人工知能（AI）チップメーカーの**Cerebras Systems**（CBRS 8.90％）は、5月14日に話題を呼びながら上場しました。株価は初日の取引で68％上昇し、専門家によると、これはAI取引が健在であることの兆しです。この新規公開株に対する熱狂は理にかなっており、Cerebrasは**Nvidia**（NVDA 1.86％）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。それは間違いなく魅力的ですが、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、それらが最終的に個々のチップになるという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だと表現しています。拡大NASDAQ：CBRS------------Cerebras Systems本日の変動(-8.90%) $-25.08現在の価格$256.78### 重要なデータポイント時価総額$56B日中レンジ$250.27 - $285.0052週レンジ$185.00 - $386.34出来高1180万株平均出来高1270万株総利益率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搭載できるため、データセンターで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を持つことは、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は自然に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あります。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。もしCerebrasの巨大なチップの一部に欠陥があれば、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。同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過程で発生します。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アプリケーションの展開を検討している中小企業は、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。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年以上にわたり、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薦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中で運用し続ける必要もあります。さらに、多くの開発者はCUDAとともにキャリアを積んできており、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な選択肢ではありません。拡大NASDAQ：NVDA------------Nvidia本日の変動(-1.86%) $-4.09現在の価格$215.42### 重要なデータポイント時価総額5.2兆ドル日中レンジ$214.84 - $221.0752週レンジ$132.92 - $236.54出来高580万株平均出来高1億7130万株総利益率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、決済企業の**Visa**や**Mastercard**が享受しているものに似ており、これらは決済取引を円滑にする重要な役割を果たしています。別の企業がこれら二つの役割を技術的に模倣できるでしょうか？もちろん可能ですが、そ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でしょうか？ 今のところ、それは実現していません。
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 8.90％）は、5月14日に話題を呼びながら上場しました。株価は初日の取引で68％上昇し、専門家によると、これはAI取引が健在であることの兆しです。
この新規公開株に対する熱狂は理にかなっており、CerebrasはNvidia（NVDA 1.86％）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。
それは間違いなく魅力的ですが、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、それらが最終的に個々のチップになるという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だと表現しています。
拡大
NASDAQ：CBRS
Cerebras Systems
本日の変動
(-8.90%) $-25.08
現在の価格
$256.78
重要なデータポイント
時価総額
$56B
日中レンジ
$250.27 - $285.00
52週レンジ
$185.00 - $386.34
出来高
1180万株
平均出来高
1270万株
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搭載できるため、データセンターで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を持つことは、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は自然に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あります。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。もしCerebrasの巨大なチップの一部に欠陥があれば、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。同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過程で発生します。
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アプリケーションの展開を検討している中小企業は、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。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年以上にわたり、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薦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中で運用し続ける必要もあります。さらに、多くの開発者はCUDAとともにキャリアを積んできており、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な選択肢ではありません。
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NASDAQ：NVDA
Nvidia
本日の変動
(-1.86%) $-4.09
現在の価格
$215.42
重要なデータポイント
時価総額
5.2兆ドル
日中レンジ
$214.84 - $221.07
52週レンジ
$132.92 - $236.54
出来高
580万株
平均出来高
1億7130万株
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、決済企業のVisaやMastercardが享受しているものに似ており、これらは決済取引を円滑にする重要な役割を果たしています。別の企業がこれら二つの役割を技術的に模倣できるでしょうか？もちろん可能ですが、そ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でしょうか？
今のところ、それは実現していません。