オープンソース AI への移行加速のため 8 億ドルの C ラウンド資金調達を発表
Together AI はオープンソース AI 分野への移行を加速させるため、総額 8 億ドルのシリーズ C 資金調達を実施したと発表した。
キーポイント
史上最大級の資金調達
Together AI は業界内で極めて大規模な 8 億ドル（Series C）の資金調達を完了し、オープンソース AI エコシステムの拡大に注力する。
オープンソースへの戦略的シフト
同社はクローズドモデル中心の市場から、開発者や企業が自由にカスタマイズ可能なオープンソース AI への移行を加速させることを明確に掲げている。
インフラとエコシステムの強化
調達資金は、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング・推論インフラの拡張および、オープンソースコミュニティの育成に投入される予定である。
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影響分析
この資金調達は、AI インフラ市場における「オープンソース化」の潮流を後押しする決定的な出来事であり、既存のクローズドモデル中心のビジネスモデルに対する強力な対抗軸となる可能性を示唆しています。Together AI のようなプレイヤーが巨額の資本を獲得することで、開発者向けの高性能かつ安価な推論インフラが普及し、AI 民主化のスピードがさらに加速すると考えられます。
編集コメント
8 億ドルという巨額の資金調達は、単なる企業の成長を超え、業界全体の方向性がオープンソースへシフトしていることを示す明確なシグナルです。今後は、この資金がどのようにインフラの価格競争力やモデルの多様性に還元されるかが注目されます。
4年前、共同創業者たちと共に Together AI を設立した理由は、生成 AI が人類の進歩における転換点であると見たからです。私たちは、この世代を跨ぐ技術は少数の企業に支配されるのではなく、オープンで豊富に利用可能であるべきだと信じていました。
以来、最先端の研究に基づき、AI アプリケーションやエージェントに対して最速かつ最も効率的な推論を提供する、オープンソース AI 向けのフルスタックプラットフォームを構築してきました。現在、Together AI は Cognition、Decagon、Eleven Labs、Cursor、Suno など、世界で最も急速に成長している多くの AI 企業を含む数千社もの顧客から信頼されています。AI の未来に対する確信から始まったこの取り組みは、私たちが最も楽観的に予測していた以上に急速に成長しました。
本日、私たちは次のマイルストーンを発表できることを嬉しく思います。それは、Aramco Ventures、NVIDIA、Vista Equity、General Catalyst、Emergence Capital、Schneider Electric、Pegatron、Salesforce Ventures、March Capital、DTCP Growth、Lux Capital、Geodesic、PSP Partners など、素晴らしい投資家グループからのシリーズ C ラウンドにおける 8 億ドルの資金調達です。株式資本に加え、将来数年間の予想される計算資源（compute）の成長をサポートするため、新しい投資家が独立して資本化を行う 500MW 以上の計算容量のコミットメントも確保しました。
生産 AI の経済学
AI システムが実際の知的労働を担い始めると、それらは偶発的なツールから中核的な生産インフラへと移行します。企業はもはやデモ用の数件の回答を生成するだけでなく、コードを書き、顧客の課題を解決し、文書を分析し、ワークフロー全体を自動化するエージェントを展開しています。この作業がスケールするにつれて、推論（inference）への需要も増大します。
多くの企業が、これが根本的な経済的課題を生み出していることに気づいています。プロトタイプでは管理可能に見えるクローズドなフロンティア LLM のコスト構造は、本番環境では持続不可能になることが多々あります。利用が増えるにつれて推論請求書が予算を圧迫し、需要が加速するまさにそのタイミングで、企業は知能の配分を余儀なくされます。最も成功している企業は、市場が常にそうするように対応しています：すなわち、ますます不可欠な資源を生産するためのより効率的な方法を見つけることです。
Together AI は、オープンかつカスタマイズ可能な AI のためのプロダクションプラットフォームとして進化を遂げました。最先端モデルと推論スタック全体にわたる継続的なイノベーションを組み合わせることで、スケールにおける最良の経済性を提供しています。DeepSeek、Nemotron、MiniMax、Kimi、GLM といったオープンウェイトモデルは、独自開発の最先端モデルとの品質格差を解消し、開発者が自社のアプリケーション向けにこれらのモデルをカスタマイズしたりファインチューニングしたりする自由を提供しています。その結果、オープンモデルを活用して構築する企業は、同等以上のパフォーマンスを維持しながら、コストを 6 倍から 20 倍削減することを日常的に実現しています。例えば、Decagon は Together AI へ移行したことで推論コストを 6 分の 1 に削減しました。
しかし、プロダクション AI の経済性はモデル単独で決まるものではありません。それはモデル、カーネル、コンパイラ、推論システム、トレーニングインフラストラクチャ、ハードウェア利用率、そしてこれらすべてを統合するソフトウェアを含むフルスタックによって決定されます。
Together AI は研究主導型の企業です。過去数四半期にわたり、私たちの研究からプロダクションへのパイプラインは大幅に加速しました。NVIDIA Blackwell 向けの FlashAttention-4、カーネルレベルの最適化を生産ワークロードへ導入する Together Megakernel と together.compile の発表、ツール呼び出し、推論、ビジョン・ランゲージモデルをサポートするためのポストトレーニング API の拡張を行いました。また、主要な最先端オープンソースモデルのための最速エンドポイントを開始し、世界有数の AI トークンプロデューサーの一つとなりました。
推論、トレーニング、および加速された計算にわたる包括的な生成 AI 生産機能全体に対して、選択の自由、制御権、優位な経済性、そして最先端のパフォーマンスを提供するプラットフォームを構築したことに誇りを持っています。また、Together AI が世界的にオープンソース AI エコシステムを加速し、イノベーションをもたらす上で果たしている役割についても同様です。
お客様、チーム、投資家の皆様へ：このビジョンを信じ、実現に向けて支えてくださったことに心から感謝申し上げます。このマイルストーンは確かに祝うべきものですが、それはむしろ始まりに過ぎないと感じています。我々は、あらゆる業界を再構築する技術変革の最も初期段階にあります。
私たちのビジョンがあなたに響く場合は、ぜひご連絡ください。エンジニアリング、研究、プロダクト、そして市場展開（go-to-market）の各部門で採用を行っています。
原文を表示
Four years ago, my co-founders and I started Together AI because we saw generative AI as a turning point for human progress. We believed this generational technology should be open and abundantly available, not controlled by a handful of companies.
Since then, we have built a full-stack AI platform for open-source AI, grounded in frontier research and delivering the fastest and most efficient inference for AI applications and agents. Today, Together AI is trusted by thousands of customers, including many of the world's fastest-growing AI companies like Cognition, Decagon, Eleven Labs, Cursor, and Suno. What began as a conviction about the future of AI has grown faster than even our most optimistic projections.
Today, I am excited to announce the next milestone in our journey with Series C funding of $800 million from an incredible group of investors including Aramco Ventures, NVIDIA, Vista Equity, General Catalyst, Emergence Capital, Schneider Electric, Pegatron, Salesforce Ventures, March Capital, DTCP Growth, Lux Capital, Geodesic, PSP Partners, and others. In addition to the equity capital, we have secured commitments for over 500 MW of compute capacity to be capitalized independently by our new investors to support our expected compute growth in the coming years.
The economics of production AI
As AI systems begin to perform real intellectual labor, they are moving from occasional tools to core production infrastructure. Companies are no longer generating a handful of responses for a demo; they are deploying agents that write code, resolve customer issues, analyze documents, and automate entire workflows. As that work scales, so does the demand for inference.
Many companies are discovering that this creates a fundamental economic challenge. The cost structure of closed frontier LLMs that appears manageable in a prototype often becomes unsustainable in production. As usage grows, inference bills compound faster than budgets, forcing companies to ration intelligence just as demand for it accelerates. The most successful companies are responding the way markets always do: by finding a more efficient way to produce an increasingly essential resource.
Together AI has become the production platform for open and custom AI, combining frontier models with continuous innovation across the inference stack to deliver the best economics at scale. Open-weights models like DeepSeek, Nemotron, MiniMax, Kimi, and GLM have closed the quality gap with proprietary frontier models while giving developers the freedom to customize and fine-tune them for their own applications. As a result, companies building with open models routinely achieve 6x to 20x lower costs while maintaining equal or better performance. Decagon, for example, reduced its inference costs sixfold after moving to Together AI.
But the economics of production AI are not determined by models alone. They are determined by the full stack: models, kernels, compilers, inference systems, training infrastructure, hardware utilization, and the software that brings all of it together.
Together AI is a research-driven company. Over the past several quarters, our research-to-production pipeline has accelerated substantially. We announced FlashAttention-4 for NVIDIA Blackwell, Together Megakernel and together.compile to bring kernel-level optimization to production workloads, and expanded our post-training APIs to support tool calling, reasoning, and vision-language models. We launched the fastest endpoints for leading frontier open-source models and have become one of the largest producers of AI tokens in the world.
I am proud of the platform we have built that offers choice, control, advantaged economics, and frontier performance for the full-suite of generative AI production capabilities across inference, training, and accelerated compute, as well as the role that Together AI is playing in accelerating innovation and delivering the open-source AI ecosystem globally.
To our customers, team, and investors: thank you for believing in this vision and helping us bring it to life. This milestone is certainly worth celebrating, but it feels far more like a beginning. We remain in the earliest days of a technological transformation that will reshape every industry.
If our vision resonates with you, reach out — we are hiring across engineering, research, product, and go-to-market.
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