「君のアイデアを現実のものにするために、AIの処理速度とコストを劇的に下げる技術」を提供する。
市場の成熟度と競合の激しさが予想外だった。
「技術力だけでなく、市場の受け入れ態勢も重要だ」
日本市場では、生成 AI の実用化に伴い「エッジ側での低遅延処理」への需要は高まっている。しかし、Deepsilicon のようなフルスタックハードウェア設計は、日本のスタートアップが抱える資金不足と、半導体製造の複雑さにより実現困難である。ソフトウェア層のみを切り出し、既存 GPU 環境で動作する「軽量化ツール」として再定義すれば、日本企業の AI 導入障壁除去に貢献できる可能性がある。ただし、B2B 販売サイクルの長さと規制懸念が課題だ
独自 ASIC の開発を諦め、OpenVINO や ONNX Runtime を活用した「ターナリー量化プラグイン」にピボットする。対象を自動運転や産業 IoT から、日本の中小企業向け業務用 AI（文書要約、顧客対応）へシフトさせる。クラウド上の GPU 資源を最適化する SaaS モデルとし、高額なハードウェア投資なしで即座に収益化可能なサブスクリプション型サービスとする
['Intel OpenVINO（エッジ AI 推論フレームワーク）', 'NVIDIA TensorRT（高効率推論ライブラリ）', 'AWS Inferentia / SageMaker（クラウド基盤 AI サービス）', '国内ベンダーの自社製 NPU ソリューション（例：NEC、富士通など）']
['半導体設計・製造における巨額の CAPEX と長期的な開発期間', '日本企業の意思決定プロセスが長く、新技術導入への慎重さ', 'セキュリティ規制やデータローカライゼーション要件によるエッジ端末の制限', 'スタートアップ資金不足によりハードウェア開発が現実的ではない']