对话Cerebras CEO ：手握250亿积压订单，AI算力需求早就订满，我们不是「建了等客来」
編集 & 翻訳：Odaily
ゲスト： Andrew Feldman（Cerebras CEO & 共同創業者）、Robin Rombach（Black Forest Labs CEO & 共同創業者）
司会： All-In Podcast 司会者
配信元： All-In Podcast
元のタイトル： Open Source Wins、AGI Is Here、and Scorsese's AI Toolkit — Cerebras & Black Forest Labs CEOs
公開日： 2026年7月10日
要点のまとめ
今回の番組では、2人のAIインフラ企業のCEOを招いた。Andrew Feldman氏は、推論専用チップを手掛け、IPOを完了し、250億ドルの受注残を抱えるCerebrasの創業者。彼が繰り返し強調したのは、AIコンピューティングの需要はすでに埋まっており、「作れば人が来る」という状況ではないということ。OpenAI、Anthropic、SpaceX、Googleの需要は供給をはるかに上回っている。そして、推論（reasoning）の登場により、計算集約度が再び急上昇しており、これこそが高速マシンの戦場だ。Robin Rombach氏は、生成系画像・動画モデル（Fluxシリーズ）を手掛けるBlack Forest Labsの創業者。彼は以前、潜在拡散（latent diffusion）アルゴリズムを発明した。これは現在、すべての画像・動画生成モデルの基礎となっている。彼は先日、Martin Scorsese氏と協力し、監督が頭の中の映像をAIで可視化できるようにした。しかし彼がより興奮しているのは、同じマルチモーダルモデルが映画を制作できると同時に、ロボットに頭脳として搭載できるという点だ。生成系動画の終着点はスクリーン上ではなく、物理世界にある。
注目すべき見解の要約
推論こそが次のコンピューティング需要のブラックホール
- 「面白いのは、今回は過去とは違う。彼らは『作れば人が来る』と賭けているのではなく、需要がすでに生産能力を予約し尽くしている。当社には250億ドルの受注残がある。」
- 「推論とはreasoningのことだ。reasoningは莫大なトークンを消費する。これこそが高速マシンの戦場だ。」
- 「Cerebrasが15倍高速なら、24時間稼働させることは、数週間から数ヶ月分の思考に相当する。」
オープンソースと主権：企業が求めるのはコントロール
- 「依存されることを好む者はいない。ハイパースケーラーがx86時代に学んだ教訓は、Intelに囲い込まれることだった。」
- 「最速のチップを作る必要はない。他社のチップに完全に依存しないようにすればいいのだ。」
- 「もし今、オープンソースモデルを実行したいなら、選択肢はOpenAIのOSS 12Bか、中国のモデルだ。アメリカにはもっと多くの国内オープンソースの選択肢が必要だ。」
AGIは20年前の定義で言えば、すでに到来している
- 「20年前、30年前、40年前に私たちが提起したAGIの定義はすべて、とっくに超えている。」
- 「チューリングテスト？ とっくに打ち負かしている。」
- 「問題は、私たちがどう質問すればいいか分からないということではもはやない。AIが逆に教えてくれるのだ。『おい、愚かな人間ども、君たちはこれを考慮していないぞ』と。」
生成系動画は人間の創造性を代替するものではない
- 「これらのAIモデルはひとつのメディアだ。私たちは使い方を指示したいわけではない。特にMartin Scorseseのような人には。」
- 「言語はやや損失のあるコミュニケーション手段だ。視覚情報の信号はあまりにも豊かだ。頭の中の映像を見える画像に変えること、これこそがテクノロジーの最も強力な点だ。」
- 「最も興味深い結果は、ほぼ常に、人間がループ内で反復を重ねているときに生まれる。」
映画からロボットへ：同じモデル
- 「同じマルチモーダルモデルを使って映画を一本制作し、それをロボットの頭脳として展開することができる。」
- 「事前学習された動画は、暗黙のうちにモデルに物理的相互作用の法則を教え込む。そして、同じモデルから動作予測、すなわちロボット制御を得ることができる。」
- 「目標は、インコンテキストプロンプトでロボットに指令できるようにすることだ。『あのオレンジジュースを持ってきて』と。今はまだできないが、それが方向性だ。」
AIインフラ建設ラッシュ：データセンターは都市よりも大きい
司会：私たちはこれまでにない建設規模を目の当たりにしている。万里の長城やピラミッド以来、人類はこれほど多くの資本、時間、そして知性を何かの建設に投じたことはない。あなたは実際にそれに携わっており、あなたの顧客はデータセンターを建設している。あなたは重要な一翼を担っている。2026年、Cerebrasは何をしているのか？ テキサス州にあるあの巨大なプロジェクトはどうなっているのか？
私たちが話しているデータセンターは、今後数年間で、過去50年間の地球上の総電力量を超える電力を消費するだろう。単独の建物だけでサッカー場ほどの大きさがあり、中規模都市を超える電力が供給される。アメリカ全土、カナダ、北欧、パリとフランス全土、中東、さらにはカザフスタン、タジキスタン、ジョージアでも大規模データセンターが建設されている。あらゆる国、あらゆる州が参加したいと考えている。
支払いをしているのは誰か？ OpenAI、Anthropic、SpaceX AI、Googleだ。その需要は驚くほど大きい。面白いのは、今回は過去の多くのテクノロジーブームとは異なるということだ。彼らは「作れば人が来る」と賭けているのではない。需要がすでに生産能力を予約し尽くしているのだ。当社には250億ドルの受注残がある。OpenAIはより多くのデータセンターを求め、Microsoftも求め、AWSも求めている。需要は顧客を待っているのではなく、顧客がすでに列を作っているのだ。
司会：これにより「トークンマキシング（token maxing）」という言葉も生まれた。無限にトークンを消費することだ。このような大きな需要が本当に現実の価値を生み出しているのか疑問視する声もある。
もちろん、膨大な価値が生まれている。もちろん、大量の無駄な試行錯誤も行われている。私はAWSが登場したばかりの頃と比較している。自社のIT部門を迂回できるのは非常に快適で、すべてのエンジニアがクレジットカードを持って登録した。多くは確かに有用だったが、後になって「ああ、こんなやり方はするべきではなかった」と思うものもあった。しかし全体的にはプラスであり、いくつかの方向性が空回りしているだけだ。
私は1988年にCostcoがPalo Altoにオープンした時のことを覚えている。人々はSafewayに行くのと同じようにCostcoに行き、すべての商品棚を一通り見て回った。それは非常に悪い回り方だった。なぜなら、必要のないものを4つ、それぞれ22ドルで買ってしまうからだ。その後、人々は戦略を学んだ。奥に行ってチキンを手に取り、子供の誕生日パーティーのために18個のカップケーキを買い、手際よく済ませる。AIトークンの消費も同じだ。当初は誰もが使い放題だったが、今では企業は戦略を語り始めている。どのタスクにオープンソースモデルで十分か、どのタスクに最先端モデルが必要か。私たちはAIをビジネスのように管理し始めている。
推論が訓練に取って代わる：なぜ高速マシンが今回の主役なのか
司会：Sam Altman氏がAllInで述べていたように、次のステップはreasoningだ。意図を理解し、戦略を策定し、他のスレッドのエージェントとクロス検証することだ。私たちは「次の単語を推測する」ところから長い道のりを歩んできた。今、Cerebrasはまさにその中心にいる。なぜならreasoningは推論（inference）であり、計算量が膨大だからだ。
推論は莫大なトークンを消費する。これこそが高速マシンに戦場を与える。 reasoningは各ステップで内部にトークンを消費する。良い答えを得るために、本来は大量の時間を費やすことになる。Cerebrasが15倍高速であることは、24時間の推論を実行することが、他社の数週間から数ヶ月分の思考量に相当することを意味する。
私は今朝、BitTensor上のZAIのGLM-52モデルを試した。無限の計算能力を与え、1時間ごとに世界中でまだ認識されていないトレンドを教えるように指示した。モデルは自分自身で議論を始めた。Hacker NewsやRedditで探すべきか？ それともInstagramのトレンドの方が先に現れるのか？ 私は推論モデルがバックグラウンドで自己弁論しているのを見ていた。まさに推論を行っているのだ。無限のトークンは無限の推論を意味する。Cerebrasの15倍の速度なら、24時間で他社の数週間分に相当する。
司会：Cerebrasには独自のムーアの法則があるのか？ 社内では性能が倍になる期間についてどのくらいの頻度で議論しているのか？
これまでのすべてのチップはムーアの法則に従い、18ヶ月で倍になっていた。私たちはこのチップでその線を断ち切り、まったく新しい軌道を描いている。私の見解では、今後18ヶ月で、2倍をはるかに超えるだろう。新しいアーキテクチャにはまだ大きな最適化の余地がある。GPUは20年前のアーキテクチャであり、製造プロセスノードを縮小することでなんとか耐えているにすぎない。しかし、新しいアーキテクチャにはまだ学び、調整すべきことが大量にある。
司会：250億の受注残を抱えながら、あなたはOpenAIのペースについていかなければならない。彼らは将来の潜在的な競合相手になるかもしれない。どうやって会社を運営しているのか？
今、シリコンウェハーは遊休状態にはならない。需要が大きすぎるからだ。しかし、あなたの言う通り、OpenAIも独自のチップを開発しており、Amazonも開発している。依存されることを好む者はいない。ハイパースケーラーがx86時代に学んだ教訓はIntelに囲い込まれることだった。GPUメーカーが学んだ教訓は、少数のハイパースケール顧客に依存することだった。だから彼らは新しいクラウドを支援したのだ。独自のチップを開発する重点は、最速であることではない。他社に完全に依存しないこと、少なくとも自身の命運の重要な一部を掌握することだ。
オープンソースと主権：企業が求めるのはコントロール
司会：オープンソースがその時を迎えている。私は初期にOpenClaudeを使い、その後Kimmyを使った。私のClaudeのトークンは爆発的に消費されていたが、Kimmyではその違いを感じ取れなかった。オープンソースモデルがreasoningを始め、その差が今年になって突然縮まった。
フェラーリでスーパーに行きたいとは思わないだろう。時にはスポーツカーを運転し、時にはミニバンを運転する。子供がシリアルをこぼしても気にならない。企業も同じだ。難しい問題は最先端モデル（OpenAI、Anthropic、Gemini）に任せるが、背後にある大量の日常的な問題には、堅実なオープンソースの能力で十分だ。考えてみてほしい、会社がWorkdayからExcelの別のセルにコピー＆ペーストするのにどれだけの時間を費やしているかを？ それに金メダル級の数学は必要ない。安定したオープンソースで十分だ。
最近、新たな展開があった。金融、医療といった規制産業（HIPAA、FINRA）は、データ漏洩や、AIの主権を他者に握られることを恐れ、モデルをオンプレミスに置き、オープンソース版を使って少しでも多くのコントロールを得ようとしている。OpenAIは数ヶ月前にOSS 12Bをリリースした。悪くはない。しかし、アメリカが今オープンソースを実行しようとすると、選択肢はOSS 12Bか中国のモデルだ。国内のオープンソースの選択肢が少なすぎる。 NVIDIAもこの機会に気づき、自社のオープンソースモデルを推進しているが、Jensen氏は躊躇している。彼の顧客はSam、Dario、Elon、Sergeyだからだ。オープンソースを推進することは、顧客と競合することになるのだろうか？
Cerebrasの立場は比較的中立だ。私たちはGLM、Kimmy、Qwenシリーズ、そしてOpenAIのクローズドモデルも実行する。GSKが自ら開発したモデルや、UAEのG42やMBZUAIの独自モデルも実行する。主権というのは、ひとつのトレンドだ。
