人工知能（AI）チップメーカーの**Cerebras Systems**（CBRS 6.87％）は、5月14日に盛大な話題の中で上場しました。株価は初日の取引で68％上昇し、専門家によるとこれはAI取引が健在である証拠だということです。この新規公開株（IPO）に対する熱狂は理にかなっており、Cerebrasは**Nvidia**（NVDA 0.68％）や**AMD**などの主要なチップ設計者と競合しており、いずれも近年非常に好調な成績を収めています。投資家はまた、Cerebrasの登録書類で、同社のチップが主要競合他社のものより15倍高速であると述べていることにさらに興奮した可能性があります。それは確かに魅力的ですが、Nvidiaのグラフィックス処理ユニット（GPU）は依然としてCerebrasのチップに対して二つの明確な優位性を持っています。画像出典：Getty Images。なぜCerebrasのチップは異なるのか-----------------------------ほとんどのチップ設計者は、大きなシリコンウェハを多くの小さな部分に切り分けて最終的に個々のチップにする工程から始めますが、Cerebrasは一つの巨大なチップを作るためにシリコンウェハ全体を使用します：そのウェハスケールエンジン（WSE）は、NvidiaのBlackwell 200プロセッサの58倍の大きさです。一部のニュースメディアは、Cerebrasのチップをディナープレートの大きさに例えています。拡大NASDAQ：CBRS------------Cerebras Systems本日の変動(-6.87%) $-19.36現在の価格$262.50### 重要なデータポイント時価総額$61B日中レンジ$254.25 - $284.9952週レンジ$185.00 - $386.34出来高121K平均出来高12.8M総利益率39.03％より大きなチップは、より多くのメモリと処理能力を詰め込めるため、データセンターで確かにいくつかの利点があります。Cerebrasは、そのWSE-3モデルがNvidiaのB200モデルより250倍多くのオンチップメモリを持ち、2,625倍のメモリ帯域幅を持つと述べています。チップ上により多くのメモリがあることは、他のGPUや外部メモリからデータを取得するなど、小さなGPUが直面するデータ処理のボトルネックに対処するのに役立ちます。それにより、Cerebrasのチップは特定の状況で競争力を持つか、さらには優れている可能性がありますが、Nvidiaの株主が慌てていない二つの理由を挙げます。1. 小型チップにはいくつかの利点がある-----------------------------Cerebrasは自然とライバルのチップの欠点に焦点を当てていますが、小型のチップが優位に立つシナリオも存在します。主に、より柔軟性を提供するためです。まず、ウェハサイズのチップは製造コストが高く、多くのコアを含んでいます。Cerebrasの巨大なチップの一部に欠陥があった場合、全体（高価な）チップを廃棄しなければならない可能性があります。会社は冗長性を持たせてその可能性を減らす設計をしていますが、欠陥はすべてのチップ製造工程で発生します。さらに、すべてのAIタスクがWSE-3の全能力を必要とするわけではありません。小規模なタスクには少ないGPUで十分であり、AIアプリケーションを展開しようとする中小企業は、Nvidiaのような企業からよりコスト効率の良いソリューションを見つける可能性があります。また、NvidiaのGPUは、必要な処理能力に合わせてカスタマイズされたクラスターに展開できます。2. CUDA-------しかし、Nvidiaの最大の競争優位性は、現在この分野を支配しているCUDA（Compute Unified Device Architecture）ソフトウェア層かもしれません。これは、開発者がNvidiaのGPU用にコードを書きやすくするソフトウェアプラットフォームであり、一般的にそのコードはNvidiaのGPU上でしか動作しません。Nvidiaは2006年にCUDAを導入し、過去20年でこのプラットフォームの周りに堅牢なエコシステムが構築され、消費者や企業に広く採用されています。例えば、Nvidiaによると、製薬会社はCUDAを使って新薬の発見を支援し、自動車メーカーは自動運転能力を向上させ、リテーラーは顧客データを分析して商品推奨や広告に役立てています。CUDAからの移行は困難なプロセスです。多くのコードを書き直す必要があるだけでなく、その巨大な既存エコシステムの周りで運用しなければなりません。さらに、この分野のほとんどの開発者はキャリアの全期間をCUDAとともに働いてきており、CUDA専用に開発された他のツールも多く使用しています。彼らはそれらのツールに慣れており、効率的に使いこなしています。これらをすべて放棄することは、多くの企業にとって魅力的ではない選択肢となるでしょう。拡大NASDAQ：NVDA------------Nvidia本日の変動(-0.68%) $-1.50現在の価格$218.01### 重要なデータポイント時価総額$5.3兆日中レンジ$215.17 - $221.0752週レンジ$129.16 - $236.54出来高2.8M平均出来高171.3M総利益率74.15％配当利回り0.02％昨年時点で、Business Insiderによると、CUDAは900以上のライブラリとAIモデルをサポートしており、それぞれのライブラリはNvidiaの技術を活用している業界に対応しています。確かに、CerebrasはCUDAと競合するために独自のソフトウェア層を構築していますが、Nvidiaには大きな先行があります。Nvidiaの競争的な堀は、決済取引を促進する役割を果たす**Visa**や**Mastercard**と比較できます。これらの企業は、決済ネットワークの巨大なグローバルネットワークとスケールを再現できるかどうかは別として、技術的に模倣できるでしょうか？ いいえ、しかしそれらの巨大なネットワークとスケールを再現できる企業はまだ現れていません。
Cerebras Systemsのチップは一部のNvidiaのBlackwellモデルより15倍高速かもしれませんが、Nvidiaには2つの明確な利点があります
人工知能（AI）チップメーカーのCerebras Systems（CBRS 6.87％）は、5月14日に盛大な話題の中で上場しました。株価は初日の取引で68％上昇し、専門家によるとこれはAI取引が健在である証拠だということです。
この新規公開株（IPO）に対する熱狂は理にかなっており、CerebrasはNvidia（NVDA 0.68％）やAMDなどの主要なチップ設計者と競合しており、いずれも近年非常に好調な成績を収めています。
投資家はまた、Cerebrasの登録書類で、同社のチップが主要競合他社のものより15倍高速であると述べていることにさらに興奮した可能性があります。
それは確かに魅力的ですが、Nvidiaのグラフィックス処理ユニット（GPU）は依然としてCerebrasのチップに対して二つの明確な優位性を持っています。
画像出典：Getty Images。
なぜCerebrasのチップは異なるのか
ほとんどのチップ設計者は、大きなシリコンウェハを多くの小さな部分に切り分けて最終的に個々のチップにする工程から始めますが、Cerebrasは一つの巨大なチップを作るためにシリコンウェハ全体を使用します：そのウェハスケールエンジン（WSE）は、NvidiaのBlackwell 200プロセッサの58倍の大きさです。一部のニュースメディアは、Cerebrasのチップをディナープレートの大きさに例えています。
拡大
NASDAQ：CBRS
Cerebras Systems
本日の変動
(-6.87%) $-19.36
現在の価格
$262.50
重要なデータポイント
時価総額
$61B
日中レンジ
$254.25 - $284.99
52週レンジ
$185.00 - $386.34
出来高
121K
平均出来高
12.8M
総利益率
39.03％
より大きなチップは、より多くのメモリと処理能力を詰め込めるため、データセンターで確かにいくつかの利点があります。Cerebrasは、そのWSE-3モデルがNvidiaのB200モデルより250倍多くのオンチップメモリを持ち、2,625倍のメモリ帯域幅を持つと述べています。
チップ上により多くのメモリがあることは、他のGPUや外部メモリからデータを取得するなど、小さなGPUが直面するデータ処理のボトルネックに対処するのに役立ちます。
それにより、Cerebrasのチップは特定の状況で競争力を持つか、さらには優れている可能性がありますが、Nvidiaの株主が慌てていない二つの理由を挙げます。
Cerebrasは自然とライバルのチップの欠点に焦点を当てていますが、小型のチップが優位に立つシナリオも存在します。主に、より柔軟性を提供するためです。
まず、ウェハサイズのチップは製造コストが高く、多くのコアを含んでいます。Cerebrasの巨大なチップの一部に欠陥があった場合、全体（高価な）チップを廃棄しなければならない可能性があります。会社は冗長性を持たせてその可能性を減らす設計をしていますが、欠陥はすべてのチップ製造工程で発生します。
さらに、すべてのAIタスクがWSE-3の全能力を必要とするわけではありません。小規模なタスクには少ないGPUで十分であり、AIアプリケーションを展開しようとする中小企業は、Nvidiaのような企業からよりコスト効率の良いソリューションを見つける可能性があります。また、NvidiaのGPUは、必要な処理能力に合わせてカスタマイズされたクラスターに展開できます。
しかし、Nvidiaの最大の競争優位性は、現在この分野を支配しているCUDA（Compute Unified Device Architecture）ソフトウェア層かもしれません。これは、開発者がNvidiaのGPU用にコードを書きやすくするソフトウェアプラットフォームであり、一般的にそのコードはNvidiaのGPU上でしか動作しません。
Nvidiaは2006年にCUDAを導入し、過去20年でこのプラットフォームの周りに堅牢なエコシステムが構築され、消費者や企業に広く採用されています。
例えば、Nvidiaによると、製薬会社はCUDAを使って新薬の発見を支援し、自動車メーカーは自動運転能力を向上させ、リテーラーは顧客データを分析して商品推奨や広告に役立てています。
CUDAからの移行は困難なプロセスです。多くのコードを書き直す必要があるだけでなく、その巨大な既存エコシステムの周りで運用しなければなりません。さらに、この分野のほとんどの開発者はキャリアの全期間をCUDAとともに働いてきており、CUDA専用に開発された他のツールも多く使用しています。彼らはそれらのツールに慣れており、効率的に使いこなしています。これらをすべて放棄することは、多くの企業にとって魅力的ではない選択肢となるでしょう。
拡大
NASDAQ：NVDA
Nvidia
本日の変動
(-0.68%) $-1.50
現在の価格
$218.01
重要なデータポイント
時価総額
$5.3兆
日中レンジ
$215.17 - $221.07
52週レンジ
$129.16 - $236.54
出来高
2.8M
平均出来高
171.3M
総利益率
74.15％
配当利回り
0.02％
昨年時点で、Business Insiderによると、CUDAは900以上のライブラリとAIモデルをサポートしており、それぞれのライブラリはNvidiaの技術を活用している業界に対応しています。
確かに、CerebrasはCUDAと競合するために独自のソフトウェア層を構築していますが、Nvidiaには大きな先行があります。
Nvidiaの競争的な堀は、決済取引を促進する役割を果たすVisaやMastercardと比較できます。これらの企業は、決済ネットワークの巨大なグローバルネットワークとスケールを再現できるかどうかは別として、技術的に模倣できるでしょうか？ いいえ、しかしそれらの巨大なネットワークとスケールを再現できる企業はまだ現れていません。