- Cerebrasは月曜日にIPOロードショーを開始し、1株115〜125ドルを目標としています。
- トレーニングから推論へ転換するAI業界は、専用チップ向けの新たな機会を生み出しています。
- 主要プレイヤーが分散型推論を採用しています。
Cerebras Systems は今週月曜から投資家向けに株式の売り出しを開始し、1 株あたり 115 ドルから 125 ドルの間で売却する計画です。これは Reuters に話した関係者によるとのことです。
人工知能（AI）チップメーカーである同社は、2 回目の上場を目指しています。同社は昨年 10 月に最初の試みを撤回しました。
Cerebrasは、12月31日で終了した会計年度において、より強力な財務結果を発表しました。同社は売上高5億1,000万ドルを達成し、前年の2億9,030万ドルから大幅に増加しました。また、1株あたりの利益は1.38ドルで、前年の1株あたり9.90ドルの赤字と比較して好転しています。
モルガン・スタンレー、シティグループ、バークレイズ、UBS が株式売出手続きを担当しています。
業界は転換期を迎えています
Cerebrasの戦略は偶然ではありません。AI業界は、新しいAIモデルの開発から、実際の利用に向けた推論への転換期を迎えています。この転換は、Nvidia（NASDAQ: NVDA）の独占に対抗する中小企業にとって黄金の機会です。Cryptopolitanの報道によると、OpenAIさえもNvidiaの推論ハードウェアには懐疑的だとしています。
その理由は、AI モデルを実行する「推論」には、モデルを学習させる「トレーニング」とは異なる能力が必要だからです。これにより、専門的なチップメーカーが市場で独自の地位を確立する機会が生まれています。大量の情報を処理するには、AI チャットボットやコーディングアシスタントを実行する場合とは異なる、計算能力、メモリ、データ転送速度のバランスが必要です。
こうした要件の多様化により、推論市場はより多様化しています。一部のタスクは従来のグラフィックチップでより良く動作しますが、他のタスクにはより高度な機器が必要です。
Nvidia が昨年 12 月に Groq を 200 億ドルで買収したことは、この動きがどのように展開されているかを示しています。Groq は標準的なグラフィックチップよりも高速に AI の応答を処理できる、高速 SRAM メモリを搭載したチップを開発していました。しかし、同社のチップは計算能力に限界があり、古い技術に基づいて作られていたため、スケールアップに苦労しました。
Nvidia はこの問題を、作業を分割することで解決しました。生成 AI の応答における重い計算部分である「プリフィル」には通常のグラフィックチップを使用し、計算量は少なくても迅速なデータアクセスが必要な高速な「デコード」ステップには Groq のチップを使用しています。
他の大手企業も同様の取り組みを行っています。Amazon Web Services は、主要なテックカンファレンスの直後に独自の分割システムを発表しました。これは、事前処理（prefill）作業にカスタム製のTrainiumチップを、デコード操作にCerebrasのウェハサイズチップを組み合わせたものです。
Intelも参入し、グラフィックスチップをスタートアップ「SambaNova」のプロセッサと組み合わせた計画を発表しました。グラフィックスチップが事前処理を担当し、SambaNovaのチップがデコードを担当します。
多くの小型チップ企業がデコード処理で成功を収めています。SRAMメモリは容量は小さいものの、極めて高速です。十分な数のチップ、またはCerebrasのような非常に大規模なチップ1つがあれば、これらのシステムはデコードタスクで卓越した性能を発揮します。しかし、各社はそこで手を止めていません。
新技術が分割チップ方式に挑戦
もう一つのスタートアップであるLumaiは、今週、AIの根幹をなす数学演算に電気ではなく光を使用するチップを開発したと発表した。このアプローチは従来のチップよりもはるかに少ない電力を使用する。
同社は、2029年までにIris Tetraシステムが10キロワットの電力消費でAI性能のexaOPSを提供すると期待している。
これらのチップは光ベースのコンポーネントと電気コンポーネントを混合しているが、推論処理の大部分は光が担当する。Lumaiはまず、バッチ処理ジョブにおいてグラフィックスチップのスタンドアロンな代替品としてこれらのチップを使用する計画である。その後、同社はこれらをプリフェッチ処理にも使用したいと考えている。
すべての人が、異なるチップ間で作業を分割することに意味があると考えているわけではない。Tenstorrentは今週Galaxy Blackholeシステムをリリースし、CEOのJim Kellerはこのアプローチを批判した。
「業界のすべての企業が、アクセラレーターを加速するアクセラレーターを構築するために連携しています。CPU はコードを実行し、GPU は CPU を加速し、TPU は GPU を加速し、LPU は TPU を加速します。そしてその先へ。これにより、AI モデルや用途の変化に対応できない複雑なソリューションが生まれています。Tenstorrent では、より一般的でシンプルなアプローチが機能すると考えました」とケラー氏は述べています。
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ヌール・バズミ
Noor Bazmi氏はメディア研究の学位を取得し、Cryptopolitanニュースチームの一員として活動しています。ブロックチェーン、暗号資産、人工知能、ビッグテック、EV市場、世界経済、政府政策の変化に関するニュースをカバーしています。現在はマーケティングの勉強を進め、グローバルな聴衆との接点を広げています。
