Cerebras CEOが語るデータセンター・トークンコスト・メモリの未来——AIインフラ投資の判断軸がここにある

2026年5月、Cerebras SystemsはNasdaqへの上場を果たした。公開価格185ドルから311ドルへと急騰し、調達額は55億ドルを超えた。半導体企業のIPOとしては史上最大規模だ。

同社創業者兼CEOのAndrew Feldman氏がポッドキャスト「20VC」に出演し、AIインフラの現状と将来、米中技術競争、エンタープライズAI導入の現実的な障壁、そして起業家としての哲学まで幅広く語った。本稿はそのインタビューの要点を整理し、投資家・ビジネスマンに向けて解説する。

1. AIインフラはバブルか——「需要が先行している」という視点

1-1. 過去のバブルとの構造的な違い

Feldman氏は、1990年代末の光ファイバー敷設ブームや鉄道建設バブルとの比較から議論を始めた。これらの共通点は「インフラが需要を先取りした」点にある。

それに対し現在のAIインフラについては、「インフラが需要に追いついていない。私たちは250億ドルのバックログを抱えている。NvidiaにもAMDにもバックログがある」と述べた。データセンターが需要の前に建設されているのではなく、需要に追いつこうとして建設が追いつかない状態だというのが同氏の認識だ。

1-2. 「メーター」としての供給制約

供給の遅れがむしろ需要の平滑化に寄与しているという見方も示した。投資家Gavin Baker氏の「高速道路の入口制限のような機能」という表現を肯定的に引用しつつ、「すべての需要がすべての供給と一度にぶつかれば、それはそれで混乱を招く」と述べた。

2. メモリ不足は数年続く——投資家が見落とすリスク

2-1. HBMの需要と供給構造

AIシステムに使われる高帯域幅メモリ（HBM）を製造できるのは、Samsung・Micron・SK Hynixの3社のみだ。Feldman氏は、「Micronが80〜85%という、まるでソフトウェア企業のような粗利率でメモリを販売している」と述べ、需給逼迫の深刻さを端的に表現した。

2-2. ファブ建設の「段差関数」

半導体製造工場（ファブ）の建設には400億ドル規模の投資と5年以上の工期が必要だ。需要の急増に対して、供給は滑らかに増えるのではなく、巨大な「段差」を経て増える構造になっている。

「需要が高い水準を維持する限り、メモリ不足は少なくとも今後数年は続く」というのがFeldman氏の見立てだ。なお、Cerebraは、SRAM（静的メモリ）を使用しており、HBM不足の直撃を受けない点が同社の競争優位の一つとなっている。

3. 2025年——AIが「本当に使える」ものになった転換点

Feldman氏はインタビューの中で、あまり語られていない重要な観察として次の点を挙げた。

「2025年のどこかで、モデルが本当に役に立つほど賢くなった。それ以前のAIはクールではあったが、誰も継続的には使っていなかった」

この転換点を境に、AIは28歳のシリコンバレーエンジニアだけのツールではなくなった。85歳の父も、11歳の姪も日常的に使い始めた。この広がりが現在の推論（インファレンス）需要の爆発を引き起こしており、フロンティアモデルが改善し続ける限り、需要曲線は指数的な軌道をたどるという。

4. ハイパースケーラー対ネオクラウド——クラウド市場の構造変化

4-1. NvidiaとNeocloud戦略

Feldman氏は、「NvidiaはAWSやAzureに対抗する勢力として、意図的にNeocloudを育成・支援してきた」という見方を示した。その結果として「不健全な依存関係」が生まれたとも述べている。

4-2. ハイパースケーラーの強みと弱み

一方で、AWSやAzureが提供するセキュリティ・多層的ソフトウェア・信頼性は、エンタープライズ市場の多くにとって依然として重要な価値を持つ。「革張りのシートが必要な人には革張りのトラックを。不要な人には別の選択肢を」という言い方で、市場のセグメント化が進む構造を説明した。

4-3. Googleの「フルスタック戦略」

「Googleは、TPUからデータセンター・ネットワーク・電力調達まで垂直統合することで、最低コストのトークン生産者になれる」という議論については、一定の合理性を認めつつも反論を示した。「TPUは自社にしか売れない。歴史的に、顧客が自分一社しかいないハードウェアビジネスは、市場規模が自社の需要に制約される」という点が構造的な課題だと指摘した。

5. 処理速度の優位性——「遅いインターネットの市場はゼロ」

Cerebraは、Kimi K2.6モデルを「次速のGPUクラウドの6.7倍の速さ」で処理できると発表した。ある証券アナリストがテレビで「不可能だ」と発言した直後に、その数字が公開されたエピソードも披露された。

速度の価値についてFeldman氏はこう述べた。「遅いインターネットの市場はどれくらいあるか？ゼロだ。月1,000ドル払っても使いたくない。推論も同じだ。遅いインファレンスの市場はゼロになる」

コーディング・エージェント型ワークフロー・あらゆるAIアプリケーションにおいて、速度は単なる差別化要因ではなく、市場の存在条件そのものだという考え方だ。

6. エンタープライズAI導入の最大の壁——法務部と弁護士

6-1. 「障壁はデータではなく、リスク回避のプロフェッショナル」

企業のAI活用が進まない理由として「データ構造の問題」がよく挙げられるが、Feldman氏は異論を唱えた。「最大の障壁は、弁護士とセキュリティ部門だ。彼らは"ノー"と言うビジネスをしている。功績ゼロ、失敗なら批判。それが彼らの日常だ」

前例のない技術について判断を求められた弁護士は、前例主義の訓練しか受けていないため立ち止まる傾向がある。これがAI採用のブレーキになっているという。

6-2. 段階的な「ティッピング」

ただし変化は始まっている。リーダーが生産性向上の便益と「目に見えないリスク」を比較衡量し、前者を選ぶ場面が増えている。JensenがCursorの使用を社内弁護士の反対を押し切って決定したというエピソードも紹介された。法曹・金融・医療など各業界で、先行する企業が「ティッピングポイント」を超え始めると、追随が加速する構造だ。

6-3. 中国製オープンソースモデルの複雑な立ち位置

Kimi K2・DeepSeek・Qwenといった中国発のオープンソースモデルは「クローズドソースには及ばないが非常に優秀」と評価しつつ、ライセンスや安全保障上のリスクについて「弁護士とセキュリティ担当者が頭を抱える問題」と述べた。

7. 米国は中国に半導体を売るべきか

7-1. 明確な反対の立場

Feldman氏は、自社の利益に反することを承知の上で、中国への先端半導体輸出に反対する立場を明言した。

「セキュリティの専門家に聞けば、先端技術を中国に売れば軍が使うかどうか——答えは全員イエスだ。議論の余地はない」

「エコシステムに取り込むことで管理できる」という反論の論理的な意味は理解しつつも、産業上の競合国への先端技術提供には否定的だ。

7-2. チョークポイントとしてのTSMC・ASML

中国が独自に先端チップを開発するシナリオへの対策として、TSMC・ASMLという「合理的なチョークポイントが存在する」という認識を示した。ただし理想的には、敵対国の技術水準を「1世代遅れ」にとどめるだけでなく、それ以上の差を維持することが望ましいとの考えだ。

8. 欧州テックの課題と米国の強み

欧州について「人口規模に比して、イノベーションで大幅にアンダーパフォームしている」と指摘した。主要な原因として「まず恐れ、次に規制し、最後に課税する」という文化的傾向を挙げた。

一方で、シリコンバレーの強みとして強調したのは「失敗に対するスティグマの欠如」だ。「VCは失敗した起業家を責めない。何を学んだかを聞く。それ自体が経験としてプラスに評価される。この文化は欧州には根付いていない」という。

9. CerebasのIPOと起業家としての哲学

9-1. IPOのタイミングは「運と粘り強さ」

SpaceX・Anthropic・OpenAIのIPO前という絶妙なタイミングでの上場について、Feldman氏は「100%意図的だった」としつつも、CFIUS（対米外国投資委員会）の審査で1年半阻まれた経緯を明かした。「上場を試みるたびに会社は強くなり、顧客も増え、技術も前進した。コントロールできないことに振り回されるのではなく、コントロールできることに集中し続けた」と語った。

9-2. 18か月間「毎月800万ドルを燃やし続けた」技術的失敗の時期

技術的な壁にぶつかった18か月間について、「毎月800万ドルを使い、何も完成しなかった。最初は2秒で失敗し、1年後には1時間後に失敗するようになった。失敗するたびに原因分析をし、同じ失敗はしなかった」と振り返った。

「CEOが自分を疑わないという神話がある。もちろん疑う。ただ、方法論への確信と、毎回学んでいるという実感が支えだった」

9-3. 800人のミリオネア

「前の会社では100人のミリオネアを作った。今回は800人だ。それが誇りだ。チームを大切にしない人間にリーダーを名乗る資格はない」という言葉で、起業家としての価値観を端的に示した。

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