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現代自動車とKia、VAST Dataへの戦略的投資を発表

2026年10月13日、韓国・ソウルにて、AIオペレーティングシステム企業であるVAST Dataは、現代自動車とKia（以下 HKMC）が同社に対して戦略的な投資を実施したことを発表しました。この投資は、先進運転支援システム（ADAS）やロボティクスAI機能の開発を、VAST AIオペレーティングシステム（VAST AI OS）上で進めるという既存の関係をさらに強化するものです。

HKMCはVASTの新規顧客ではなく、既にVAST AI OSプラットフォーム上でADAS研究や自動運転ワークロードの本番運用を行っています。以前は、HKMCのADASおよび大規模言語モデル（LLM）のプログラムは、複数のベンダーによる異なるプラットフォームで分散されていましたが、これがデータの断片化や作業の重複を引き起こしていました。そこで、HKMCの自動運転モビリティ部門である42dotは、NVIDIAのHopperを搭載したNVIDIA DGX SuperPOD上でVASTを実行し、これらのプログラムをVASTの単一データプラットフォームに統合。ADASとLLMの開発の統合によって、モデルの学習や導入プロセスの迅速化を実現しています。

この統合が、今回の投資の基盤となっています。実際の環境では、センサーとビデオデータに対し2:1のデータ削減を達成し、既存のデータセンターにおける容量拡張を可能にしています。VASTの複数プロトコルに対する互換性（S3やNFSを含む）により、シミュレーション、学習、検証パイプラインが同一の名前空間内で非コピーとして動作し、プラットフォームはデータセンターサイト間でのAIデータセットのレプリケーションも可能です。HKMCは数年間にわたり実際の負荷の中でVASTを評価した結果、投資家としての評価を下しました。

現代の自動運転車ソフトウェアは、企業AIの中で最もデータ集約的なワークロードのひとつです。センサーが装備された単一のテスト車両は、カメラやLiDAR、レーダー、超音波センサーなどから1日あたり数テラバイトのデータを生成しますが、これはグローバルなフリートにおいて数百ペタバイトの大きさになります。その上、生センサーデータや検証ワークロード、モデルの更新、リアルタイムのテレメトリーなどは、異なるスループットやレイテンシ、ガバナンス特性を求め、これら全てを同一プラットフォームで管理する必要があります。VASTの分散共有アーキテクチャ（DASE）は、このようなスケールでGPUフリートを運用し続けるために特化して設計されています。

HKMCのFuture Strategy DivisionのExecutive Vice PresidentであるHokeun Chung氏は、「VASTとの関係は顧客として始まりました。ADASと言語モデルの統合により、データ収集から検証済みモデルまでの流れが大幅に高速化されています。自動運転やロボティクスのプロジェクトは、車両が生成するデータを迅速かつ確実に使用できることに依存しており、データが増えていく中でのインフラの必要性が高まっています。この投資は、その信頼に基づくものであり、VASTが長期的なパートナーとして最適であることを反映しています」とコメントしています。

一方、VAST Dataの創業者でありCEOのRenen Hallak氏は、「物理AIを構築している企業は、数年前に直面したデータ問題にさらに大規模に直面しています。我々は、過去のトレードオフを克服し、AI向けのデータインフラを提供することに注力しています。HKMCの投資決定は、我々のインフラが将来の中核であり、増大するAIのニーズに対応できることを示しています」と述べています。

VAST Dataは、2026年4月にシリーズFの資金調達を30億ドルの評価額で完了しており、Fidelity Management & Research Company、NEA、NVIDIAなどの投資家が参加しています。HKMCの今回の投資は、AIインフラの基盤としてのVASTの地位をさらに強化するものとなります。

VAST Dataについて

VAST Dataは、AIオペレーティングシステム企業として、AIの潜在能力を最大限に引き出す次世代知的システムを提供しています。VAST AI OSは、基盤データおよびコンピュートサービスを統合したスケーラブルプラットフォームで、AIエージェント間の展開と通信を促進し、リアルタイムデータを用いた推論、複雑なワークフローを自動化することを可能にします。VASTは、その革新的なDASEアーキテクチャにより、パフォーマンス、スケール、シンプルさ、耐障害性間のトレードオフを排除し、最新インフラを真の並列分散型システムに変えることに成功しています。詳しくは、vastdata.comや、LinkedIn、YouTube、XなどのVAST Data公式ページをご確認ください。

*本文は元の英語資料からの抄訳です。

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