AI推論インフラのBaseten、バイオテック向けプラットフォームのBenchlingと提携し「Benchling Inference」を提供開始

AI推論（インフェレンス）向けインフラを開発するBasetenは、2026年5月20日、バイオテックR&D向けAIプラットフォームのBenchlingと提携し、新サービス「Benchling Inference」を提供開始したと発表しました。本サービスは、Bazetenの推論基盤を介して、Benchlingの顧客であるバイオテック企業に対し、科学計算向けに最適化されたGPUキャパシティをスケーラブルかつコスト効率の高い形で提供するもので、ユーザー側でインフラを運用する必要はありません。サービスには、現時点で実用最前線にある主要な科学AIモデル群と、in silico（コンピュータ上での）創薬を即座に動かすためのインテグレーションがあらかじめ組み込まれており、バイオファーマ各社が箱から出してすぐにAI推論を業務へ取り込めるよう設計されています。

背景として、科学AIモデルの数は2020年の年間28本から2025年には380本以上へと急増しており、現代の創薬R&Dワークフローではすでに標準的な構成要素となっています。一方で、計算インフラ層は追いついておらず、創薬は本質的に「バースト性」が高いワークロード ― 物理的な実験室での実験完了を待ち、データが波状に到着し、その後数時間のうちに10万件規模の予測を一気に回し、再び数日間は静かになる ― という構造を抱えています。多くの計算チームでは、これがHPCキュー（高性能計算ジョブの待ち行列）の数週間規模のバックログ、データ収集サイクル間にアイドル状態となるGPU予約、アクティブキャンペーン中の予測リソースの「配給制」として現れていました。Benchling Inferenceは、まさにこのギャップを埋める設計で、Baseten Inference Stackをベースにしています。同スタックは、カスタムカーネル、推測的デコーディング、KVキャッシュ最適化などを備えた高性能ランタイムと、15社以上のクラウドプロバイダーにまたがる推論最適化済みのインフラを密結合した構成で、コールドスタートは5〜10秒です。Benchlingはこの上に、科学モデル向けのプリ構成デフォルトと、データ所在地（データレジデンシー）要件が厳しい組織向けの導入オプションといった「バイオテックレイヤー」を載せ、さらに業界全体の需要を集約することで、バイオテックスタートアップにも有利な経済性をもたらします。

利用面では、サイエンティストはサードパーティ製モデルだけでなく、自社の実験データで構築した内部モデルも、統一されたコンピュート環境からデプロイ・サービングできます。データ主権要件のあるチーム向けに、Baseten Inference StackはBaseten Cloud上でも、顧客のバーチャルプライベートクラウド（VPC）内でも、あるいは両者のハイブリッドでも同一の挙動で稼働するため、予測処理がユーザー環境の外へ出る必要はありません。計算系サイエンティストはJupyterノートブックやSDK経由でBenchlingから直接推論を呼び出せます。Baseten CTO兼共同創業者のAmir Haghighatは、「バイオテックは、自社の独自の実験データで訓練されたAIモデルが、これまで不可能だったブレークスルーを切り拓きうる新時代に入った。ボトルネックはインフラであり、バイオテックの研究ラボがフロンティアモデルを自社データ上で動かすためにGPUの専門家になる必要はあるべきではない。Benchlingと組むことで、サイエンスが行われるまさにその環境に、我々の6年分の推論ノウハウを直接持ち込む」と述べました。Benchling共同創業者で社長のAshu Singhalも、「コンピュートへのアクセスは戦略的優位性になりつつある。一方で、計算系サイエンティストからは、創薬において推論を機能させるのは本来あるべき以上に難しい、という声をよく聞く ― ワークロードはバースト的で、データはセンシティブ、計算コストは高すぎる。我々はBenchlingのModel Hub向けに社内でBasetenを使い続け、創薬向けに推論をテーラリングする多くの知見を得てきた。今、その同じアクセスを顧客にも提供したい」とコメントしています。
 

Basetenについて
Basetenは、2019年にTuhin Srivastava（CEO）、Amir Haghighat（CTO）、Philip Howes（Chief Scientist）、Pankaj Guptaの4名によって、米国・サンフランシスコで設立されたAI推論インフラのスタートアップで、AIプロダクトを支えるシステムソフトウェアを構築しています。GPU、オートスケーリング、可観測性、課金、開発者ツールに至るまで、AIアプリケーションのワークロード全体を運用することで、AIチームがインフラではなくモデルとユーザー体験に集中できる環境を提供することを掲げています。顧客にはCursor、Mercor、Clay、OpenEvidence、Lovable、Abridge、Descript、Patreon、Writer、Sourcegraph、Gammaといった、各ドメインに特化したモデルを開発する主要なAI企業が名を連ねており、世界中の数億ユーザーに届くアプリケーションを背後で支えています。CEOであるTuhin Srivastavaはオーストラリア育ちで、社名「Baseten（基数10）」は、子どもの頃に学校で使った計数用ブロックに由来します。資金調達面では、これまでに累計約5億8,500万ドルを調達しており、2025年2月に評価額8.25億ドルで7,500万ドルのシリーズC（IVPおよびSpark Capitalがリード）、2025年9月に評価額21.5億ドルで1.5億ドル、2026年1月に評価額50億ドルで3億ドルのシリーズD（IVPおよびAlphabet傘下のCapitalGがリード、Nvidiaが1.5億ドルを単独投資）を実施するなど、推論レイヤーの戦略的重要性の高まりとともに評価額を急速に伸ばしています。