フィックスターズとマクニカ、Tenstorrent製品の導入を一貫支援

フィックスターズとマクニカは、Tenstorrent製AI製品の実機評価から導入・運用まで、国内企業向けに共同支援します。
両社はTT-QuietBox上でOpenAIの「gpt-oss-120b」を最適化する共同PoCを実施しました。
MoEのexpert行列積を3.68倍高速化し、1トークンあたりの生成時間を31.3％短縮しました。

記事の概要

両社は、顧客が利用するAIモデルやアプリケーションを実機で評価できる支援を始めます。
支援範囲には、評価環境の構築、モデルの移植・動作検証、性能分析が含まれます。
処理上のボトルネックを特定し、計算処理やデータ受け渡し方法の改善にも取り組みます。
共同PoCでは、Wormholeチップ8基とGDDR6メモリ96GBを搭載するTT-QuietBoxを使いました。
「gpt-oss-120b」のTPOTは144.85msから99.49msへ短縮し、短縮率は31.3％でした。
1ユーザーあたりのデコード速度は6.9tok/sから10.05tok/sへ45.7％向上しました。
リクエスト全体の平均応答時間は25.0秒から19.3秒となり、23.0％短縮しました。

記事のポイント

1. 実機評価から運用まで： AIモデルの評価環境構築から性能分析、AIインフラの導入・運用まで共同で支援します。
2. PoCでボトルネック改善： TT-QuietBox上でMoEのexpert行列積を3.68倍高速化し、TPOTを31.3％短縮しました。
3. AI基盤を定量比較： 実際に使うモデルを検証し、性能最適化の結果を踏まえて導入環境を判断できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 製品スペックや価格だけでなく、自社モデルを実機で動かした性能と最適化余地を比較し、導入判断の精度を高められそうです。
• AI基盤ベンダー： ハードウェア単体の訴求では選ばれにくくなり、顧客のモデルやワークロードに合わせた検証・最適化支援まで示すことが求められそうです。
• AI開発・運用部門： 導入前の評価から運用後の改善までを一つの支援範囲として捉え、モデル移植やデータ受け渡しを含む性能管理を計画する必要がありそうです。

このニュースの背景

生成AIを企業が利用する際、機密性やガバナンス、運用の柔軟性を理由に、自社管理環境でAIモデルを動かしたいニーズが高まっています。
新しいAIハードウェアの導入には、製品選定に加えて、実際に使うモデルの動作確認や実機性能の検証、ソフトウェア調整が必要です。
さらに、AIインフラの構築や導入後の技術支援も必要となるため、ハードウェアの提供だけでは導入判断から運用までを支えにくい状況です。

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プレスリリース・

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株式会社フィックスターズのプレスリリース（2026年10月2日 11時30分）フィックスターズとマクニカ、Tenstor…