Cerebrasが250億ドルの受注残を公表、18カ月ごとにムーアの法則を2倍以上上回るペースで進化
今週公開された「All-In Podcast」でのCerebras CEO Andrew Feldman氏とBlack Forest Labs CEO Robin Rombach氏のインタビューより
推論用チップメーカーであるCerebras Systemsの創業者兼CEO、Andrew Feldman氏は、同社の受注残高が250億ドルに達したことを明らかにした。ハイパースケーラー（大規模クラウド事業者）や最先端の研究機関が、Cerebrasによるチップ製造完了の数年前から供給枠を確保している状況だ。Feldman氏は「需要が、データセンターを構築しハードウェアで満たすという我々の能力を大幅に上回っている」と述べ、OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft、AWSといった企業が投機的なインフラ構築を行っているのではなく、すでに確定している顧客需要を追いかけているという力学を説明した。このコメントは、現在のAIインフラのサイクルを、将来の利用に対する賭けではなく、既存の顧客コミットメントに追いつくための競争として再定義するものであり、ハイパースケーラーやネオクラウド市場全般における設備投資（Capex）の持続性を分析する上で重要な視点となる。
ムーアの法則を打破：Cerebrasが独自の性能曲線を示唆
この対談で最も具体的な技術的開示となったのは、Cerebrasが18カ月ごとに性能を倍増させるという従来の「ムーアの法則」のペースを超えたというFeldman氏の主張だ。「我々はこのチップでそれを打ち砕き、全く新しい軌道を切り開いた」とFeldman氏は述べ、今後の18カ月という期間において、Cerebrasの性能向上は「2倍を大きく上回る」との社内予測を示した。同氏はその差の要因をアーキテクチャの成熟度の違いに求める。20年前の設計に基づくGPUは、性能向上のために微細化プロセス（ファブノード）への依存度を高めている一方、Cerebrasのウェハー・スケール・アーキテクチャはまだ若く、プロセスノードの改善とは独立して最適化できる余地が十分に存在するという。投資家はこれを監査済みのベンチマークではなく企業側の主張として扱うべきだが、今後の製品発表を通じて市場が検証可能な具体的かつ反証可能な指標である。
なぜ学習だけでなく「推論速度」がボトルネックになるのか
Feldman氏は、Cerebrasの速度優位性を、推論モデルの経済性と直接結びつけた。推論モデルは回答を生成する前に、内部で大量のトークンを消費する。「推論プロセスが内部で膨大なトークンを消費するという事実こそが、我々のような極めて高速なマシンの重要性を高めている」と彼は指摘する。推論の連鎖が長くなるにつれ（Feldman氏は24〜48時間に及ぶ実行例に言及）、15倍の速度優位性が、数週間から数カ月分の実質的な「思考」時間を1日に圧縮するという効果を生むという論理だ。これは、業界が単一パスの推論から複数ステップの自律的な推論（エージェンティック・リーズニング）へと移行する中で、なぜCerebrasが自社のハードウェア優位性は縮小するどころか拡大すると考えているのかを最も明確に説明している。
「トークン最大化」からエンタープライズの規律へ、AI支出の真のシグナル
Feldman氏は、現在のAI利用が規律なき投機であるという見方を否定し、企業におけるAWS導入初期の状況と直接比較した。「実験的な要素があるのは確かだが、それはネット（正味）の価値が膨大ではないことを意味しない。一部がうまくいかないだけのことだ」と述べ、現在のフェーズを、戦略的な買い方を学ぶ前のコストコ（Costco）の全通路を歩き回る買い物客に例えた。同氏は、企業が現在、制約のない「トークン最大化」から、より規律ある配分へと移行していると主張する。重要度の低いタスクには安価なオープンソースモデルを使い、難易度の高い課題には最先端モデルを割り当てるという動きは、市場が過熱しているのではなく成熟している証拠だというのが同氏の見解だ。
オープンソースと主権がCerebrasの構造的な事業の柱に
Feldman氏は、データ漏洩への懸念や金融・ヘルスケア分野での規制上のリスクを背景に、オープンソースおよび主権（ソブリン）型のデプロイメントに対する顧客需要がシフトしていると率直に語った。「米国には、より国内向けのオープンソースモデルが必要だ。世界に選択肢を提供しなければならない。現在、オープンソースを実行しようとすれば、OSSの120Bモデルか中国のモデルしかない」と述べ、OpenAIによるオープンウェイトの公開は正しい方向への一歩だが、十分ではないとした。Cerebrasの立ち位置は、このトレンドから恩恵を受けている。同社は現在、GLM、Kimi、Qwenモデルファミリーを、OpenAIのクローズドモデルや、GSK、UAEのG42、MBZUAIといった顧客が構築したカスタムモデルと並行して運用している。Feldman氏は、Nvidiaが自社のオープンソースモデルを積極的に推進してこなかったのは、そうすればチップの主要顧客であるOpenAIやAnthropic、xAIと直接競合することになるからだと指摘。この力学が、Cerebrasのような中立的なインフラプレイヤーがその需要に応える余地を生んでいるとした。
Anthropicの政府連携を巡る論争、Feldman氏は慎重な姿勢を支持
Anthropicがモデルの公開にあたり政府と連携したことを巡る論争について問われると、Feldman氏は政治的な立場とは切り離し、予防的なアプローチを支持する姿勢を示した。「モデルが意味のある脅威をもたらすほど十分に創造的な思考能力を持つようになった段階で、政府が『段階的に公開してほしい』と求めることは、不合理ではない」と述べ、医薬品の段階的な安全審査プロセスと比較した。同氏はPalo Alto NetworksのNikesh Arora氏との会話に触れ、同氏が「モデルが既存のセキュリティソフトウェアの防御を無効化したため、6週間のパッチサイクルを余儀なくされた」と語ったエピソードを紹介した。Feldman氏のより広範な主張は、政治的分極化が業界の正当な安全上のトレードオフを明確に議論する能力を低下させているというものであり、次世代の最先端モデル公開を控えた投資家にとって注目すべきデータポイントとなる。
Feldman氏、「AGIはすでに実現」と断言、議論の焦点をデプロイメントへ
最も注目すべき発言の一つとして、Feldman氏は、少なくとも10年や20年前に定義されていた基準に照らせば、汎用人工知能（AGI）はすでに実現していると明言した。「我々は到達した。ただ、完全な形でデプロイ（実装）しきれていないだけだ」と述べ、チューリングテストのような古いベンチマークはすでに「吹き飛ばされた」と主張した。これは、研究機関のCEOではなくチップメーカーの経営陣から出た言葉として注目に値し、顧客のワークロードを通じてモデルの真の能力を把握しているインフラプロバイダーが、AGIの実現を公に認める段階にあることを示唆している。議論は「到達したかどうか」から「どれだけ速く配布し、社会に組み込めるか」へとシフトしている。
Black Forest Labs：Robin Rombach氏が語る画像・動画・ロボティクスモデルの融合
対談の後半は、Black Forest Labsの共同創業者兼CEO、Robin Rombach氏に焦点が移った。同社は現在100名以上の従業員を抱え、オープンソースモデル「Flux」の開発を経て新たな資金調達ラウンドを完了した。Stable Diffusionの開発を支援し、現代の生成画像・動画システムの基礎となる潜在拡散モデル（Latent Diffusion）を発明したRombach氏は、コンテンツ生成をはるかに超えたロボティクスへのロードマップを提示した。「我々は今、アクション予測（行動予測）と組み合わせるという新しいパラダイムに突入している。同じモデルを使って画像、動画、音声を生成し、行動を予測することで、最終的には現実世界のロボットにデプロイできる」と述べた。これはBlack Forest Labsによる最も重要な開示であり、同社がマルチモーダル・アーキテクチャを単なるメディア生成ツールではなく、物理的なAIやロボティクスへの架け橋として明確に位置づけていることを示している。これは同社の対象市場をクリエイティブツールから大幅に拡大する戦略的転換だ。
Scorsese監督とのパートナーシップの全容
Rombach氏は、映画監督Martin Scorsese氏とのコラボレーションを認め、Scorsese氏が将来のプロジェクトのために、Black Forest Labsのモデルを使用してシーン（東欧の村と報じられている）を視覚化したセッションについて詳細を語った。「頭の中にあるイメージを視覚的な形で伝え、画像や一連の画像を作ることは、自分の頭の中にあるアイデアをより簡単に伝達する手段になる」と、Rombach氏はScorsese氏の言葉を引用した。重要な点として、Rombach氏は、生成動画が監督レベルの長編映画をすぐに完成させられるという期待を慎重に抑制した。「それが究極の目標かどうかは分からない」と述べ、AIによる映画の完全生成よりも、短期的にはプリプロダクションのアイデア出し、絵コンテ、人間が介在する反復的なワークフローに価値が集中していると主張した。これは生成動画を巡る過度な宣伝と比較して現実的かつ保守的な見解であり、短期的な商業機会と長期的な可能性を見極めようとする投資家にとって有益な指標となる。
IPライセンス戦略：中立的なインフラを目指すBlack Forest Labs
Disneyのような大手IPホルダーが生成ツールにどう向き合うべきかという問いに対し、Rombach氏は、Black Forest Labsはすでに公開ツール上で特定の著作権保護キャラクターの生成をブロックしていると説明した。その上で、顧客のニーズに応じてオープンソースまたは独自のアーキテクチャに基づいたカスタムモデルをIPホルダーと直接開発していると述べた。Scorsese氏との協力以外に具体的なスタジオ名は挙げなかったが、同社の戦略は、オープンソースのコンシューマー向けツールと並行して、ライセンス事業やカスタムモデル事業を構築する二段構えであることが示唆される。これはCerebrasが主権型・企業向けデプロイメントで行っている戦略と類似している。Rombach氏はまた、YouTubeで数百万回再生を記録している非公式のStar Warsコンテンツのような「AI支援によるファンフィルム」の台頭を、スタジオが将来的に一律の制限ではなくライセンスを通じてファンの創造性を収益化する方法の予兆として挙げた。
技術が依然として抱える課題
Rombach氏は現在の限界についても率直に語った。ハイエンドの映画制作は依然として最も要求の厳しいユースケースの一つであり、プロンプト駆動による完全自律的なロボット制御はまだ実現できていないという。「言語モデルのように、コンテキストの中でロボットに指示を出せる状態を目指しているが、まだそこには至っていない」と述べ、現在のデプロイメントでは、業界が目指すゼロショット汎化（学習なしでの適応）ではなく、ロボットやタスクごとに数時間のファインチューニングデータが必要であると説明した。この理想と現実のギャップは、市場で語られる過激なロボティクス論に対する有益なブレーキであり、マルチモーダル世界モデルを物理的なロボティクスに商業展開することは、ライセンスや企業向けカスタマイズで収益を上げている画像・動画生成事業よりも、まだ初期段階の賭けであることを示唆している。