AIチップセクターに有力プレーヤーが参入、エヌビディアのライバルであるセレブラスが来週の上場を計画、今年最大の米国IPOを目指す

2015年にカリフォルニア州で設立されたこのチップメーカーは、創業以来、GPUを超える全く新しい技術ルートを追求してきた。それは、ウェハーを複数のダイに切り分けてから繋ぎ合わせる従来の手法ではなく、シリコンウェハー全体を使用して巨大なチップを直接製造するというものである。この「ウェハースケール」アーキテクチャこそが、同社がNvidiaに挑む自信の源となっている。

同社の中心的な創業者数名は、かつてAMDなどの主要チップメーカーで技術職の要職を務めており、GPUの技術的限界や業界の課題（ペインポイント）を深く理解している。AIの学習と推論においてGPUが依然として主流のソリューションである市場環境の中で、Cerebrasは独自の道を歩み、Wafer-Scale Engine（WSE）チップを通じて、従来のGPUアーキテクチャの核心的なボトルネックを物理的なレベルで解消している。

最新のWSE-3チップを例に挙げると、4兆個のトランジスタと90万個の専用AI演算コアを統合している。チップ面積は46,225平方ミリメートルで、NvidiaのB200チップの56倍に達する。また、チップ上のSRAMメモリはB200の250倍、メモリ帯域幅は2,625倍に及ぶ。

この設計により、AIモデル全体を1枚のチップ上に完全に格納することが可能になり、GPUクラスター内の複数のチップ間で発生する頻繁なデータ転送に伴う遅延を根本的に排除できる。これは、大規模モデルの推論や超大規模な演算需要に対応する上で、大きな優位性をもたらす。

第三者機関のテストデータによると、Llama 4 Maverick 400Bモデルの推論シナリオにおいて、CerebrasのCS-3システムは1ユーザーあたり毎秒2,522トークンのレスポンス速度を達成しており、これはNvidiaのB200の2.4倍に相当する。また、Llama 3.1 8Bの小規模モデルのシナリオでは、NvidiaのH100の20倍の速度を誇り、トークンあたりのコストを最大80%削減できる。

ハードウェア性能の飛躍的向上にとどまらず、Cerebrasは専用ハードウェアからソフトウェアスタックに至る包括的なソリューションを構築し、CS-2やCS-3といったスーパーコンピューティングシステムを投入している。これらは顧客によるオンプレミスでの導入と、従量課金制のクラウドサービスの両方をサポートしている。

この柔軟なサービスモデルは、多くの有力顧客を惹きつけている。2026年1月、同社はOpenAIと200億ドルを超える3年間の協力契約を締結し、750メガワットの計算能力を配備することに合意した。3月にはAWSと提携してAmazon Web Services上でCS-3システムを提供開始し、大手クラウドプロバイダーのサプライチェーンに参入した初の非GPU型AIアクセラレーターとなった。さらに、グラクソ・スミスクライン（GSK）や米エネルギー省、複数の国立研究所も顧客に名を連ねており、その技術力の高さが多角的に実証されている。

市場動向に目を向けると、AI業界の重点は学習から推論へと移りつつある。世界のAI推論市場は2025年に1,062億ドルに達し、2030年には2,550億ドルにまで成長すると予測されている。Cerebrasの技術的な優位性は、まさにこの市場需要に合致するものである。

低遅延の推論シナリオにおける卓越したパフォーマンスを武器に、同社は開発者プラットフォームであるHuggingFaceにおける推論コール数で第1位を記録した。2025年には推論クラウドサービスによる収益が総売上の30%を占めるなど、Nvidiaが支配する市場において着実に独自の地位を築いている。

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