インフラに続きハードウェアまで開発するFabricが330万ドルを調達したVPU暗号化チップとは？
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インフラに続きハードウェアまで開発するFabricが330万ドルを調達したVPU暗号化チップとは？
VPUは、暗号特化型の命令セットアーキテクチャを使用した最初のカスタムシリコンチップである。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：TechFlow
もし暗号関連ビジネスがやや抽象的だとすれば、実体のあるテクノロジー産業と融合したらどうなるだろうか？
AIチップの概念が注目を集める中、「暗号化チップ」は徐々にVCたちの関心対象となってきている。
CoinDesk によると、昨日、「Fabric」という名のスタートアップがシリーズAで3300万ドルの資金調達を完了したことを発表した。Blockchain Capitalと1kxが主導し、Offchain Labs、Polygon、Matter Labsなどが参加した。
これ以前にも、同プロジェクトはMetaplanetの主導によるシードラウンドで600万ドルを調達している。
この企業の事業は、暗号ハードウェアという方向性を目指している。
Fabricは、調達した資金をもとに計算チップ、ソフトウェア、暗号アルゴリズムの開発に投入するとしている。また、同社のロードマップでは、「検証可能処理ユニット（VPU）」と呼ばれる新しいチップ処理ユニットの構築を目指しており、これは暗号学的処理専用のものとなる。新チップは今年後半の生産開始、第4四半期の出荷を予定している。
ハードウェアといえばDePINを思い浮かべるかもしれないが、明らかにFabricの事業はDePINとは異なる。むしろ暗号ストーリーから独立して、L1/L2やZK、スマートコントラクトといった暗号アルゴリズム層の基盤インフラにコンピューティングハードウェア／リソースを提供するもので、CPUがコンピュータにハードウェアサポートを提供するのと同様の位置づけだ。
Fabricはプレスリリースにて、VPUを「暗号特化型命令セットアーキテクチャを採用したカスタムシリコンチップの第一号」と称しており、「あらゆる暗号アルゴリズムを、チップがネイティブに高速化・サポート可能な数学的構成要素に分解できる」ことを意味すると説明している。
つまり現在のすべての暗号インフラ（L1/L2、ZK、スマートコントラクト、FHEなど）がこのチップの計算能力から恩恵を受けられることになり、まさにインフラを強化するハードウェアと言えるだろう。
VCたちが「インフラ競争」から「ハードウェア競争」へと舵を切る中、このVPUは暗号業界にもたらす価値とは一体何なのか？
VPUとは何か？
Fabricはまだホワイトペーパーを公開していないが、公開情報からVPUの機能をある程度把握することはできる。
さまざまな技術的な解説を省き、より平易な表現でVPUを理解するためのポイントは、「今日のWeb3の発展において何が不足しているのか？」ということを捉えることにある。
ブロックチェーンやWeb3は基本的に暗号技術を基盤としている。
単純な送金から複雑なスマートコントラクトの実行まで、ブロックチェーン上のすべての操作には膨大な暗号計算が必要となる。
CPUやGPUといった既存のハードウェアでもこれらのタスクは処理可能だが、効率は決して高くない。CPUは多才なアスリートのような存在であり、さまざまなタスクに適しているが、暗号計算という特定分野では平凡な性能しか発揮できない。一方GPUは並列計算に優れているものの、その設計目的はグラフィックレンダリングであり、複雑な暗号計算の処理を想定したものではない。
そこで、暗号計算に特化したプロセッサを開発するのは自然な流れである。
したがって、VPUはGPUとASICの長所を組み合わせ、暗号用途に特化した構成を持つ「真の暗号専用プロセッサ」として理解できる。
従来のCPUはスイスアーミーナイフのようなもので、多機能だが特定の作業には非効率的である。
一方、ASIC（特定用途向け集積回路）は、特定のタスクに特化した鋭いメスのようなものだが、汎用性に欠ける。VPUはこれらの中間に巧みに位置づけられており、まるで手術の内容に応じて迅速に調整可能なスマートな外科器具のようだ。
公式サイトの情報によれば、この柔軟性は「暗号特化型命令セットアーキテクチャ」に由来している。
難しく聞こえるだろうか？ これを「暗号専用のレシピ本」と考えてみよう。各「レシピ」は楕円曲線演算、ハッシュ関数、ゼロ知識証明など、よくある暗号計算に対応している。
VPUはこうした「レシピ」を直接理解し素早く実行できるため、従来のプロセッサのように基本命令に変換する必要がない。
どのような用途が考えられるか？
このような設計により、VPUは暗号タスクの処理において卓越した性能を発揮する。以下のような応用が考えられる：
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複雑なスマートコントラクトの処理時、取引の有効性を高速に検証できる。
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ゼロ知識証明の生成時、従来のCPUで数秒から数分かかる計算を数ミリ秒で完了できる可能性がある。
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大規模データ処理において、ほぼリアルタイムでの暗号化・復号化が実現できる。
また、暗号技術の聖杯とも言われるFHE（完全準同型暗号）の分野でも、VPUは計算効率を大幅に向上させることができる：
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FHEの鍵生成と基本演算の高速化：鍵生成時間を時間単位から秒単位に、基本演算を秒単位からミリ秒単位に短縮。
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大規模FHEデータ処理の支援：大規模な暗号化データセットに対する統計分析時間を、時間単位から分単位に短縮。
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FHEモデルの訓練最適化：プライバシー保護付き機械学習において、学習時間を日単位から時間単位に短縮。
さらに、私たちがよく知るパブリックブロックチェーンネットワークにおいても、VPUはノード性能の著しい向上が期待できる：
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ブロック検証と合意プロセスの加速：検証時間を数百ミリ秒から数十ミリ秒に、合意形成時間をサブ秒レベルに短縮。
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スマートコントラクト実行効率の向上：複雑なDeFiコントラクトの実行時間が、従来のCPUの10分の1以下になる可能性。
分散型IDシステムやプライバシー関連分野においても、VPUはより効率的な本人確認を可能にする：
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ゼロ知識証明の高速生成・検証：ミリ秒レベルでの処理を実現し、リアルタイムかつ信頼不要の本人認証をサポート。
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複雑な多要素認証の支援：複数の暗号化されたバイオメトリクスデータを同時に処理し、より安全で迅速な認証を提供。
名門校の秀才たちが退学して起業
チップと暗号学を扱う以上、専門性は極めて重要である。
公表されている情報によれば、Fabricの二人の創業者はいずれも名門校出身の秀才であり、名前から見て華人背景を持つ可能性もある。
MICHAEL GAOはMIT出身で、米国数学オリンピックのチャンピオンでもあり、以前はビル・ゲイツ支援のAIチップスタートアップでアーキテクトを務めていた。現在は大学を辞めて新プロジェクトに取り組んでいる。
特に注目すべきは、彼の肩書きに「Bitcoin OG（ビットコイン草創期の人物）」と記されている点だ。
もう一人のTINA JUは、生物学と数学の研究経験を持ち、公開情報によればスタンフォード大学卒業。
また、同社には数十名のGPU・AIチップアーキテクト、ソフトウェアおよびコンパイラの専門家、資深暗号学者からなる経験豊富なチームが存在するが、年齢的には創業者よりも年上が多いようだ。
これは、これまで見てきた他の名門校出身者が立ち上げた暗号関連プロジェクトと共通する特徴だ：若い学生が創業者として前面に立ち、その背後で専門チームが支える形態である。
虚から実へ？
暗号資産やWeb3分野が長年にわたりソフトウェア革新と金融モデルによって牽引されてきた中で、Fabricがハードウェア、特に暗号チップにおける革新を狙うのは、一つの有望な切り口といえる。
しかし、まずは市場需要の不確実性という課題がある。暗号業界の成長の多くは投機と過熱によるものであり、そのような環境下では高性能暗号計算に対する真の需要が予想ほど大きくない可能性がある。
ソフトウェア開発は比較的迅速に市場の変化に対応できるが、ハードウェア開発はより長いサイクルと巨額の投資を要する。仮に業界の方向性が急変すれば、専用ハードウェアは需要の急減というリスクに直面する。
Fabricが「虚から実へ」という道を歩み成功を収められるかどうかは、まだ見守るしかない。
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