OpenAIとCerebrasの提携、2028年まで750メガワット
2026年1月14日に発表されたOpenAIとCerebrasの提携で、AIチップメーカーのCerebrasは2028年まで、OpenAIに750メガワットの計算能力を供給します。関係者は契約額を100億ドル超と見ています。OpenAIが購入するのは低遅延推論、つまりモデルの回答の高速化です。OpenAIを基盤に開発する企業にとって、発表されたメリットはリアルタイムツールの応答が速くなることです。
OpenAIがCerebrasに解決を求めた課題
OpenAIは、自社モデルを使う人々により速い回答を届けたいと考えていました。OpenAIは発表の中で、Cerebrasのシステムによって、現在は処理に時間がかかっている応答が速くなると説明しています。OpenAIで計算インフラを担当するサチン・カッティ氏は、これをより大きな計画の一部と位置づけました。同氏によると、OpenAIの計算戦略は、適切なシステムを適切なワークロードに合わせる、強靭なポートフォリオを築くことです。
Cerebras側にも課題がありました。CNBCによると、2024年上半期の売上の87%を、アラブ首長国連邦のG42という一社の顧客が占めていました。二社目の非常に大きな顧客が加われば、この状況は変わります。
OpenAIがCerebrasから購入するもの
2026年1月14日に発表された複数年契約のもと、Cerebrasは2026年から2028年まで、OpenAIに750メガワットの計算能力を供給します。契約額は100億ドル超で、CNBCの取材に応じた同社関係者の話です。TechCrunchとReutersも同規模と報じています。両社とも価格は公表していません。
Cerebrasは、生成AIモデルの学習と実行ができる巨大な単一プロセッサー、ウェハースケールチップを開発しています。このチップを直接販売するほか、米国内外の自社データセンターからクラウドサービスとしても提供しています。CEOのアンドリュー・フェルドマン氏は、OpenAIとの契約を受けて、この拠点を今後も拡大すると述べました。
OpenAIのハードウェア構成の中でのチップの位置づけ
OpenAIは特定の一社のチップに頼っていません。DCDによると、NvidiaとAMDのさまざまな世代のGPU、GoogleのTPUを使い、Microsoftの独自チップMaiaの設計に助言し、Broadcomと自社チップを開発中です。Cerebrasが加えるのは、ひとつの用途に特化した部品です。モデルの回答を生み出す作業である推論を、低遅延で行うことです。
関係はテストから始まりました。OpenAIはCerebrasと協力し、オープンウェイトモデルgpt-ossがCerebrasのシリコン上で円滑に動くことを確認しました。フェルドマン氏はCNBCに、この協業が技術協議につながり、感謝祭の直前に両社が基本合意書に署名したと語っています。
「Cerebrasは、当社のプラットフォームに低遅延推論の専用ソリューションを加えます。」 OpenAIのサチン・カッティ氏、Cerebrasとの契約について
Cerebrasの数字が示すこと
実測の性能結果はまだありません。速度向上は、両社がシステムに期待していると述べている内容です。財務状況のほうが明確です。Cerebrasは2024年9月に新規株式公開(IPO)を申請した際、第二四半期の売上が7,000万ドル近くに達し、前年同期の約600万ドルから増えたと開示しました。純損失は2,600万ドルから5,100万ドル近くに拡大しています。
Cerebrasは10月にこの申請を取り下げました。11億ドルの資金調達で評価額が81億ドルとなった数日後です。フェルドマン氏は、内容が古くなったとして、再申請する計画だと述べました。2026年1月には、TechCrunchが、Cerebrasが評価額220億ドルでさらに十億ドルの調達を協議中だと報じました。
OpenAIを使う企業にとって高速推論が変えること
OpenAIのモデルで製品を作る企業にとって、期待できるのは応答時間です。カッティ氏は、このシステムによって応答が速くなり、やりとりがより自然になり、リアルタイムAIをはるかに多くの人へ広げる土台が強くなると述べました。ユーザーが回答を待つ場面で効果が大きく、音声アシスタント、ライブチャットサポート、コーディングツールが該当します。速度向上の数値は公表されていないため、各社の実際の応答時間に表れるまでは、あくまで目標として扱うべきです。
AIハードウェアの購入側にとっては、OpenAIとCerebrasの提携は、大口顧客がひとつの種類のチップですべてを賄うのではなく、用途ごとに合わせた複数のチップに作業を分散させていることを示しています。
よくある質問
OpenAIとCerebrasの提携の契約額はいくらですか？
Cerebrasの関係者はCNBCに、契約額は100億ドル超だと語りました。OpenAIとCerebrasのどちらも、この金額を自ら公表していません。
Cerebrasはどれだけの計算能力を供給しますか？
Cerebrasは2026年から2028年まで、OpenAIに750メガワットの計算能力を供給します。
Cerebrasは上場しますか？
Cerebrasは2024年9月にIPOを申請し、10月に取り下げました。CEOのフェルドマン氏は、最新の財務内容で再申請する計画だと述べましたが、時期は明らかにしませんでした。
MOZGIIの視点
私たちならこう作ります
こうした契約は、AIの仕事を二種類に分けます。モデルの学習と、ユーザーへの回答です。もし私たちがこの上に製品を作るなら、まず回答の側を測定するでしょう。顧客が体感するのはそこだからです。ハードウェアを変える前後で、タスクごとに、各回答が始まるまでの時間と終わるまでの時間を記録します。この基準がなければ、速いチップで製品が良くなったのかどうか、誰にも言えません。
製品を特定のチップに依存させないようにもするでしょう。同じモデルは、動くどのハードウェアでも同じ答えを返す必要があります。そのため、実際のトラフィックを流す前に、固定したテスト質問を各システムで実行し、出力を比較します。弱点は切り替えそのものです。新しいシステムは高速でも細かな違いが残り、下流のワークフローを壊すことがあります。
見る指標はひとつ、実際のリクエストで測った、回答の最初の言葉が表示されるまでの時間でしょう。音声やライブチャットでは、この数値が製品を使いやすいと感じられるかどうかを決めます。
次に、各リクエストを適したハードウェアに振り分けるルーティングを作るでしょう。素早い会話型の回答は低遅延のシステムへ、長いバッチ処理は安価な計算資源へ送ります。こうして複数の供給元の組み合わせが、コスト低下と高速なサービスの両方につながります。
出典
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