Waabi、Uberと連携してロボタクシー（robotaxis）車隊を開始するための歴史的な$1 Billionの資金を確保
自動運転車（AV）業界にとっての画期的な瞬間として、カナダのスタートアップWaabiは大規模な$1 Billionの資金調達を発表し、貨物輸送から消費者向けライドヘイリング市場への積極的な拡大を示しました。2026年1月28日に確認されたこの取引は、$750 MillionのシリーズC株式ラウンドとUberからの$250 Millionの戦略的資本コミットメントを組み合わせたものです。このパートナーシップはWaabiのCEOであるRaquel Urtasunと彼女の元雇用主を再結集させ、Uberプラットフォーム上で25,000台以上のAI駆動ロボタクシーを展開するための舞台を整えますロボタクシー。
この発表はカナダのテクノロジー史上最大のベンチャーキャピタルによる資金調達を示しており、Waabiの「AIファースト（AI-first）」アプローチの正当性を裏付けます。競合他社がシステムを訓練するために物理的走行マイルをほぼ10年にわたって記録してきた一方で、Waabiは開発を加速するために高度な生成AI（Generative AI）シミュレータを活用しており、この戦略は今や世界で最も強力な投資家の関心を集めています。
財務構造：$1 Billionの内訳
この$1 Billionの資金流入は、即時の技術的スケーリングと長期的な商業展開の両方を支えるように構成されています。資金は投資家の信頼と戦略的な商業整合性の両方を強調する、2つの明確なトランシェに分割されています。
$750 MillionのシリーズCラウンドはKhosla VenturesとG2 Venture Partnersが共同リードし、ディープテックと持続可能性に焦点を当てた資本からの強い支持を示しました。ラウンドには次のような多様なグローバル投資家の参加がありました：
- 戦略的テクノロジー＆自動車投資家： NVIDIA（そのNVentures部門を通じて）、Volvo Group Venture Capital、Porsche Automobil Holding SE
- 機関系大手： BlackRock、カナダのBDC Capital（Thrive Venture Fund）、Export Development Canada、およびAbu Dhabi Investment Authority（ADIA）
- 既存の支援者： Radical VenturesおよびHarbourVest Partners
株式による資金調達に加えて、Uberはマイルストーンベースの資本として$250 Millionをコミットしています。この資金はWaabi対応車両の運用展開に直接結び付けられ、迅速な商業化を促進するインセンティブとなります。
戦略的再結合：UberとWaabiが手を組む意義
このパートナーシップは、かつてほぼ専ら「ミドルマイル」の物流とトラック分野に注力していたWaabiにとって重要な戦略的転換を意味します。Uberと提携することで、Waabiは独自の消費者向けアプリや車隊運用インフラを構築する必要を迂回し、世界最大のライドヘイリングネットワークに即時アクセスを得られます。
Uberにとって、この取引はハイブリッド自動運転戦略の継続的な進化を象徴します。2020年にAdvanced Technologies Group（ATG）を売却した後—同部門はRaquel Urtasunが率いていたことで有名です—Uberは社内で技術を構築するよりも、先進的なAV開発者と提携する方向にシフトしています。
主要なパートナーシップの詳細：
- 車隊規模： 少なくとも25,000台のロボタクシー配備をコミット
- プラットフォーム独占： WaabiのロボタクシーはライドヘイリングサービスとしてUberプラットフォーム上で独占的にローンチ
- 運用モデル： WaabiがAIドライバーを提供し、Uberがマーケットプレイスの配車を管理する「Driver-as-a-Service」モデル（Driver-as-a-Service）
「Waabi World」の優位性：生成AIが触媒に
Waabiの急速な台頭と高評価の中心には、初期のAV先駆者たちのハードウェア重視のアプローチとは根本的に異なる独自の技術スタックがあります。中核にあるのは、生成AIによって駆動されるクローズドループシミュレータであるWaabi Worldです。
従来のAV開発は、珍しい「エッジケース」（例えば突発的な歩行者や複雑な気象条件）に遭遇するために数百万マイルのテスト走行に依存しますが、Waabi Worldはこれらのシナリオを仮想的に生成します。これにより、同社のオンボードAIシステムであるWaabi Driverは、実走行に伴う安全リスクやコストを負うことなく、無限に近いバリエーションの運転状況から学習できます。
このソフトウェア中心のアプローチにより、Waabiはその運転スタックをClass 8 trucksから乗用車へ最小限の再設計で適応できます。エンドツーエンド（end-to-end）で解釈可能な設計のAIモデルは、異なる車両プラットフォーム間で運転ロジックを一般化するため、ロボタクシーへの展開は根本的な再構築ではなく論理的なソフトウェア更新となります。
物理的AIのスケール：トラックからタクシーへ
ロボタクシーへの拡大はトラック事業からの撤退を意味するものではありません。むしろWaabiは、自社技術をあらゆる車両を運用できる普遍的な「物理的AI（Physical AI）」として位置付けています。資本注入により、同社は平行する展開トラックを運用できます：テキサス州やその他の貨物回廊で自律トラックルートを拡大すると同時に、都市部展開のために乗用車車隊を準備します。
この動きは、ロボタクシー市場が成熟しつつある時期に行われます。米国での規制枠組みが明確になりつつあり、世間の受け入れも徐々に高まっています。Uberの既存ユーザーベースを活用することで、Waabiは単独のロボタクシーサービスが直面してきた顧客獲得の障壁を排除します。
比較分析：Waabiと従来のAVアプローチ
以下の表は、Waabiの生成AI戦略が初期の業界既存勢力が用いた従来の「走行距離ベース」開発モデルとどのように対照的であるかを示しています。
Comparison of Autonomous Vehicle Development Strategies
| Feature | Traditional AV Approach (e.g., Waymo, Cruise) | Waabi's AI-First Approach |
|---|---|---|
| Core Training Data | 実世界の走行マイルと手動ラベリング | 生成AI（Waabi World）シミュレーション |
| Scalability | 線形（学習のために道路上の車両を増やす必要がある） | 指数的（ソフトウェア生成シナリオ） |
| Adaptability | 新しい都市や車両への適応には高い再設計コスト | 場所やプラットフォーム間での高い一般化能力 |
| Hardware Reliance | 重いセンサー群（LiDAR／レーダー／カメラ） | センサーに依存しないソフトウェアスタック |
| Primary Cost Center | 車隊運用とハードウェアの保守 | 計算資源とAIモデルの訓練 |
業界への影響と今後の見通し
規律あるベンチャーキャピタル環境下でこれほどの資金を確保したWaabiの成功は、資本効率の高いAIソリューションに対する投資家のセンチメントの変化を浮き彫りにしています。AIドライバーを物理的な車隊運用から切り離し（Uberとの提携を通じて）、Waabiは高マージンのソフトウェア事業モデルを維持しながら、ライドヘイリングの物理的スケールにアクセスします。
2026年が進むにつれて、業界はWaabi Driverの乗用車への統合を注意深く見守るでしょう。成功すれば「シミュレーターファースト」の仮説を検証し、競合が物理的な道路試験に費やした何十億ドルもの投資を無効化する可能性があります。$1 Billionの新規資本により、Waabiは現在、自動運転のヒエラルキーを覆す最も有力な挑戦者の一つと言えるでしょう。
