UC Berkeley発の高速推論エンジン「SGLang」がRadixArkとして商用化。4億ドルの評価額でAI推論市場に挑む

3行要約

• UC BerkeleyのIon Stoica教授の研究室から生まれた「SGLang」が、新会社RadixArkとしてスピンアウト
• 大手VCのAccelなどから資金を調達し、評価額は約4億ドル（約600億円）に到達
• 開発者がLLMをより高速・低コストで動かすための「推論レイヤー」の競争が激化

何が発表されたのか

AI界隈で非常に注目されていたオープンソースプロジェクト「SGLang」が、正式に「RadixArk」という企業として独立することが明らかになりました。

SGLangは、もともとUC BerkeleyのIon Stoica教授（DatabricksやAnyscaleの共同創業者としても有名ですね）の研究室で開発されたプロジェクトです。これまで「LLMをいかに効率よく、高速に動かすか」という課題に対して、プログラミングインターフェースとランタイム（実行環境）の両面からアプローチしてきました。

今回のスピンアウトでは、著名なベンチャーキャピタルであるAccelなどから資金を調達しており、その評価額は4億ドルに達しているとのことです。これは、単なるオープンソースプロジェクトが、AIインフラの基幹を担う商用プラットフォームへと進化したことを意味しています。

競合との比較

RadixArk（SGLang）は、ChatGPTやClaudeのような「AIモデルそのもの」を提供するサービスではなく、それらのモデルを動かすための「エンジン」を提供する立ち位置です。

業界への影響

今回のRadixArkの台頭は、AI業界が「モデルの開発」から「推論の効率化」へと大きく舵を切っていることを象徴しています。

第一に、企業のコスト削減です。現在、多くの企業が独自のLLMを運用しようとしていますが、その推論コスト（GPUコスト）が大きな負担となっています。SGLangのような高速なエンジンが商用サポートされることで、企業はより安価に、かつ高速にAIサービスを提供できるようになります。

第二に、推論市場の標準化です。これまではNVIDIAの「TensorRT-LLM」や「vLLM」といったプロジェクトが先行していましたが、RadixArkが強力な資金力を持って参入することで、推論スタックのデファクトスタンダードを巡る争いがさらに激しくなるでしょう。

第三に、オープンソース・エコシステムの強化です。研究成果がこれほどの高評価でビジネス化される流れは、アカデミアの研究者にとっても大きな刺激となり、さらなる技術革新を加速させるはずです。

私の見解

正直なところ、このニュースを聞いて「ついに来たか」という感想を持ちました。SGLangは、開発者の間ではその圧倒的なスループットの高さですでに有名でしたが、これからは「商用版」として企業の基幹システムにも入り込んでいくことになりますね。

個人的には、かつてSIerでシステムのパフォーマンス改善に追われていた経験から、こういった「インフラの低層を最適化する技術」には並々ならぬ価値を感じます。AIが社会に浸透するためには、賢さだけでなく「安さと速さ」が絶対に必要だからです。

RadixArkが今後、vLLMなどの強力なライバルとどう差別化していくのか、そしてDatabricksなどとの連携がどう進むのか、非常に楽しみです。皆さんも、自分のサービスにLLMを組み込む際は、ぜひ一度SGLang（RadixArk）の動向をチェックしてみてください。

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