制約のある場所にこそ、知能を。
数論で計算を組み替える。

世界観

現在のAIは、データセンターを前提としています。 しかし本当に重要な判断は、電力も通信も限られた現場で行われます。

• エネルギー制約を前提にした知能
• オフラインでも動くレジリエンス
• 既存・安価なハードウェアでの実装

私たちの違い

剪定・量子化・蒸留はモデルを最適化しますが、 計算の枠組み自体は変えません。 私たちは次の問いから出発します。

• ボトルネックはモデルサイズではなく計算構造ではないか
• 数論によって計算経路そのものを変えられないか

原点と思想（統合）

Bothsides Technologyの原点は、45年前に遡ります。 創業者は、整数論の未解決問題に関連する定理を見出しました。 当時は純粋数学としての成果でした。

45年後、その定理を再検討する中で、 数理アルゴリズムとして構成し直すことで、 本来スパコンでも天文学的時間を要する計算問題を ミリ秒レベルで解けることに気づきました。

重要だったのは、ハードウェアの進化ではありません。 計算の構造そのものを組み替えたことでした。

この経験から、次の問いが生まれました。 「AIの推論は、本当に膨大な計算力・電力・通信を必要とするのか」

私たちは、数論的発想を用いて AIの計算過程そのものを再設計する道を選びました。

知能を、再びエッジへ。

現在の実証

• 256KBメモリの超省電力・汎用チップ
• CVおよびLLM推論が動作
• クラウド・専用アクセラレータ不要

詳細な条件・デモ・導入経路は、守秘のもとで共有可能です。

ここで動けば、どこでも動く。