宇宙にデータセンターを置くStarcloudは、どこから市場に入ろうとしているのか

皆さん、こんにちは。FoundXのです。

同じくFoundXの富田です。

いや、4月に入って花粉が止まるかなと。私は杉花粉なんですけど、と思ってたんですが、意外とヒノキが結構今来てて。

はい。ついにヒノキか。

じゃあゴールデンウィーク明けまでですね。

そうですね。ちょっと目がとかくしゃみが続く日々になっちゃうのかなと残念に思ってます。

そうですよね。1年の1/4ぐらいですもんね。

そうですよね。2ヶ月ぐらいと考えると。

2ヶ月と考えると育っちゃいますよね。本当に春が、なんか本当は気持ちいいのにねっていう感じですよね。

そうですね。外出しづらいですもん。

そうですね。是非花粉撲滅のスタートアップとか出てくるといいなと思ってるんで期待してます。じゃあここからIdeaCastのコーナーに入っていきたいと思います。

FoundX Review Startup IdeaCastでは海外のスタートアップのアイデアをAIを使って分析して紹介する番組です。これからアイデアを考える人たちの参考になればと思っています。最初にディスクレーマーですが、AIを活用して情報を整理しているので、一部情報が古かったり間違ってる場合があります。ファクトを重視される場合は必ずご自身で調べるようお願いいたします。本ポッドキャストはあくまでアイデアの参考情報や考え方を引き出すことを目的としています。

今日紹介するスタートアップはStarcloud。旧名称で言うとLumen Orbitという会社です。

こちらを選んだ理由はどういうところなんでしょうか?

そうですね、宇宙にデータセンターを作るみたいな、最近イーロン・マスクなんかも言い始めてますが、そこをかなり初期の段階から言い始めていたスタートアップで、その思考ですね、第一原理思考とか、あと21ヶ月で実際にH100のGPUとかを宇宙に打ち上げたりとか、あとはY Combinatorの中で最速でユニコーンになったみたいな、そうしたことも言われていて、こうした戦略をどのように読み解くのかってところは結構面白いかなと思って取り上げたというところです。

じゃ、早速入っていきたいと思います。簡単に言いますと、2024年創業の、ワシントン州レドモンドで拠点を構えているStarcloudというスタートアップです。AIの計算需要が地上の電力とか用地とか冷却の制約というものにぶつかるのであれば、データセンター自体を宇宙に移していくというような構想を掲げて、打ち上げコストの低下とか軌道上の太陽光利用とか、色々とできる前提で、将来的にギガワット級の計算インフラを宇宙に作っていくということをしようとしているのがこのStarcloudという会社になっています。

全体像に関して簡単にお話しさせていただきます。彼らがやろうとしているマーケットはですね、このAIによって電力が非常に使われてきているということが大きな課題としてあります。それを解決するギガワットクラスの宇宙データセンターを作っていこうというのがまさに彼らがやろうとしていることです。Why Nowという観点でいきますと、1つがですね、地上、地球上のAI需要の爆発による電力の需要の爆発というところですと。それによって水資源も含めてですね、物理的な限界が来るんじゃないかというのが1つ。もう1つがStarshipなどによる軌道投入コストのかなりの低下ですね。コストが低下してきている、需要が上がっているっていう2つのWhy Nowを持って、彼らは地球上の制約と宇宙輸送コストが交差する損益分岐点が来てるんじゃないかということで、このメガトレンドの2つをうまく使って宇宙にデータセンターを作っていこうというのが、まさに彼らのやりたいこと、一言で言うとそんなことだという風に思ってます。

その地球上の制約と宇宙コストがクロスするところっていうのは、彼ら的には何年ぐらいを見込んでいるんですか?

そうですね。一応2028年から2029年、結構意外と近いタイミングで地上とのコストのパリティと言いますか、損益分岐点に達するという風に見込んでるみたいです。ちなみに、コストに関しては後ほどまた触れるかもしれませんが、一応SpaceXのStarshipの実用化によって、限界費用だと10ドルから50ドル/kgが限界費用になり、価格で大体400ドルから500ドル/kgぐらいを想定してるみたいですね。そんなぐらいまでコストが下がっていくというのが彼らの前提になりますと。

じゃあ実際の課題のところをもう少し深く掘っていきたいと思います。ターゲットとしては大規模なAIのラボであったりとかハイパースケーラーとか衛星オペレーターというところになります。彼ら・彼女らの課題としては、まず電力ですと。送電網の限界であったりとか、あとは許認可ですね。特に新しい系統グリッドを繋いでいくのに5年から10年かかるということもあり、そうした許認可の壁もあるという電力の問題が1個あります。さらに米国のデータセンターの電力需要は2030年までに大体2倍以上、60から100GWに達すると言われていて、こうした電力事情があるが、地上だとなかなかそれが達成できないっていうのが今1つの課題。もう1個が水ですね。冷却等による莫大な水消費というものがあって、1日100万ガロン規模ぐらいをものによっては使っていると。それによって地域の摩擦が結構激化していると。これは結構政策面でもですね、割と言われているところで、電力の次は水で、特にアメリカは水が農業用水に使われるということが多かったりするので、そうしたところとのコンフリクトが結構あるっていうところがもう1つありますと。

最後が許認可。先ほど少し言いましたけれども、新規電力網の許認可には5年から10年かかりますと。プラスしてやっぱりそのNot In My Backyardと言いますか、アリゾナ州ツーソンではですね、GW級のDC建設拒否とか住民反対の顕在化が起こってきていて、最近も論文とかだって、データセンター近くは気温が高いっていう風に言われていて、そうしたところを考えると、今後ですね、より難しくなっていく、用地の確保というのが難しくなっていくんじゃないかというところがあり、既存の代替手段だと、原子力とか地上送電の増設もなかなか難しく、データセンターの物理的な土地不足とか、あるいはNot In My Backyardみたいな地域住民の反対みたいなところを考えると結構厳しくなってるんじゃないかというのが、今現状の大きな課題だという風に言われています。

なるほどです。

その水などに関しては、今ある技術の進化ではやっぱり解決しづらいんですか?それとももっと別の問題があるような感じなんですか?

水ももちろん色々な解決が今求められてますというか、講じられているという風に思いますけれども、それでもやっぱり電力網とかあるいは許認可っていう風なところと、あとはそのコンフリクトですよね。地域社会との摩擦みたいなところは残るのかなという風に思います。

顧客は実際にそのStarcloudが提供するような宇宙っていったところに興味を持ってるんでしょうか?

そうですね。すでにいくつか、AWSとかGoogle Cloudとかがパートナーとして提携かレターオブインテントみたいなところに動いているというニュースがあったりしますね。ニーズも多少ありそうだというところが今現状確認できているというところかなと思います。

じゃあ、ちょっと地上と宇宙とのデータセンターの違いというところを少しだけ話したいと思います。地上のデータセンターに関してはさっき申し上げた電力の制約、地上の送電網の制約があったりとか、冷却のための水の消費であったりとか、時間も5年から10年の許認可みたいなものがありますと。オービタル、いわゆる衛星みたいなところのデータセンターだと、電力に関しては24時間7日の太陽光がありますと。地上の6から8倍ぐらいの効率なんじゃないかという風に言われているそうですと。あと冷却に関して、宇宙空間ですね、真空への放射冷却みたいなことができるので、水が基本的に消費ゼロみたいな、ここで結構難しかったりするというところはありますが、まあまあ理論的に考えたらできなくはないみたいなところ。そして時間的なところに関してもですね、ゾーニング規制とか住民反対に関しては今のところゼロで、この辺もしかしたら宇宙法とかで色々と整ってくるかもしれませんけれども、今現状はとりあえずゼロだというところですと。こうした比較をすると、実は宇宙にデータセンター作った方がいいんじゃないかとか、太陽光に関しても大気とか夜がないところに置いていくことはできるので、6倍から8倍の効率とかいうのができるんじゃないかとかいうのがあったりすると。

実際にですね、Starcloud 1というものを2025年11月に打ち上げ成功しています。H100ですね、NVIDIAのGPUを載せて軌道上で稼働させるみたいな、そしてnanoGPTのトレーニングとGemmaの実行というものに世界初で成功したということもあって、2026年の年明けには大きな資金調達もしているというところです。本当に地球上の場所を巡る争いから、根本的に全く違うプラットフォームというものを宇宙に求めてやっていくというところが彼らのやろうとしているところかなと思います。ただもちろん一部問題としてはですね、下り回線、ダウンリンクの制約とかがあったりとか、あるいは他の競合とかも色々出てきていて、Starcloudだけっていうわけではないとは思うんですけれども、こんなことを今彼らはやってるというところです。

今すごいメリットもご説明いただきましたけど、逆にデメリットも生じるのかなと思っていて、例えば先ほど冷却についても少し、冷却の方法が違うっていったところだったんですが、どういう風に工夫して冷却するようなことを考えているんでしょうか?

そうですね。宇宙は真空で冷たいみたいな、出ちゃうとコールドみたいな感じで皆さん思われているかもしれませんが、だからと言って冷却が簡単というわけではなく、真空では対流が使えないので、基本的に熱は主に放射で逃がすみたいな、そういう必要が出てきますと。その結果ですね、展開式のラジエーターがボトルネックになるみたいなことが言われています。実際、小型宇宙機では放熱面積不足というものが中心課題として整理されていて、この放熱をどうやっていくのかっていうのは割と難しいところが1つあったりします。あと難しさで言うと放射線とかですね。宇宙電子機器は単一事象とか総線量みたいなのが設計を左右していて、地上向けの最先端GPUをそのまま宇宙に持ち込むと、そうした対策が重要になってきたりとか、あるいは重量とかコストとか信頼性に直結してしまうというところにあるので、この辺りをどうしていくのかっていう全くまた別の問題が出てくるので、単純に宇宙に置けばいいという話ではない。彼らは逆に言うとその辺をうまく解決してインテグレートして、宇宙でうまくAIの計算資源を作れる環境と言いますか、機材を作っていくっていうところをやっていこうっていうのが彼らかなと思ってますね。

あとはそうですね、ただ一方で、光通信とかいうところとか、そういう通信系もやっていくっていうところと、あと実際に彼らとしては地上用のGPUを宇宙に持っていったという事例を実証していて、その時には鉛シールドだけではなくですね、ソフトウェア側でエラー補正を組み合わせるみたいな、そうしたことをやって対策しているというところみたいです。あとは宇宙デブリとかのリスクもあったりはするので、その辺りも運用上の課題として彼らは見ているみたいですね。逆に言うと、こうしたスタートアップが出てくる、あるいはこういう事業が出てくると宇宙デブリに関する需要も上がってくる。宇宙デブリ除去の事業というものも上がってくるのかなという風に思いました。

では続いて市場規模の話をしたいと思います。彼らとしてはグローバルAIインフラ市場全体ですね、これをTAMとして見ていて、それが数兆規模だろうという風に考えているみたいです。その後SAMとしては軌道上のインフラとかデータセンター市場みたいなところで、これに関しては2035年に約390億ドル、CAGRにして67.4%みたいな異常な成長率を想定していると。そしてSOMですね。に関しては宇宙機向けのエッジ処理市場みたいなところを最初の初期市場として提示していると。なのでいきなり地上のDC、データセンターの代替を狙うんじゃなくて、ダウンリンクの課題という切実なペインから入っていくみたいな、そうした戦略を取っているのが彼らのポイントになってきます。もちろんこの市場データというものは予測に非常に誤差が出てくるところだとは思うんですけれども、成長の方向性は確実であろうというところで、こうした事業をやってきているというのが今のStarcloudかなと。

その最初のSOMの宇宙向け処理市場っていうのは、どういったところがお客さんになるんでしょう?

そうですね。SARとか地球観測衛星みたいなところのオペレーターとか、あと国防総省みたいなところ、軍事系の安全保障関連部門というところが買うんじゃないかと言われてますね。

将来的なTAMがものすごく大きいんですけど、どういったところが現実的には宇宙に移行するという風に思われてるんでしょうか?

まずはその遅延が結構かかりそうだというところがあるので、遅延に敏感ではないようなバッチ処理とか、あるいは大規模な学習であるとか、あるいは主権クラウドみたいなところがまず来て、そこから移行していくんじゃないかみたいなところが言われてますね。最終的には新しく作るデータセンターの過半数を狙っていくみたいなことは考えてるみたいですが、まずはそうしたバッチ処理とか大規模学習とかいうところが宇宙に移行していくんじゃないかという風に見てるみたいです。

では続いてユニットエコノミクスというところです。40MWクラスターの10年間の総費用を見てみますと、結構差があるということが言われています。コスト削減率が実は約95%減になるんじゃないかみたいなことを言ってて、これ本当かなって感じはするんですけど、第一原理思考だそうです、みたいな、そんな感じですね。なので、ビジネスモデルとしては、Equinixみたいな中立的な箱とか電力とか冷却の提供みたいなところをやっていくっていうのが彼らがやろうとしているものです。なので自分たちでクラウドを作っていくというわけではなくって、箱を提供しますみたいなのが彼らのポイントですと。輸送コストが仮に500ドル/kgを下回れば宇宙の電力コストが地上の平均を下回るというロジックを組んでいて、その結果最終的には目標として0.05ドル/kWh以下になっていく。そしてこれが達成されれば経済合理性だけで宇宙が選ばれる転換点になっていくみたいなことを考えたみたいです。この結果、支払者と言いますか、顧客はCrusoeみたいなクラウド事業者になっていきますというところと、スケール時にも収益化していって劇的なコスト削減ができるんじゃないかと。比較すると例えば地上だと、インフラとか冷却水あるいは土地の許認可、バックアップ電源みたいなところが、足し上げていくと約1.67億ドルになってきますと。一方で宇宙だと、輸送とかの費用と放射線シールドを合わせると約820万ドルというのが彼らの物理的な計算の結果で、その結果的なコスト削減で95%減みたいなのが彼らのロジックです。

すごいっすね。一方でデータセンターでその保守運用が結構大変になってくると思うんですけど、もし故障とかしたら、その手入れというか交換のコストとかも入ってくるんでしょうか?

そうですね。このコスト自体に含まれているというのが彼らの弁ですと。宇宙では限界電力コストがゼロになってくるので、多少性能が落ちても長く使い倒すということもできますし、モジュールごと廃棄とか交換するということを想定して一応設計はしているというのが彼らの言い分と言いますか、です。ただ、どうするんでしょうね。デブリとか、どのみちその廃棄のコストとか、自分たちがデブリになっちゃうっていうこともあったりするので、その廃棄とかどうしていくのかなっていうところはちょっとまだ見えてないなと思いますね。

輸送コストが1kgあたり500ドルを下回ればペイするってことだったんですけど、それっていつ頃実現するような見込みなんでしょうか?

一応そのSpaceXのStarshipが安定した商用頻度、量産体制に達するのが2028から2030年みたいなことが言われていて、前に言った2028から2029年ぐらいにブレイクイーブンポイントと言いますか、パリティになるんじゃないかっていうのがターゲットみたいですね。

では、彼らが今狙おうとしているレイヤーに関してのお話です。彼らは宇宙における中立的なインフラプロバイダーになっていこうという風にしていますと。大きく3つの層で分けると分かりやすいかなと思っていて、1つがベースとなってくる、ローンチしていく、打ち上げていくレイヤーですと。その上に、彼らStarcloudが取ろうとしているインフラレイヤー、宇宙の高効率な展開型ラジエーターであるとかソフトウェアであるとか、宇宙空間の電力、冷却提供みたいな、そうしたインフラレイヤーがあり、その上にですね、AIモデルとかGPUチップとか、いわゆるクラウドコンピューティングみたいな層が出てきていますと。彼らはその中のインフラレイヤーですね、電力とか冷却、放射線耐性みたいなところをやろうとしているのが彼らです。一番下と言いますか、打ち上げのところはSpaceX等にお願いして、AIモデルとかチップとかはクラウドベンダーにお願いしていくと。そこの間を取っていきますというのが彼らの立ち位置という風に整理できるかなと思います。SpaceXとかGoogleとは異なって、誰でも乗れるインフラを目指していくというのが彼らの立ち位置です。SpaceXとかは自分たちでコンピュートと言いますか、データセンターとか作ろうとしてますと。Googleとかもちょっとやろうとしてるっていうところで、そういう垂直統合でやっていくところとは違う、水平分業をしていく1つのレイヤーとしてやっていこうというのが彼らのポジショニングかなと思います。

10年から20年後の理想像としては、ダイソン・スウォーム構想という風に言っていて、5GW、4km角のメガ構造体のビジョンというものを提示していて、人類を地球上の資源制約から完全に解放するみたいなことを言っていますと。ただ、近い将来は一旦その衛星運用者とか宇宙オペレーターとか政府安全保障系の調達部門、クラウドパートナーに提供していくと。直近の顧客が見てるのはそうした夢ではなくって、下り回線の節約だったりとか、意思決定の速さとか、停止リスク、データ主権、あるいは総保有コストみたいなところで、合理性に訴えて、こうしたところを買ってくださいというところにいってますと。将来、彼らがですね、地上のAIとかHPCみたいなところに対抗していくには、そうした価格競争力とかハード更新頻度への対応というものが必要になってくるかなと思います。

いや、なかなか壮大なところを狙ってるんですね。

そうですね。なかなか、本当に宇宙のインフラを作るというところだと思います。なので彼らとしてはですね、ISSの数分の1のコストで作れる超軽量の展開型ラジエーターとかいったような、宇宙空間特有の熱管理に対しての特許とか、そういうところを取ろうという風な動きをしてるみたいです。

将来的に4km、めちゃくちゃ大きいと思うんですけど、どういう風な設計というか、どういう風な形状みたいになるんでしょうか?

そうですね。本当にデブリ衝突リスクというものが高まっていくサイズ感かなと思ってます。なので長期的にはモジュール式で分散させて、一部が破損しても全体が稼働する設計みたいなところをやっていこうとしてるのかなと思います。

では、こうした壮大なビジョンを掲げているStarcloudですけれども、その登り方ってところが非常に参考になるかなと思ってますと。まず最初のステップに関しては、衛星向けのエッジ計算、高利益でニッチなところですけども、ボリュームは小さいと。現在の高い打ち上げコスト環境下でも利益が出るような、そうしたところで最初入っていって、あとプラス技術実証をしていきますみたいな、そうしたことがフェーズ1ですと。次にフェーズ2として、コストの損益分岐点というものの達成をすると。重量3トン、200kWみたいなことをStarcloud 3みたいなところで今やろうとしていて、こちらに関してコストパリティを達成しますというのを目指していきます。そうすると核心フェーズと言いますか、いわゆるPMFに近いことになると思うので、あとはどんどんと打ち上げていくだけみたいな。そしてフェーズ3、2030年代にはGW級の展開をしていく。そして地球上の新規データセンターの完全な宇宙への移行みたいなことをしていくのが2030年代というところです。なので、まず最初にですね、この現在の高いロケットでも利益が出るような高単価なニッチ市場から始めて、そして大きなビジョンに繋がっていくような、本当に起業、スタートアップの鉄則と言いますか、ある意味そのパターンにはまっているやり方でどんどんと拡大していこうとしているのが今の彼らというところですね。

結構Starship依存なようにも見えるんですけど、もしStarshipの開発が遅れると会社ってどうなっちゃうんですか?それがなくても大丈夫な…。

フェーズ1が長くなっていくという感じですね。フェーズ1のその衛星向けのエッジ計算市場というところが長くなっていって、その結果、ちょっとそのフェーズが遅れる。ただフェーズ1でも持続可能なビジネスモデルを構築しているので、しばらく時間的に延長するというところが1つかなと思います。とはいえ、打ち上げ価格に関しては、ここは下がっていかないと彼らのブレイクイーブンポイント、パリティはなかなか達成しないというところはあったりはしますし、リスクがいくつかあるかなとは思っているところで言うと、ハードの更新の周期と、AIのハードって毎年のように更新、世代交代されていくので、Microsoftとかもですね、海中のデータセンターの教訓として、密閉されたまま頻繁に更新できないような構造っていうのはなかなかAIと相性が悪いみたいなところが言われています。これはもうStarcloudにも真っ先に引っかかるところかなと思っていて、そこに関してはリスクがありますと。あとは規制とかデブリとか法域みたいな、データ主権とか衛星運用責任とか、事業が大きくなるほど割と物理法則以外の制約っていうところ、その規制とか宇宙法とかが重くなっていくので、ここをどうしていくのかみたいなところが1つリスクとしてあるのかなと思います。

ちょっと今のお話と重なるかもしれないですけど、フェーズ3に向けて、どういうところがボトルネックになっていくというか、どういったところを開発していく必要があるという風に考えてるんでしょうか?

そうですね。打ち上げ能力の確保がまず必要ですと。これはStarship次第というところだと思いますが、Starshipが安くなったとしてもキャパシティと言いますか、打ち上げの回数とかが少ないとなかなか難しいというのがあるので、そこをどう確保していくのかが1つのボトルネックですと。あとはGW規模の衛星群を制御とか連携させるための光通信のネットワークの構築などもボトルネックになっていくのかなと思います。またボトルネックではないですけれども、地上側が発展していくと、例えばゼロウォーター冷却とか地熱などが先に改善すると、宇宙であることのメリットっていうところが削られてしまうので、彼ら自身のボトルネックではないですが、そういう競争環境のボトルネック、あるいはリスクファクターってのはあるのかなと思います。

そんなところで、モートというところと競合比較をしていきたいと思います。このStarcloud、非常に面白いポジショニングですと。宇宙で中立的なプラットフォームということですと。他のところは垂直統合系で、SpaceXとかxAIとか、そうしたイーロン・マスク系のところが自社で垂直統合的にやっていこうとしているところがあったり、Googleが研究でやったりっていう風なことがあったりします。宇宙だけで見てもそんな感じの、そうしたポジショニングになってるのかなと思います。

彼らとしては、じゃあどうモートを作っていこうとしてるのかっていうと、さっき少し触れたラジエーターです。ISSの1/10の重量で、はるかに低いコストを実現する独自のラジエーター技術。ここでまずは1個勝とうとしている、熱制御用のIPです。もう1個が運用実績ということで、実際にH100を軌道上で動かした、ある意味実績を最初に作ったというところがもう1個の差別化のポイント、運用実績。そして3つ目が放射線耐性ということで、高価な宇宙用チップではなくって、市販のチップとプラスしてソフトの補正ですね、外側で補正して、それを安価に実現していくというのが差別化のポイントの3つ目。そして4つ目が光通信、データ転送の最適化ネットワークというものを彼らは敷いていくと。そして最後に中立性、ハイパースケーラーと競合しないモデルというところ、インフラ特化モデルということで、こうしたポイントで彼らは独自のポジショニングを築こうとしているという状況かなと。

ただもう少し広く見ると、競合としては軌道上のデータセンターだけではなくって、地上のDCの方とか、地上のデータセンターの冷却、さっき言った冷却の革新があったら、もしかしたら宇宙に行く必要ないよねって話になるかもしれませんし、ちょっと地熱って話をしましたけども、地上データセンターが例えば地熱と組み合わせた、地熱を組み合わせたデータセンターみたいなところが今期待されてるところであったりするので、そうしたところが出てくると、ちょっとまた宇宙データセンター自体のポジショニングが変わってくるみたいなことはあったりはするのかなと思います。

ちょっと気になったところで、放射線耐性っていうのって、どういうような処理をしているんですか?

宇宙線でビット反転が起こりやすくなりますというところが1つ、元々の問題ですと。それに対して、そうしたものが起きてもですね、AIの推論とか学習プロセス全体に影響が出ないように冗長化したりとか、チェックポイントで復旧していくという仕組みを敷いているみたいです。

今回はH100の実績があるってことだったんですが、どういう工夫をして動かすというか、どういう風に載せたんですか?

そうですね。これも不思議だなというところ、どうやったのかなと思ってたんですけど、一応情報によると、軽量化のために不要な部品を削ぎ落として、これで重量を80%減らして、特殊な材料、ワックスなどで熱対策を施したということが言われてますので、結構色々とやって実際に実証できたんだなというところですね。

ちなみに、先ほどSpaceXとかxAIみたいな話とかGoogleの話をしましたが、他にもですね、いくつか似たようなスタートアップはあったりして、例えばAxiom Spaceみたいなところとかがあったりはしますと。もちろんこのAxiomはISSとかステーション隣接のネットワーク型だったりしますが、こうしたところをやっているっていうところがあったりとか、またBlue Originとかももちろんやろうとしているみたいなことは言われています。あとは、Orbital Edgeみたいなスタートアップもあって、これは宇宙機向けの軌道上のエッジ計算みたいな、割と近いところの競合で、どちらかっていうとモジュール供給とか実験寄りのところかなという風に思います。あとは、ラボンスペースみたいなところがあったりして、こちらに関しては間接的な競合かなと思うんですが、これは宇宙計算を有効にする部材とかプラットフォームをやろうとしている。そうしたいくつかのスタートアップが、この軌道上データセンターみたいなところでは、いくつか出てきているという状況ですね。

では次にですね、初期ターゲットとミクロな課題に関してお話をしたいと思います。まず彼らはですね、MVPとして、生データを地球に送るんじゃなくって、軌道上で直接推論して結果だけ送信するエッジコンピューティングみたいなことをやったみたいです。課題としてはテラバイト級の生データ、SAR画像とかですね、地球に送るダウンリンクが物理的に足りないということが言われています。1周90分で通信可能が5分だけみたいな、そんな感じなので、その通信帯、ダウンリンクの帯域が非常に足りないということがあって、その課題に対して、軌道上で直接AIを推論して数KBのインサイトだけを地球に送るということ、遭難船の座標とかだけを送ることにすると、本当に必要な情報と言いますか、丸めた情報というか抽象的な情報だけを地上に送ることができる。生データとしての画像を送らなくても良くなるので、こういう感じで宇宙で計算をした結果だけを送るみたいなことをやって、数KBにしたと。その結果ですね、やっぱり防衛系など、いわゆる即時の遅延解消に高額を払う顧客との実証の契約が取れて、結果的にお客様もついて、MVPに対しての需要も見えてきているというような状況だという風に言われています。本当に大きな未来を描きつつも、最初のプロダクトは今現状の切実なミクロな課題、そのダウンリンクの不足ですね、彼らはAIを使うことによって結果だけ送れるので、非常に細い帯域で済むみたいなところが1つ結果として見えたというところだったりします。

結構その最初の数KBのインサイトっていうところだけを提供すると、間違うリスクもあるかなと思うんですけど、どういう風にカバーしてるんですか?

そうですね、初期は意思決定の取っ掛かりだけに使って、最終確認用に低解像度の画像も同時に送信するみたいな、そうした運用でカバーしてるみたいです。

地球観測データっていうことだったんですけど、それ以外にも何かユースケースってあったりするんですか?

そうですね。データ主権を求める顧客、どの国の法律も及ばないようなデータ主権ですね、を求めるような顧客の暗号鍵の保管であったりとか、バックアップ用途が想定されてるみたいです。いや、なかなかうまいところを狙って最初の顧客を見つけたなというような、そんなスタートアップだなと思います。

じゃ、そんなスタートアップがどういうチームで作られているのかというところです。彼らはですね、まずは全員McKinseyとかAirbusとかSpaceXという、トップの会社の経験者でもあって、少数精鋭でやっていますというところです。フィリップさんという方がMcKinseyで、エズラさんという方がAirbus、アディさんという方がSpaceXみたいな感じで、それぞれビジネスやってたりとか、熱とか材料工学やってたりとか、ソフトとか通信とかやって、この結果、さっき言ったStarcloudのモートにも繋がってきているという状況になっています。

元々この会社、2024年創業と冒頭言いましたけれども、その時にホワイトペーパーというのを出しています。それがですね、第一原理思考的な考えで、実は宇宙で太陽光を発電して地球に送るみたいなところをやっていたというところです。彼ら最初ピボットしてて、実は宇宙太陽光発電で、Aetherfluxみたいなことをやろうとしていたんですが、そうじゃなくても宇宙でそのままコンピュートした方がいいんじゃないかみたいなことに気づいて、電力を地球に送るとロスが95%出てしまいますが、宇宙でやっちゃえば宇宙の発電をそのまま使えるんじゃないかということで、データセンターごと宇宙に持っていこうみたいな、そうした発想になったみたいですと。それが計算による気づき、第一原理思考による気づきということでした。なので本当に、常識とか直感ではなくって物理法則からアイデアを導出したみたいなことが彼らの面白いところだなという風に思います。

本当に第一原理思考的なところですね。

そうですね。本当に宇宙太陽光の発電っていうのは、結構いろんな、さっき言ったAetherfluxみたいなところとか、あとは日本も結構そういうところをやってたりするんですけれども、それを単純に地球に送るっていうんじゃなくて、もうそのまま宇宙で使っちゃえばいいじゃんっていうのは本当に面白い発想で、データセンターを作ろうみたいなところも面白い発想だなと思いました。

今って人数、2024年ってことだったらそんなに多くないのかなと思うんですけど、衛星の打ち上げまでできたっていうのもなかなかすごいですね。

そうですね。結構外部委託とかをうまく活用したみたいですね。宇宙機設計とか熱管理とか、GPUクラスターとかはコアメンバーに絞って、機体製造とかは外部委託を活用したと言われてます。あとはデータセンターに関しては、そのアディさんっていう、ソフト通信、SpaceXにもいらっしゃった方みたいですけれども、その方がMicrosoftで20年間大規模なGPUクラスターの構築を主導したみたいな経験があるみたいで、そこも実はバックグラウンドがあったみたいなことが言われてます。

ということで、彼らの仮説検証プロセスですね。本当に最初は無謀な挑戦とか、成功するはずがないとかそういうことを言われていたみたいですが、2024年に創業して、その後ですね、彼らはいろんな仮説検証をしていきましたと。まずは熱と放射線は解決可能なのかどうかみたいなところを例えば仮説として持った時には、独自のラジエーターの製造、そして粒子加速器にH100を持ち込んで放射線の照射テストとかを実施したとか。その結果、2024年の創業から21ヶ月後にですね、Starcloud 1というものを打ち上げてnanoGPTのトレーニングに成功したとか。なので物理学的に不可能と言われていたように思われるかもしれませんが、実際にはそれって単なるエンジニアリングと製造の課題に過ぎなかったというのを彼らは実証していったということかなと思います。そして、そうした批判よりもですね、ちゃんと実証していくことが信用に繋がって、今大きな資金調達

にもつがっていうところが、非常にこういい最初のこど、大きなんでしょうね。その発想構想もですね、最初こうした一歩一歩検証しながら進んでいくんだなっていう、いい話だなと思いました。

いやあ、そうですね。その創業から2年経ずに打ち上げるっていうのはなかなかやっぱり珍しいとかすごいところなんですか?

かなり異例だという風にも言われているみたいです。通常は設計から打ち上げまで4年ぐらいかかりますと。それをですね、既存のなんか相乗りみたいなところの枠を初日に予約して、その日に向けてアジャイルに開発していったみたいな話だったそうですね。

じゃ、先に日にちがあったんですね。

そうですね。

こう素粒子加速器でのテストとかもすごい気になるんですけど、なんかどんなことするんですか?

いや、そうですよね。よく予約できたなっていう感じですよね。やったこととしては、宇宙空間の宇宙線や陽子とか重イオンを模擬してGPUに照射して、どこでエラーが起きるか、ソフトでどう復旧できるかみたいなところを、データ化したみたいです。

チームが強いなと思います。

そうですね。

そんなチームですが、なんとか資金調達の話をしていますけれども、最初彼らはプレシードで300万ドル、今で言うと日本だと5億円ぐらいですかね、調達をして、次シードで2100万ドル、21ミリオン。そしてシリーズAで1億7000万ドルというような、そうした形でどんどんと積み上げてきているという状況です。評価額11億ドルに到達したのが、YC、Yコンビネーターにも入っていたんですが、YC卒業からわずか17ヶ月で、Yコンビネーター史上最速という風なことが言われています。

そして投資陣としてもですね、非常にこう豪華で、YコンビネーターはS24で入って、NFXとかも入っていますと。で、その後にシリーズAはベンチマークとEQTという、非常にこう豪華って言いますか、ティア1、トップティアのVCも入って、かなりVCも期待しているという風な状況です。

で、これがですね、なぜできたのかというと、やっぱりその壮大なビジョンですね、TAMの大きさが1つありますと。本当に宇宙にデータセンターがどんどんと移ってくとなると、彼らはインフラとして大きな事業になっていける。これが1つです。もう1つは実際にこのH100を宇宙で動かしたみたいな、そうした実行力ですよね。そうしたところがまさにこの投資家とかを、何でしょう、うまく乗らせたというか熱狂させたようなポイントなのかなと思います。で、今後こうしたお金を使って、スタークラウドということで、次の2030年とか見据えて開発をしていく。そして量産体制の構築、チームの拡大などをしていくみたいなことをやろうとしてるみたいですね。

すごくこうスタートアップ的な評価をされてるんですね。

そうですね。やっぱり軌道上DCみたいなのが成立した場合、数兆ドルなので、オプション価値を考えると、成功確率かけるアップサイドを考えるとかなり正当化される賭けだという風にも言える。やっぱりこのスタートアップらしい、成功確率よりもアップサイドの方を重視するみたいな、そんなところが非常に良かったのかなと思います。実際にもうYCのシードラウンドとかでですね、200社以上VCが殺到したみたいなことが言われてます。これは創業メンバーの強さとか、打ち上げ枠を確保して開発が進んでいるみたいなところ。2025年に彼らは打ち上げて実証したんですが、その前からですね、やっぱこの実証機の打ち上げ枠を確保してますとか開発が進んでますっていうところを言って、200社なんかこう殺到したと言われてますね。

あ、すごく評価されてるんですね。

そうですね。そこのポイントはやっぱりそのお金の使い道の1つ、ラジエーター、大規模な展開型ラジエーターの自社製造ラインの構築みたいな。宇宙データセンターっていうと、なんかこうデータセンター作ればいいんじゃないみたいなことを発想されるかもしれませんが、まさにこういう会社を見ていると、実はその宇宙データセンターを成り立たせるために1番ボトルネックになってるのはその熱とかいうことを考えると、そのラジエーターってのは大事なんですよとかいうのをやってると。で、これ実際に、今後スターシップの予約金、打ち上げの事前確保の予約金とかもこのお金から払ってるみたいなことを言ってます。

では、日本への応用と戦略オプションということをAIに考えてもらいました。案が3つありますと。1つがスペースエッジソフトウェアレイヤーってことで、莫大な打ち上げキャペックスを回避して、JAXAや民間衛星向けに汎用AIチップの放射線エラーを補正するミドルウェア特化型の、ソフトウェア会社になっていこうみたいな、そうしたものが1つ案として出てきていますと。キャペックスは取りませんみたいな感じですね。

で、2つ目の案としてアドバンスドサーマルマテリアルズということで、日本の技術とか素材産業を生かした、宇宙空間に特化した超軽量高効率な放熱ラジエーターのサプライヤーになっていく。そして素材を作っていくみたいな、そういう風なところが1つあるんじゃないかと。

そして案Cが、ソブリンスペースノードということで、これはどちらかというと政府向け、防衛省とか向けですが、災害時でも絶対に破壊されないセキュアな軌道上のデータストレージという風なところとか、なんでしょうね、他の、セキュアかつ破壊されない、破壊はされるかもしれませんけれども、なかなか災害時でも機能するような、そうしたものを作っていくみたいなところが提案されています。

結構なんでしょうね。AIらしいと言いますか、結構保守的なこうオプションだなという感じはしますけれども、こんなところで入っていけるんじゃないかということが言われてます。で、実際にこの、じゃあ入っていくために何すればいいかって言うと、地上での素材とかソフトの実証をして、既存の小型衛星に相乗りをして、宇宙の実績を積んでいくといいんじゃないかみたいなことが、AIからのおすすめという形になります。

こう最初に地上でのソフトウェアの実証っていったところでしたが、それでなんか日本らしさみたいなのを生かせるようなポイントってあるんですかね?ありますか?

あるんですかね?一応なんかJAXAの宇宙線データとか、地上での重粒子線がん治療施設みたいな色々の加速器を活用するみたいなこともあるのかもしれませんけれども、ちょっとなんかわかんないですね、正直。はい。

結構資金調達難しい…どうですか?

そうですね。米国と同規模もやっぱ難しくなるのかなという感じはします。それをなんとかしてハードウェア開発できるぐらいまでお金集めるってのも手としてはあると思いますが、だからこそAIがこういうなんか若干こう、なんでしょうね、サイズ感の小さめなオプションを提案してきてるっていうのは、そこも1つの理由かなと思いました。では、最後まとめの話に入ってきたいと思います。

このスタークラウドから学べるところとしてはどういうところがあるのかというと、1つはやっぱり第一原理思考ですよね。直感的に馬鹿げているみたいな、そうした発想であってもですね、それをきちんと数式とか物理法則で計算して、そうした裏付けをしていくことによって、違反を避け、避けるわけではないんですけども、いや、物理的にはできるんですみたいなことをちゃんと言っていく、その重要性というのがあるのかなと思います。

もう1つが、完璧を待たずにまずウェッジを打っていこうと、楔を打っていこうということかなと。そのスターシップの完成とか、コストが下がるのを待たずに、今の高コストのロケットでも黒字になるような、そうしたマーケットとか、ニッチなマーケットを見つけて実績を作っていく。今回はAS系のエッジ計算みたいなところから始めていますが、そうしたところを見つけて、最初フェーズ1をちゃんとクリアして、大きなビジョンにたどり着いていこうというところがもう1つあるのかなと思いますと。

で、教訓の3つ目としては、制約を逆手に取ると言いますか、地球の水とか土地の、その制約というものを宇宙というものに置き換えて、無限の空間、そして無限の真空、無重力、太陽光といったような利点にすり替えていく。その分もちろんいろんな問題が出てくるんですが、その問題をエンジニアリング的に解決していく、なんか放射線の問題とかですねを解決していくっていうのを用意すれば、もしかしたら全く違うところで、すごい大きなビジネスを作れるかもしれない。そうしたことが言えるのかなと思います。

ですので、是非ですね、こうした物理的構造的な制約というものが、実はその制約が存在しない場所があるんじゃないかとか、そうした環境があるんじゃないかみたいなところを捉え直してみて、そしてその第一原理で計算してみるとか、あるいはなんか最初の冒頭の、なんでしょうね、供給と需要のブレイクポイントがみたいな話をしましたが、そうした変化ですね、指数関数的な変化、カーブというものの交差点が生まれるところに、もしかしたら大きな機会があるんじゃないかっていう観点で、いろんなものを見ていくと、もしかしたらこうしたスタークラウドみたいな発想が生まれてくるのかもしれないなという風に思いました。

是非ですね、この第一原理思考とか、あるいはその本当に日付決めちゃって、最初に予約しちゃって作り始めるとか、あるいはその制約っていうものを1回疑ってみるみたいな、スタートアップらしい方法論、まさに今できているスタートアップも出てきてるっていうことかなと思うんで、やってみていただけるといいのかなと思いました。ということで、今日はスタークラウド、旧名ルーメンオービットというものを紹介しました。今日のアップとさん、どうでしたか?

いや、なんか非常にスタートアップっぽいなと思いました。アップサイドがすごく大きいけれども、足元はきちっとこう、ニッチな市場を取るっていったところとか。そうですね。なんかなかなか、昔SaaSだったところ、前はSaaSでそういうことがされてたのが、もっとそのまま応用できるっていうのも面白いなと。

そうですね。こうしたなんかすごい大きなビジョンというか、大きな事業をできないなって諦める前に、なんかいや、実は理論的にはできる。そして1本目はこういうのができるみたいなのをうまく見つけていく方法、うまく見つけていくっていうのをやっていただけると、なんかいろんな起業家の皆さんの発想もこう色々広がっていくんじゃないかなという風に思いました。是非、こうしたスタークラウドの、そのまま、そのものの事業の相手はすごい参考になると思いますが、その発想というものをうまく生かしていただいて、次に繋げていただけるといいなと思います。

FoundX Review Startup IdeaCastでは今後もですね、こうしたアイデアのための、皆さんが今後アイデアを考えていくための最新のスタートアップのお話をご紹介していきたいと思っています。興味のある方は是非チャンネル登録やいいねお願いします。またFoundXのプログラムでもですね、こうした大きな挑戦をしようとしてる方々向けの、プログラム、スタジオプログラムとか色々やっていますので、募集してますので、是非周りに考えている、何かを考えているという方がいらっしゃる、大きなことをしたいという方がいらっしゃれば、是非FoundXご紹介いただければと思います。ではまた次回よろしくお願いします。ありがとうございました。

ありがとうございました。