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MTM Capital株式会社
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TOKEN FACTORY

すべてのトークンを支える
計算基盤を、自社の手に

AIは今、「モデルを学習させる」時代から「モデルを動かし続ける」時代へと移行しています。当社は、計算能力をトークンへと変換する推論インフラを構築・運用しています。高い信頼性と効率性、そして貴社のAI事業が求めるスピードで。

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推論インフラは「借りるもの」から「握るもの」へ変わりました。計算能力をトークン単位の収益に直結させる事業構造は、AIインフラ投資の次の標準になると考えています。

山田 太郎
株式会社サンプル 代表取締役

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トレーニングからインファレンスへの重心移動は不可逆です。その供給側を国内で担う事業者として、MTM Capitalの取り組みに期待しています。

佐藤 花子
サンプル大学 教授(AI経済学)

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GPUの稼働がそのまま収益に変わる構造は、投資家にとって最も見通しの立てやすいAI関連事業のひとつです。

鈴木 一郎
サンプルキャピタル パートナー

MARKET SHIFT

トレーニング中心から
インファレンス中心の経済へ

AI業界の重心は移動しています。トレーニングはモデルを一度作るための投資です。インファレンスはそのモデルを動かし続けるプロセスであり、そここそが収益の源泉です。

トレーニング インファレンス
性質 一度限りの投資(CapEx) 継続的な処理(OpEx/収益)
決定するもの モデルの性能 モデルが生み出す収益
需要 開発時に限定 ユーザー・エージェントの増加とともに拡大

データセンターはもはや単なるインフラではありません。トークンを生産する生産設備です。

計算能力を掌握する者が、AIの経済圏を掌握します。

WHAT WE DELIVER

当社が提供するもの

推論基盤(インファレンスインフラ)

高性能GPUクラスタ上に構築された、低レイテンシ・高スループットの推論環境。プロトタイプではなく、本番運用のために設計されています。

柔軟な供給モデル

  • オンデマンド
    ワークロードに応じてスケールする専有デプロイメント
  • リザーブド
    保証された計算容量、最新ハードウェアへの優先アクセス
  • スケーラブル・バースト対応
    エージェント型ワークロードによる急激な需要増を、性能劣化なく吸収

スケールしても揺らがない安定性

SLAに基づく安定稼働。24時間365日、途切れることなくトークンを生成し続けます。貴社のAIサービスが止まる理由を、当社のインフラが作ることはありません。

設計段階から最適化されたコスト

ワークロードの特性に応じたGPU配分により、レイテンシや品質を犠牲にすることなく、トークンあたりのコストを引き下げます。

BY THE NUMBERS

数字で見る実力

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350ms

推論の中央値レイテンシ

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99.9%

稼働率SLA

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500M+

1日あたりの処理トークン数

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12社

本番稼働中の企業導入実績

ECONOMICS

計算能力の経済学

計算資源への投資は、事業を支えるだけではありません。それ自体が事業です。GPUの稼働時間はそのままトークン生成量に変わり、生成されたトークンはそのまま収益に変わります。

FOR ENTERPRISES

AIを活用する企業にとって

この効率性の積み重ねが競争優位につながります。

FOR INVESTORS

投資家にとって

投下資本と収益成長が連動し、目に見える形で、しかも予測可能な形で進んでいくビジネスです。

BUILT FOR WHAT'S COMING

この先の需要に備える

インファレンス需要は線形には伸びません。複利的に拡大しています。

モデルの高度化

マルチステップ推論やマルチモーダル対応が、1リクエストあたりの計算負荷を増大させる

コンテキストウィンドウの拡大

数十万〜数百万トークン規模の処理が当たり前になりつつある

自律型AIエージェントの台頭

継続的かつ自律的なモデル呼び出しが、需要の主体を人間からAI自身へと広げる

計算・インフラ市場全体は今後も規模が拡大していくことが見込まれております。当社は、その市場の供給側を担う存在として事業を展開しています。

CUSTOMERS

お客様の声

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「対話型エージェントの応答レイテンシを2秒から350ミリ秒に短縮できました。ピーク時のリクエスト急増にも性能劣化なく追随しています。」

田中 一郎|株式会社サンプルA CTO

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「リザーブド契約で計算容量を確保したことで、長文コンテキストのバッチ処理コストを月次で約40%削減できました。」

高橋 美咲|株式会社サンプルB AI事業部長

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「自社サービスの推論基盤を丸ごと移行しましたが、SLAに基づく安定稼働で半年間ダウンタイムはゼロです。」

伊藤 健|株式会社サンプルC プロダクト責任者

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「エージェントの自律稼働で呼び出し回数が月に3倍に増えましたが、バースト対応の供給でレイテンシは変わっていません。」

渡辺 直子|株式会社サンプルD エンジニアリング部長

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「マルチモーダル推論の本番投入で計算負荷が読めない中、オンデマンド供給のおかげで初期投資なしに立ち上げられました。」

小林 亮|株式会社サンプルE 執行役員

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「トークン単価が四半期ごとに下がり続けており、コスト構造をそのまま価格競争力に変えられています。」

中村 彩|株式会社サンプルF 事業企画部長

計算能力の未来を、自社の手に

AIプロダクトを開発する立場であれ、その基盤となるインフラに投資する立場であれ、問いは同じです。次世代AIを動かすトークンを、誰が掌握するのか。