MENU

Cerebras Inference

Cerebras Inference：リアルタイムAIの新たな基準

画像クリックでインフォグラフィックサイトに遷移します

エグゼクティブサマリー

Cerebras Inferenceは、AI推論の速度と効率を根本から変革する画期的なソリューションとして登場しました。このプラットフォームは、革新的なWafer-Scale Engine（WSE）アーキテクチャを通じて、AI推論における決定的なボトルネックであるメモリ帯域幅の問題を解決します。これにより、大規模言語モデル（LLM）の推論において、これまでにない速度、低遅延、およびコスト効率を実現します。Cerebras Inferenceは、複雑なコード生成、高度な要約、自律型タスクなど、リアルタイムAI応答を必要とするアプリケーション向けに設計されており、従来のGPUベースのソリューションと比較して、大幅なパフォーマンス向上とコスト削減を提供します。この技術は、高度なAIアプリケーションの可能性を広げ、戦略的パートナーシップを通じてAI推論市場における重要な変革者としての地位を確立しています。

1. Cerebras Inferenceの概要

このセクションでは、Cerebras InferenceがAIモデル展開の速度と効率を革新するために設計された画期的なソリューションであることを紹介し、その重要性に関する基礎的な文脈を提供します。

Cerebras Inferenceの定義：中核となる目的と機能

Cerebras Inferenceは、複雑なコード生成、高度な要約、および複雑な自律型操作を含む、非常に要求の厳しい計算タスクに対してリアルタイムのAI応答を提供するように設計されたAI推論ソリューションとして位置付けられています1。これは、明確に「世界最速のAI推論」サービスとして宣伝されています1。

その主要な目的は、計算上の遅延を排除し、最初の要求から最終的な応答まで瞬時の体験を保証することであり、1秒あたり2,500トークンを超える処理速度を一貫して達成しています1。このサービスは、高いスループットとコスト効率のために設計されており、速度を損なうことなく大量の要求を容易に処理できるように構築されています。このアプローチにより、クエリあたりのコストが大幅に削減され、エンタープライズ規模のAIソリューションへのアクセスがこれまで以上に容易になります1。

Cerebras Inferenceは、Llama 3.1 8B、Llama 3.3 70B、Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、DeepSeek R1 70B Distilled、Qwen 3-32B、Qwen 3-235Bなど、幅広い主要なオープンモデルをサポートしており、今後も継続的に追加される予定です1。その主要な機能は、完全な機能、ページ、またはコードコミット全体を単一の操作で生成できることであり、トークンごとの遅延や待機時間を効果的に排除します。さらに、完全な推論チェーンを実行し、最終的な回答を1秒以内に返すことができます1。

AI推論の課題への対処：メモリ帯域幅のボトルネック

特に大規模言語モデル（LLM）のAI推論を展開する上での核となる技術的障害は、従来のGPUアーキテクチャに内在する広範なメモリ帯域幅のボトルネックに起因します2。

従来のGPUは通常、デュアルチップ設計に依存しています。予測計算を行うグラフィックス処理ユニット自体と、広範なモデルの重みを保存するためにチップ外に配置された高帯域幅メモリ（HBM）です3。生成されるトークンごとに、LLM全体（しばしば数百億のパラメータで構成される）をHBMからGPUの計算コアに繰り返し転送する必要があります3。この反復的なデータ移動により、GPU推論は常に帯域幅に制約され、処理速度は1秒あたり数百トークンに厳しく制限されます4。

この課題の規模を例示すると、140GBのパラメータを持つモデルで1秒あたり1,000トークンを生成するには、約140 TB/sのメモリ帯域幅が必要となり、これは現在のGPUサーバーやシステムの能力をはるかに超える数値です3。

この根本的なボトルネックは、AI開発者にとって重大なトレードオフを強います。すなわち、より単純で「知能の低い」モデルを使用して速度を最適化するか、より複雑で推論集約型のモデルを展開する際に大幅な遅延を受け入れるか、のいずれかです4。推論モデルは、最終的な出力を生成する前に「内部モノローグ」（数千の隠れたトークンを生成する）として広範な計算を実行するため、GPU上では実用的に遅くなり、完全な回答を得るのに数分かかることがよくあります4。

この状況は、AIモデル開発における重要な変化を示唆しています。研究では、Cerebrasの技術がもたらす「高速化が直接的に高い知能につながる」という点が強調されています4。これは単なるマーケティング上の主張ではなく、現代の最先端モデルが「推論モデル」へと進化し、推論時に実行される計算量が増えることで知能が向上するという、AI開発の新たな方向性を指し示しています。Qwen3の評価など、ベンチマークは、推論時のトークン予算が増えるにつれて、モデルのパフォーマンスが明確に向上することを示しています（例えば、最大40パーセントポイント）4。しかし、従来のGPUは、そのメモリ帯域幅のボトルネックにより、これらの推論ステップを迅速に実行する上で根本的な限界を抱えています3。このことは、AIの長期的なスケーリング法則（より大きなモデル、より多くのトレーニングデータ/計算）が頭打ちになり始めていることを意味します。より高いモデル知能を引き出すための新たなフロンティアは、事前学習だけでなく、より広範で迅速な推論時計算を可能にすることにあります。Cerebrasが推論時においてこの前例のない速度を提供できる能力は、既存のモデルを高速化するだけでなく、AI能力の新たな次元を根本的に解き放ちます。これにより、複雑な多段階推論がリアルタイムアプリケーションで実用的になり、特にエージェントAIの新たなパラダイムにおいて、競争環境が純粋なモデルサイズ（パラメータ数）から、効率的かつ迅速な推論実行へと効果的に移行します。これは、実世界のAI展開の可能性を再定義するものです。

さらに、Cerebrasが「強力なAIコンピューターの販売から、超高速推論サービスの提供へと焦点を移した」という事実は9、単なるビジネスモデルの変更以上の意味を持ちます。この戦略的な転換は、AI推論における広範なメモリ帯域幅のボトルネックに対するCerebras独自の技術的解決策によって直接引き起こされています2。彼らのWafer-Scale Engine（WSE-3）アーキテクチャは、この問題を本質的に解決し3、「NvidiaのGPUを使用する従来のクラウドサービスよりも10倍から20倍高速な」サービスを提供することを可能にしています9。この技術的優位性が、彼らのサービス提供の基盤となっています。これは単なる製品の発売ではなく、AI市場における意図的な戦略的破壊を意味します9。サービスとしての推論に焦点を当てることで、Cerebrasは中核となるハードウェアの優位性を活用し、より高速で効率的なAIサービスへの需要が急速に高まっている急成長中の市場を獲得しています9。このアプローチにより、彼らはハードウェア販売だけでなく、サービスとしてのパフォーマンスモデルに基づいて、既存のクラウドプロバイダーやNvidiaのようなGPU大手と直接競合することができます。この戦略は、大規模な資本支出や特殊なハードウェアの取得と管理に伴う運用上の複雑さなしに、高性能AIを必要とする企業にとっての参入障壁を下げる可能性を秘めています。この転換は、業界の焦点がトレーニング中心から推論中心のパラダイムへと進化していることに戦略的に対応しています10。

2. Cerebras Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3)：技術詳細

このセクションでは、Cerebras Inferenceを支える中核的な技術革新であるWafer-Scale Engine 3（WSE-3）とそのサポートシステムであるCS-3について詳しく説明し、その独自のアーキテクチャがどのように根本的な優位性を提供するかを解説します。

革新的なアーキテクチャ：ウェハースケール統合、オンチップSRAM、および大規模コア数

Cerebrasは、AIアクセラレーションに対して根本的に異なるアプローチを採用しました。それは、個々の小さなチップに分割するのではなく、シリコンウェハー全体から製造されたプロセッサであるWafer Scale Engine（WSE）を設計することです8。この「ウェハースケール統合」は、その比類ない機能の基盤を形成しています8。

WSE-3は、46,255 mm²という広大な面積を誇る世界最大のAIチップです15。この巨大なサイズにより、前例のない数の計算コアと膨大な量の高速オンチップメモリを単一のシリコン上に直接統合することが可能になります4。

重要な差別化要因として、WSE-3は44ギガバイトのスタティックRAM（SRAM）をシリコン上に直接組み込んでおり、これはNvidia H100の約1,000倍のメモリ量に相当します3。このSRAMは、計算コアに非常に近いウェハー全体に均一に分散され、密接に配置されています11。この革新的な設計により、推論中にモデルパラメータをロードするための外部メモリへのアクセスが根本的に不要になり、従来のGPUを厳しく制約する決定的なメモリ帯域幅のボトルネックが回避されます3。

このアーキテクチャは、特殊な疎行列線形代数計算（SLAC）コアを活用しています。これらのコアは、ゼロ乗算操作を効率的に排除することでニューラルネットワーク計算を加速するように綿密に設計されており、プロセッサの利用率を大幅に向上させます11。

Cerebras Swarm通信ファブリックは、WSE上のすべてのコアを高速2Dメッシュトポロジーで相互接続し、超高帯域幅と超低遅延を提供します。これにより、チップ間データ転送に通常伴うソフトウェアオーバーヘッドを発生させることなく、柔軟なオールハードウェア通信が可能になります11。

この設計は、AIインフラストラクチャの構想、設計、展開方法を再評価する必要があることを示しています。これは、特にリアルタイム応答と複雑な推論を必要とする推論ワークロードにおいて、統合されたウェハースケールのアプローチが、単に個別のGPUを多数集積するよりも、本質的に効率的でスケーラブルな道筋を提供することを示唆しています。さらに、これにより「純粋なデータレベル並列処理」と「レイヤーごとの実行」が可能になり、複数のGPUにわたるパーティショニングや同期の複雑さが解消され、プログラミングモデルが簡素化されます12。この簡素化は、AIアプリケーション開発者にとって開発サイクルを大幅に短縮し、展開を容易にし、イノベーションのペースを加速させる可能性があります。

主要な技術仕様：トランジスタ、コア、メモリ、帯域幅

WSE-3は、驚異的な4兆個のトランジスタを誇ります3。900,000個のAI最適化コアを通じて、ピークAI計算性能125ペタフロップスを実現します12。これは、NVIDIA B200と比較して、トランジスタ数が19倍、計算能力が28倍という驚異的な向上を意味します16。

データスループットの面では、WSE-3は21ペタバイト/秒のメモリ帯域幅3と214ペタビット/秒のファブリック帯域幅15を達成します。これは、NVIDIA H100と比較して7,000倍ものメモリ帯域幅という劇的な改善に相当します2。WSE-3を搭載したCS-3システムは、多数のGPUの合計性能を提供するコンパクトな単一ユニットソリューションとして設計されています。この設計により、大規模なマルチラッククラスターの必要性が大幅に削減され、展開と管理が簡素化されます15。スケーリングした場合、CS-3システムは最大1,200,000 GBのメモリを提供でき、他の従来のシステムの容量をはるかに凌駕します15。

以下の表は、Cerebras WSE-3とNVIDIA H100/B200の主要な技術仕様を比較したものです。

表1：Cerebras WSE-3 vs. NVIDIA H100/B200 主要仕様比較

特徴Cerebras WSE-3NVIDIA H100NVIDIA B200
チップサイズ (mm²)46,255 15814 15N/A
トランジスタ数4兆 15800億 122,080億 12
AIコア数900,000 1516,896 (FP32), 528 (Tensor) 15N/A
オンチップSRAM (GB)44 30.05 15N/A
メモリ帯域幅21 PB/s 33 TB/s 128 TB/s 12
ファブリック帯域幅214 PB/s 150.0576 PB/s 151.8 TB/s (NVLink) 12
ピークAI計算 (PFLOPs)125 12N/A20 (FP4) 12

エンジニアリング革新：製造、熱、電力の課題克服

ウェハースケール設計は革新的である一方で、主に製造歩留まりに関して手ごわいエンジニアリング上の課題を提示しました8。Cerebrasは、このような大規模チップの商業的実現可能性にとって極めて重要な、ウェハー全体にわたる欠陥を効果的に管理および許容するための非常に革新的なソリューションを開発しました8。

その他の重要な課題には、物理的に巨大なチップの複雑なパッケージングプロセス、効果的な熱放散のための高度な熱管理の確保、十分かつ安定した電力供給、および長時間の集中的な操作中の計算安定性の維持が含まれていました8。Cerebrasの設計は、WSE-3の信頼性と持続的なパフォーマンスの両方を本質的に向上させる、より低い動作温度を特にターゲットとしています11。

CS-3システムは、同等のGPUクラスターと比較して、優れた性能にもかかわらず、消費電力を抑えるように設計されており、卓越したエネルギー効率を誇ります12。

単一ウェハーのメモリ容量を超えるAIモデルの場合、Cerebrasはインテリジェントなパイプライン並列処理戦略を実装しています。これには、モデルのレイヤーを複数のウェハーに分割し、すべてのコンポーネントが高速スタティックRAM内に収まるようにすることが含まれます。このアプローチは、すべての個々のウェハーが割り当てられた部分を同時に計算し続けるため、トークン生成速度の一貫性を維持するように設計されています8。

Nvidiaシステムが計算とメモリを密接に結合し、その比率を固定しているのに対し、Cerebras WSE-3はこれらの要素を分離し、メモリ容量を計算とは独立してスケーリングできるようにしています12。この分離は、将来の拡張性とコスト効率において重要な運用上の利点をもたらします。これは、ユーザーが「ウェハーを変更することなく、より大規模なモデルを処理するためにメモリクラスターを拡張できる」ことを意味します12。組織のAIモデルのサイズが大きくなっても、生の計算スループット要件が比較的一定である場合、緊密に結合されたGPUシステムとは異なり、メモリのみをスケーリングすることで、不必要でコストのかかる計算能力の増加を回避できます。このアーキテクチャの柔軟性は、長期的な総所有コスト（TCO）において大きな利点をもたらし、企業が進化するAIワークロードに合わせてリソース配分をより正確に最適化できるようにします。これにより、Cerebrasは単に高速なソリューションとしてだけでなく、大規模で動的なAI展開において、より適応性が高く、経済的に合理的な選択肢として位置付けられ、より幅広い企業のニーズに応えることができます。

3. 比類なきパフォーマンスと競争優位性

このセクションでは、Cerebras Inferenceが達成した優れたパフォーマンス指標を詳細に説明し、ダイナミックなAI推論市場におけるその競争優位性を徹底的に分析します。

画期的な速度と低遅延：様々なLLMにおける1秒あたりのトークンベンチマーク

Cerebras Inferenceは、「超高速推論」を提供すると一貫して説明されています1。これは、主要なGPUよりも70倍高速1、特にハイパースケールクラウド環境に展開されたNVIDIA GPUベースのソリューションよりも20倍高速なパフォーマンスを誇ります2。システムは、1秒あたり2,500トークンを定期的に超える驚異的な処理速度を達成しています1。

Artificial Analysisによって独立して検証された具体的なパフォーマンスベンチマークは、これらの利点を示しています。

  • Llama 3.1 8Bでは、Cerebrasは1秒あたり1,800トークンを達成します2。
  • Llama 3.1 70Bでは、1秒あたり450トークンを提供します2。
  • Llama 3.2 70Bでは、1秒あたり2,100トークンという新記録を樹立しました7。
  • Llama 3.3 70Bでは、速度は1秒あたり2,200トークンを超えると報告されています19。
  • 特に注目すべきは、Llama 4 Maverick 400Bモデルでの成果です。Cerebrasは1秒あたり2,500トークンを超える記録を達成し、NVIDIAのフラッグシップソリューションであるBlackwellのパフォーマンスを2倍以上に上回っています5。他のベンダーと比較しても、SambaNovaの794 t/s、Amazonの290 t/s、Groqの549 t/s、Googleの125 t/s、Microsoft Azureの54 t/sを凌駕しています5。

これらの数値は、Cerebras Inferenceが「リクエストから応答まで瞬時の体験」を保証し、フル機能、ページ、またはコミットを「トークンごとの遅延なしに、ゼロ待機時間で」生成できることを裏付けています1。また、推論チェーン全体を1秒未満で実行し、最終的な回答を即座に返す能力も強調されています1。

コスト効率と価格性能の優位性

Cerebras Inferenceは、その優れた性能だけでなく、顕著なコスト効率と価格性能比も提供します。Llama 3.1 8Bの場合、100万トークンあたりわずか10セント、Llama 3.1 70Bの場合、100万トークンあたり60セントという競争力のある価格設定がされています2。これは、GPUソリューションと比較して、「100倍高い価格性能」を提供すると主張されており、企業規模のAIをこれまで以上に利用しやすくしています1。

特に、Qwen3-32B（推論あり）がGPT-4.1よりもインテリジェントであると評価されているにもかかわらず、Cerebras上で実行すると16倍高速で、コストは10分の1であると報告されています4。このコスト優位性は、特にリアルタイムまたは大量のAIワークロードを必要とする開発者にとって、Cerebras Inferenceを非常に魅力的なものにしています6。

精度維持：16ビット精度の優位性

Cerebras Inferenceは、パフォーマンスと引き換えに精度を犠牲にする代替アプローチとは異なり、推論実行全体で16ビットドメインに留まることで、最先端の精度を維持します2。これは、8ビット精度に重みを削減する企業もある中で、重要な差別化要因です3。

Cerebrasの評価と第三者によるベンチマークでは、16ビットモデルが8ビットモデルよりも最大5%高いスコアを記録し、多段階会話、数学、推論タスクにおいて実質的に優れたパフォーマンスをもたらすことが示されています3。これにより、Cerebras Inferenceは、Llama 3.1 70Bを瞬時の速度で実行できる唯一のソリューションでありながら、Metaのオリジナルの16ビットモデルの重みを使用することで、最高の精度を保証しています3。

戦略的な市場ポジショニングと破壊

Cerebras Inferenceの市場への投入は、AI推論市場における戦略的な転換を意味します。同社は、従来のGPUベースのソリューションが支配する市場において、その卓越した性能と価格優位性によって既存のモデルを破壊することを目指しています9。

Gartnerのアナリストが指摘するように、AI市場の焦点がトレーニングから推論のコストと速度へと移行している中で、Cerebrasの参入は非常にタイムリーです10。同社の技術は、リアルタイムでインタラクティブなAIアプリケーションをより実現可能にし、企業がAIをどのように活用するかを変革する可能性を秘めています9。

しかし、Cerebrasは、Nvidiaのような確立されたプレーヤーからの激しい競争や、進化する技術標準といった課題にも直面しています9。Nvidiaのソフトウェアとハードウェアスタックは業界を支配しており、多くの企業に広く採用されています10。Cerebrasのウェハースケールシステムは、Nvidiaよりも低コストで高性能を提供できる一方で、企業がCerebrasのシステムで動作するようにエンジニアリングプロセスを適応させる意欲があるかどうかが重要な問題です10。小規模な企業は、確立されたソリューションを提供するNvidiaを選択する可能性が高いと分析されています10。それにもかかわらず、Cerebrasは、その技術的優位性と柔軟なビジネスモデルにより、市場で重要なニッチを切り開くことを目指しています9。

4. アプリケーション、ユースケース、およびエコシステム統合

このセクションでは、Cerebras Inferenceが実現する次世代のAIアプリケーション、その業界での採用事例、および開発者向けのアクセシビリティと戦略的パートナーシップについて詳述します。

次世代AIアプリケーションの実現：リアルタイムエージェントと複雑なワークフロー

Cerebras Inferenceの超高速推論能力は、これまでのAIアプリケーションでは不可能だった新たなユースケースを可能にします。特に、複雑な推論や多段階の処理を必要とするAIエージェントの分野で大きな影響を与えています2。従来のGPUでは、推論に数分かかることがあり、これにより実稼働環境での展開が非現実的でした4。しかし、Cerebrasの技術は、このような複雑なワークフローをリアルタイムで実行できるようにします1。

具体的なアプリケーション例としては、以下が挙げられます。

  • リアルタイム音声AI: 音声認識からLLM推論、テキスト読み上げまでの一連のパイプライン全体が、他のプロバイダーの推論単体よりも高速に実行されます。これにより、人間レベルの速度と精度で応答できる音声AIの開発が可能になります2。
  • インテリジェントな回答エンジン: Perplexityのような企業は、Cerebrasの超高速推論速度が、検索エンジンの未来であるインテリジェントな回答エンジンにおけるユーザーインタラクションを大きく変える可能性を信じています2。
  • 自律型タスクとコード生成: コード生成、要約、自律型タスクなど、リアルタイム応答を必要とするAIアプリケーションに最適です1。
  • 複雑な多段階推論: 大規模な検索や計画を伴う多段階の思考連鎖を必要とするユースケースに特に適しています5。
  • カスタムソフトウェア生成: Meter Commandのような企業は、Cerebras Inferenceのパフォーマンスによって、カスタムソフトウェアの生成とアクションの実行が、ウェブ検索と同じ速度と容易さで可能になると述べています2。

業界での採用と顧客の声

Cerebras Inferenceは、すでに様々な業界の主要企業や革新的なスタートアップ企業に採用され、その効果が実証されています。

  • Tavus: 大手GPUソリューションからCerebrasに移行した結果、エンドユーザーのレイテンシを75%削減しました1。これにより、デジタルクローン向けのリアルタイムで自然な会話フローを構築しています1。
  • DeepLearning.AI: 創設者のAndrew Ng氏は、LLMに繰り返しプロンプトを送信して結果を得る必要のある複数のエージェントワークフローにおいて、Cerebrasが構築した印象的な高速推論機能が非常に役立つと述べています1。
  • LiveKit: CEOのRuss d’Sa氏は、Cerebras Inferenceのパフォーマンスが、人間レベルの速度と精度で応答できる音声AIを構築する開発者にとって「ゲームチェンジャー」であると強調しています2。
  • Audivi AI: CEOのSeth Siegel氏は、リアルタイム音声インタラクションにおいて、Cerebrasの高速推論能力が顧客に瞬時の音声インタラクションを提供し、エンゲージメントとROIを向上させると述べています7。
  • Vellum: CEOのAkash Sharma氏は、Cerebrasでの完了時間が他のどの推論プロバイダーよりも圧倒的に速いと顧客が驚いていることを報告し、Cerebras推論プラットフォームを通じて実現する生産アプリケーションに期待を寄せています7。

開発者のアクセシビリティと戦略的パートナーシップ

Cerebrasは、開発者がその超高速推論能力に容易にアクセスできるよう、エコシステム統合に注力しています。

  • OpenAI Chat Completions API互換性: Cerebras Inference APIは、OpenAI Chat Completions APIと完全に互換性があり、わずか数行のコードでシームレスな移行を可能にします7。
  • Hugging Faceとの提携: Hugging FaceのSmolAgentsライブラリは、Cerebrasの推論によって強化され、開発者が推論、ツール使用、コード実行が可能なインテリジェントエージェントをほぼ瞬時の応答で作成できるようにします19。Hugging FaceのCTO兼共同創設者であるJulien Chaumond氏は、「Cerebrasによって、SmolAgentsはスマートであるだけでなく、超高速になる」と述べています20。
  • DataRobotとの提携: DataRobotのオープンソースAI/MLフレームワークであるsyftrは、Cerebrasの推論を活用することで、本番環境レベルのエージェントアプリケーション向けの比類ないツールチェーンを提供します。これには、最小限の手作業で最適なRAG（Retrieval Augmented Generation）アプリケーションを構築する機能が含まれます20。
  • Dockerとの提携: CerebrasとDockerは、Docker ComposeとCerebras APIのサポートを通じて、開発者フレンドリーなコンテナエコシステムに高速推論をもたらします。これにより、開発者は強力なマルチエージェントAIスタックを数秒で起動でき、設定の複雑さを解消します20。

これらのパートナーシップは、Cerebrasがその技術をより幅広い開発者コミュニティに提供し、次世代のAIアプリケーションの迅速な開発と展開を促進するというコミットメントを強調しています。

5. ビジネスモデルと市場戦略

このセクションでは、Cerebras Inferenceのビジネスモデル、市場戦略、および競争環境におけるその位置付けについて詳細に分析します。

柔軟な料金体系：Exploration、Growth、およびEnterprise

Cerebras Inferenceは、スタートアップからグローバル企業まで、あらゆるユーザー向けに設計された柔軟で透明性の高い料金体系を提供しています1。

  • Exploration（探索）プラン:
  • 対象者: プロトタイプ作成、テスト、小規模アプリケーション向けに設計されています21。
  • コスト構造: 従量課金制であり、最低利用料金なしで利用した分だけ支払います21。
  • 特徴: 人気のあるCerebrasサポートモデルへの即時アクセス、Discordを通じたコミュニティサポートが利用可能です21。
  • アクセスポイント: Hugging FaceとOpenrouterを通じて利用を開始できます21。
  • 注意: このプランのプレビューモデルは評価目的のみであり、予告なく中止される場合があります。本番環境での使用は意図されていません21。
  • Growth（成長）プラン:
  • 対象者: 成長中のチーム、本番アプリケーション、一貫したワークロードでスケーリングを必要とする場合に適しています21。
  • コスト構造: 月額1,500ドルからの月額サブスクリプションで、予測可能なコストを提供します21。
  • 特徴: Explorationプランのすべてに加え、より高いレート制限（300+ RPM）、より高いリクエスト優先度（高トラフィック時の低レイテンシ）、今後のモデルやAPI機能への早期アクセス、Slackを通じた優先サポートが含まれます21。
  • モデルと料金例（100万トークンあたり）:
  • Llama 4 Scout: 約2600トークン/秒、$0.65 (入力) / $0.85 (出力) 21
  • Llama 4 Maverick: 約1500トークン/秒、$0.20 (入力) / $0.60 (出力) 21
  • Llama 3.1 8B: 約2200トークン/秒、$0.10 (入力) / $0.10 (出力) 21
  • Llama 3.3 70B: 約2100トークン/秒、$0.85 (入力) / $1.20 (出力) 21
  • Qwen 3 32B: 約2600トークン/秒、$0.40 (入力) / $0.80 (出力) 21
  • Qwen 3 235B: 約1500トークン/秒、$0.60 (入力) / $1.20 (出力) 21
  • DeepSeek R1 Distill Llama 70B: 約2600トークン/秒、$2.20 (入力) / $2.50 (出力) 21
  • 月額料金と制限の例:
  • 月額1,500ドル: 1分あたり30万入力トークン / 3万出力トークン、1日あたり7000万トークン、1分あたり300リクエスト21。
  • 月額10,000ドル: 1分あたり145万入力トークン / 14.5万出力トークン、1日あたり6億8000万トークン、1分あたり1,450リクエスト21。
  • Enterprise（エンタープライズ）プラン:
  • 対象者: ミッションクリティカルな展開、大規模組織、規制産業、保証されたパフォーマンスを必要とする企業向けのプレミアムサービスです21。
  • コスト構造: 特定の利用状況に合わせてカスタマイズされた料金が設定されます21。
  • 特徴: Cerebrasサポートモデルのすべてへのアクセス、ファインチューニングされたモデルのサポート、本番ワークロード向けの最高レート制限、専用キュー優先度による最低レイテンシ、拡張コンテキスト長サポート、専用展開オプション、モデルのファインチューニングおよびトレーニングサービス、応答時間保証付きの専用サポートチーム、保証されたパフォーマンスSLAが含まれます21。
  • 連絡先: このソリューションを検討し、カスタマイズされたソリューションを設計するには、営業担当者への連絡が必要です21。

データセンターと展開オプション

Cerebras Inferenceサービスは、北米に戦略的に配置されたデータセンターによって提供されています1。CerebrasはAIインフラストラクチャをこれまでにない規模で拡張しており、米国とヨーロッパに6つの新しいデータセンターを建設し、合計8つの最先端施設を2025年末までに稼働させ、1秒あたり4,000万トークンを超えるサービス能力を提供することを目指しています1。

顧客は、Cerebras Cloudを通じてサービスにアクセスできるほか、オンプレミスでの展開も可能です6。これにより、企業は自社のニーズに合わせて柔軟な展開オプションを選択できます。

市場機会と競争環境

AI推論市場は急成長しており、OpenAIのような業界リーダーが多大な収益を上げています9。高速で効率的なAIサービスへの需要が高まる中、Cerebrasの市場参入は非常にタイムリーです9。同社の技術は、速度と効率の大幅な向上を約束しており、大量かつ高速なAI計算を必要とする企業にとって魅力的です9。

しかし、Cerebrasは、Nvidiaのような確立されたプレーヤーとの激しい競争や、進化する技術標準といった重要な課題にも直面しています9。AI業界は急速に変化しており、技術的優位性を維持するには絶え間ない革新と適応が必要です9。Nvidiaのソフトウェアおよびハードウェアスタックは業界を支配しており、企業によって広く採用されています10。Cerebrasのウェハースケールシステムは、Nvidiaよりも低コストで高性能を提供できる一方で、企業がCerebrasのシステムで動作するようにエンジニアリングプロセスを適応させる意欲があるかどうかが重要な問題です10。小規模な企業は、すでに確立されたソリューションを提供するNvidiaを選択する可能性が高いと分析されています10。

Cerebrasは、AIシステムが動作する速度を劇的に加速することで、AIの状況を革新することを目指しています9。彼らのビジョンは、単に速度を向上させるだけでなく、これまでリアルタイムで動作できなかった、より複雑でインタラクティブなAIアプリケーションを可能にすることにまで及んでいます9。速度を品質と効率に変えることで、Cerebrasは、高度なAIアプリケーションが遍在し、日常のビジネスプロセスにシームレスに統合されるAI技術の新たな時代をリードすることを目指しています9。

6. 結論

Cerebras Inferenceは、その基盤となるWafer-Scale Engine 3（WSE-3）アーキテクチャによって、AI推論の分野における記念碑的な進歩を象徴しています。WSE-3は、従来のGPUアーキテクチャに内在するメモリ帯域幅のボトルネックという根本的な課題を解決することで、AIモデルの展開方法を再定義しています。WSE-3のウェハースケール統合、オンチップSRAM、および膨大な数のコアは、前例のない処理速度と低遅延を実現し、Llama 4 Maverick 400Bモデルで1秒あたり2,500トークンを超える記録的なパフォーマンスを達成しています。これは、従来のGPUベースのソリューションを大幅に上回るものです。

この技術は、単に推論を高速化するだけでなく、AIモデルの「知能」を根本的に向上させます。推論時に実行できる計算量が増えることで、より複雑な推論モデルがリアルタイムアプリケーションで実用的になり、AIの能力の新たな次元を解き放ちます。これは、AI開発の焦点が、モデルの事前学習だけでなく、推論の効率と速度にも移っていることを示しています。

Cerebrasのビジネスモデルは、この技術的優位性を活用し、ハードウェア販売から高性能推論サービスへと戦略的に移行することで、急成長するAI推論市場を破壊しています。競争力のある価格設定と16ビット精度による高品質な結果の維持は、その市場での魅力をさらに高めています。

Cerebras Inferenceは、リアルタイムAIエージェント、インテリジェントな回答エンジン、および複雑な多段階ワークフローなど、これまで不可能だった次世代のAIアプリケーションを可能にします。Tavus、DeepLearning.AI、Perplexityなどの主要な顧客による採用と、Hugging Face、DataRobot、Dockerとの戦略的パートナーシップは、その市場での影響力と開発者コミュニティへのアクセシビリティを強調しています。

結論として、Cerebras Inferenceは、AI推論の速度、知能、およびコスト効率を根本的に再定義するものです。その革新的なアーキテクチャは、新たなクラスのリアルタイムAIアプリケーションを可能にし、CerebrasをAIインフラストラクチャの未来における重要なプレーヤーとして位置付けています。

引用文献

  1. Get Instant AI Inference – Cerebras https://www.cerebras.ai/inference
  2. Cerebras Launches the World’s Fastest AI Inference | TechPowerUp https://www.techpowerup.com/326027/cerebras-launches-the-worlds-fastest-ai-inference
  3. Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed
  4. The Cerebras Scaling Law: Faster Inference Is Smarter AI https://www.cerebras.ai/blog/the-cerebras-scaling-law-faster-inference-is-smarter-ai
  5. Cerebras beats NVIDIA Blackwell: Llama 4 Maverick Inference https://www.cerebras.ai/press-release/maverick
  6. Cerebras Launches New Inference Offering with Bold Performance Claims – HPCwire https://www.hpcwire.com/off-the-wire/cerebras-launches-new-inference-offering-with-bold-performance-claims/
  7. Cerebras Triples its Industry-Leading Inference Performance, Setting New All Time Record https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-triples-its-industry-leading-inference-performance-setting-new-all-time-record
  8. Beyond GPUs: Cerebras’ Wafer-Scale Engine for Lightning-Fast AI Inference https://thedataexchange.media/cerebras-inference/
  9. Cerebras: Revolutionizing AI Inference – AIX – AI Expert Network https://aiexpert.network/cerebras-systems/
  10. Cerebras vs Nvidia: New inference tool promises higher performance – AI News https://www.artificialintelligence-news.com/news/cerebras-vs-nvidia-inference-tool-promises-higher-performance/
  11. Cerebras Systems: Achieving Industry Best AI Performance Through A Systems Approach https://f.hubspotusercontent30.net/hubfs/8968533/Cerebras-Systems-Overview.pdf
  12. A Comparison of the Cerebras Wafer-Scale Integration Technology with Nvidia GPU-based Systems for Artificial Intelligence – arXiv https://arxiv.org/html/2503.11698v1
  13. [2503.11698] A Comparison of the Cerebras Wafer-Scale Integration Technology with Nvidia GPU-based Systems for Artificial Intelligence – arXiv https://arxiv.org/abs/2503.11698
  14. A Comparison of the Cerebras Wafer-Scale Integration Technology with Nvidia GPU-based Systems for Artificial Intelligence – ResearchGate https://www.researchgate.net/publication/389916682_A_Comparison_of_the_Cerebras_Wafer-Scale_Integration_Technology_with_Nvidia_GPU-based_Systems_for_Artificial_Intelligence
  15. How Cerebras Made Inference 3X Faster: The Innovation Behind the Speed | by AI In Transit https://medium.com/@aiintransit/how-cerebras-made-inference-3x-faster-the-innovation-behind-the-speed-181e5264925a
  16. The Future of AI is Wafer Scale – Cerebras https://www.cerebras.ai/chip
  17. Cerebras Architecture Deep Dive: First Look Inside the Hardware/Software Co-Design for Deep Learning – ResearchGate https://www.researchgate.net/publication/370697492_Cerebras_Architecture_Deep_Dive_First_Look_Inside_the_HardwareSoftware_Co-Design_for_Deep_Learning
  18. Cerebras launches Qwen3-235B, achieving 1.5k tokens per second | Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=44657727
  19. Integration Brings Cerebras Inference Capabilities to Hugging Face Hub https://campustechnology.com/articles/2025/03/14/integration-brings-cerebras-inference-capabilities-to-hugging-face-hub.aspx
  20. Cerebras https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-partners-with-hugging-face-datarobot-docker-to-bring-world-s-fastest-inference-to-ai
  21. Pricing – Cerebras https://www.cerebras.ai/pricing
  22. Cerebras Launches the World’s Fastest AI Inference : r/LocalLLaMA – Reddit https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1f2luab/cerebras_launches_the_worlds_fastest_ai_inference/
用語集