</div><p>“[The Japanese market] is driven by AWS and the big hyperscalers,” Bennett said. “We see a real opportunity because there are complexity and price issues dealing with the big guys. Whether there are security or privacy reasons, or other workload-specific things, there’s certainly a need for players like us.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“[日本市場] 由 AWS 和大型超大規模雲服務商驅動，” Bennett 説。“我們看到一個真正的機會，因為與大公司打交道時存在複雜性和價格問題。無論是出於安全或隱私原因，還是其他特定工作負載的需求，確實需要像我們這樣的參與者。”</p>
</div><p>The real problem is how to get enterprises up and running with AI, he said, since they need to engage higher up the stack than the hardware level. In this case, great technology isn’t enough—it has to be easy to use.</p>
<div class="lb-trans"><p>他説，真正的問題是如何讓企業順利運行 AI，因為他們需要在硬件層面以上進行更高層次的參與。在這種情況下，優秀的技術並不足夠——它必須易於使用。</p>
</div><p>There’s a big demand for data sovereignty, Bennett added.</p>
<div class="lb-trans"><p>Bennett 補充説，對數據主權的需求很大。</p>
</div><p>“People want to own their data, they want open models, they also want to know that if they’re putting their data into [online AI chatbots] where that data is going,” he said. “We’ll be able to say it’s staying in our data centers in Japan.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“人們希望擁有自己的數據，他們希望開放模型，他們還希望知道如果將數據放入 [在線 AI 聊天機器人]，這些數據將去往何處，” 他説。“我們將能夠説這些數據將保留在我們位於日本的數據中心。”</p>
</div><p>AI&amp; plans to prove its concept in Japan before looking at Southeast Asia, Europe, and beyond.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 計劃在日本證明其概念，然後再考慮東南亞、歐洲及其他地區。</p>
</div><h3><strong>Heterogeneous hardware</strong></h3>
<div class="lb-trans"><h3><strong>異構硬件</strong></h3>
</div><p>The infrastructure and staff of Japanese AI cloud provider Unsung Fields have been folded into AI&amp; (Unsung Fields has ceased its operations). This means AI&amp; already has two Japanese data centers up and running, offering more than 1,000 GPUs plus a cluster of Tenstorrent hardware.</p>
<div class="lb-trans"><p>日本 AI 雲服務提供商 Unsung Fields 的基礎設施和員工已併入 AI（Unsung Fields 已停止運營）。這意味着 AI 已經有兩個日本數據中心投入運營，提供超過 1000 個 GPU 以及一組 Tenstorrent 硬件。</p>
</div><p>The heterogeneity of its data centers is a key part of the company’s strategy, Bennett said.</p>
<div class="lb-trans"><p>其數據中心的異構性是公司戰略的關鍵部分，Bennett 説。</p>
</div><p>“Being able to send the right workload to the right hardware, and frankly, the right kind of token to the right user—we really believe in the heterogeneous aspect,” he said. “Whether it’s disaggregation strategies or not having to be limited in your supply chain to a single vendor, [heterogeneity] is obviously important.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“能夠將正確的工作負載發送到正確的硬件，以及坦率地説，將正確類型的令牌發送給正確的用户——我們真的相信異構性的重要性，” 他説。“無論是解耦策略還是不必將供應鏈限制在單一供應商，異構性顯然是重要的。”</p>
</div><p>The company already has a significant amount of Nvidia GPUs and is planning to work with AMD hardware, too, Hara said. The company expects to open another data center in Japan within a month to help serve its 80 existing customers.</p>
<div class="lb-trans"><p>該公司已經擁有大量 Nvidia GPU，並計劃與 AMD 硬件合作，Hara 説。該公司預計將在一個月內在日本開設另一個數據中心，以幫助服務其 80 個現有客户。</p>
</div><p>“Our first heterogeneous experiments are around how to get efficient token throughput gains by disaggregating across AMD and Nvidia,” he said. “We think that’s a really interesting thing to continue to push, [because] even a 1.5 to 2× in token throughput is [worth it].”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們的首個異構實驗是如何通過在 AMD 和 Nvidia 之間進行解耦來獲得高效的令牌吞吐量提升，” 他説。“我們認為這是一個非常有趣的事情，繼續推動，因為即使是 1.5 到 2 倍的令牌吞吐量也是值得的。”</p>
</div><p>As well as its GPU clusters, AI&amp; is already generating revenues from Unsung Fields’ Tenstorrent hardware.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了其 GPU 集羣外，AI 還已經從 Unsung Fields 的 Tenstorrent 硬件中產生了收入。</p>
</div><p>“AI&amp; has probably the largest installation of Tenstorrent hardware anywhere, and we’re really looking forward to what they’re doing with Blackhole,” Bennett said.</p>
<div class="lb-trans"><p>“AI 可能是 Tenstorrent 硬件安裝量最大的公司，我們非常期待他們在 Blackhole 上的進展，” Bennett 説。</p>
</div><p>Acknowledging that heterogeneity can add complexity to the stack, the company will start simple, Bennett said.</p>
<div class="lb-trans"><p>Bennett 承認，異構性可能會增加堆棧的複雜性，但公司將從簡單開始。</p>
</div><p>“We’re not creating complexity in our tech stack for the fun of it,” he said. “It’s quite simple today, we can route the right model to the right place, that’s super easy. We’re going to be very selective in how we use our heterogeneity and how complex we get. If there’s really no value, we’re not going to do it.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“我們不是為了好玩而在我們的技術堆棧中製造複雜性，” 他説。“今天的情況相當簡單，我們可以將正確的模型路由到正確的地方，這非常簡單。我們將非常謹慎地使用我們的異構性以及我們變得多複雜。如果沒有真正的價值，我們就不會這樣做。”</p>
</div><h3><strong>Japanese AI lab</strong></h3>
<div class="lb-trans"><h3><strong>日本 AI 實驗室</strong></h3>
</div><p>AI&amp; also plans to become Japan’s premier AI lab.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 還計劃成為日本首屈一指的 AI 實驗室。</p>
</div><p>The big AI labs will continue to build foundation models, but there’s also space for development of more application-specific models, he said.</p>
<div class="lb-trans"><p>大型 AI 實驗室將繼續構建基礎模型，但也有空間開發更多應用特定模型，他説。</p>
</div><p>“If you can put the right amount of effort into it, the right amount of data in pre-training, post-training and RL [reinforcement learning], and then you build the right harness, you can provide some workloads, experiences and use cases that outperform the foundation models on very specific tasks,” he said. “In markets that are under-served because they’re not English-based, or they have different needs, they can be better served when you have a team that’s designing and building models, including foundation level models that cater to that market.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“如果你能投入適當的努力，在預訓練、後訓練和強化學習中投入適當的數據，然後構建合適的框架，你可以提供一些工作負載、體驗和用例，在非常特定的任務上超越基礎模型，” 他説。“在那些服務不足的市場中，因為它們不是基於英語，或者它們有不同的需求，當你有一個團隊在設計和構建模型，包括滿足該市場的基礎模型時，它們可以得到更好的服務。”</p>
</div><p>AI&amp; also plans to become an incubator for Japanese AI startups, enabled by being vertically integrated, Bennett said.</p>
<div class="lb-trans"><p>AI 還計劃成為日本 AI 初創公司的孵化器，這得益於其垂直整合的能力，Bennett 説。</p>
</div><p>“There’s a lot of AI startups in Japan that have great ideas and need a ton of compute,” he said. “I think it’s a perfect match for us to incubate these startups, and we can do some really interesting things around…business models where we can both benefit.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“日本有很多人工智能初創公司，他們有很好的想法，但需要大量的計算能力，” 他説。“我認為我們孵化這些初創公司是完美的匹配，我們可以在……商業模式上做一些非常有趣的事情，讓我們雙方都受益。”</p>
</div><p>Ultimately, there are a lot of focused AI researchers and developers in Japan who want to do something in Japan, for Japan, and they need somewhere to do that, Bennett said.</p>
<div class="lb-trans"><p>最終，日本有很多專注的人工智能研究人員和開發者，他們想在日本為日本做一些事情，他們需要一個地方來實現這一點，貝內特説。</p>
</div><p>“Japan has a lot of talent and they need a place to go,” Bennett said. “We want to be that place to go.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“日本有很多人才，他們需要一個去處，” 貝內特説。“我們希望成為那個去處。”</p>
</div><hr/>
<div class="lb-trans"><hr/>
</div><h5>See also:</h5>
<div class="lb-trans"><h5>另見：</h5>
</div><p>Layoffs At Tenstorrent As Startup Pivots Towards Developer Sales</p>
<div class="lb-trans"><p>Tenstorrent 裁員，初創公司轉向開發者銷售</p>
</div><p>Cost-Efficient AI at Scale is a Software Problem</p>
<div class="lb-trans"><p>大規模成本效益的人工智能是一個軟件問題</p>
</div><p>Jim Keller: ‘Whatever Nvidia Does, We’ll Do The Opposite’</p>
<div class="lb-trans"><p>吉姆·凱勒：‘無論英偉達做什麼，我們都會做相反的事情’</p>
</div>

前 Tenstorrent 高管在日本創辦雲服務提供商和人工智能實驗室