【AIインフラ強化】OpenAIがCerebrasと提携、750MWの大規模計算リソースを追加しChatGPT推論速度を向上

OpenAIは、AIチップ企業Cerebras Systemsとの戦略的パートナーシップを発表した。これにより、最大750メガワット相当の高性能AIコンピューティングリソースがOpenAIのインフラに追加され、特に大規模言語モデル（LLM）の推論処理におけるレイテンシ（遅延）の大幅な削減と、ChatGPTをはじめとするサービスの応答速度向上が見込まれる。

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OpenAIがCerebrasと新たなパートナーシップを締結し、最大750MWの大規模なAIコンピューティングリソースを獲得

推論（利用時の処理）のレイテンシ削減が主目的で、ChatGPT等の応答速度とリアルタイム性が向上する見込み

これはAIサービス需要の爆発的増加に対応するインフラ戦略の一環。他社へのAIチップ依存からの脱却と最適化の動きを加速させる可能性

概要

OpenAIは公式ブログを通じて、AI専用半導体（チップ）を開発するCerebras Systemsとの新たなパートナーシップを発表しました。この提携により、OpenAIは最大750メガワット（MW）相当の高性能なAI計算リソースへのアクセスを確保します。追加されるリソースは、主にモデルの学習（トレーニング）ではなく、推論（Inference）、すなわちユーザーがChatGPT等のサービスを利用する際のリアルタイム処理に活用される計画です。

現在、生成AIサービス、特にChatGPTの利用は世界的に拡大しており、これに伴う計算需要の急増がOpenAIにとって大きな課題となっています。自社で全てのAIチップを開発・調達するのは困難なため、NVIDIAのGPUに依存しつつも、パフォーマンスとコストの最適化を図るためにCerebrasのような専門企業との連携を選択したものと見られます。この提携は、単なるリソースの追加ではなく、推論ワークロードに特化したアーキテクチャを導入することで、エンドユーザー体験の直接的な改善を目指す点が特徴です。

技術的なポイント

今回の提携における技術的な核心は以下の通りです。

推論レイテンシの最適化: Cerebrasの提供するコンピューティングリソースは、大規模言語モデル（GPTシリーズ等）の推論プロセスを高速化するために最適化されています。レイテンシが削減されることで、ユーザーへの応答がより速く、自然な会話体験を実現します。
大規模リソース「750MW」の意味: 電力容量（MW）でリソース規模を示すのは、AIデータセンターの規模を表す一般的な指標です。750MWは非常に大規模な計算クラスターに相当し、数十万〜数百万基の従来型GPUに匹敵する潜在的な処理能力を持つ可能性があります。
Cerebrasの技術「Wafer Scale Engine (WSE)」: Cerebrasは、従来のチップ（ダイ）を複数接続するのではなく、シリコンウェハー全体を1つの巨大なチップとして利用する「WSE」アーキテクチャを採用しています。これにより、チップ間のデータ通信のボトルネックが大幅に減少し、大規模なモデルの推論を効率的に実行できるとされています。
OpenAIのインフラ戦略の多様化: これまでOpenAIは主にNVIDIAのGPUとMicrosoft Azureのインフラを基盤としてきました。Cerebrasとの提携は、パフォーマンス、コスト、供給リスクの観点から、インフラのサプライヤーと技術を多様化させる重要な一歩です。

flowchart TD
    A[ユーザーの<br>リクエスト<br>（例: ChatGPT質問）] --> B{OpenAI推論システム};
    B --> C[Cerebras提供<br>最適化リソース<br>（WSEクラスター）];
    B --> D[既存リソース<br>（例: NVIDIA GPU）];
    C --> E[レイテンシ低減・<br>高速な推論処理];
    D --> E;
    E --> F[ユーザーへの<br>高速応答];

図: 提携後の推論処理フローの概念図。ユーザーリクエストが、従来リソースに加えCerebrasの最適化リソースでも処理され、応答速度向上に寄与する。

今後の展望

この提携が成功すれば、エンドユーザーが体感するAIサービスの応答速度と信頼性が向上することが最大のインパクトです。特に、コード生成や長文対話など、計算負荷の高い利用シーンでの改善が期待されます。

業界全体への影響としては、AIインフラ市場の競争激化がさらに進むと予想されます。OpenAIのようなフロントランナーがNVIDIA以外の選択肢を積極的に採用することは、CerebrasをはじめとするAIチップスタートアップの市場地位を高める強力なシグナルとなります。また、Google（TPU）、Amazon（Trainium/Inferentia）、AMDなど他社も含め、AIハードウェアの多極化が加速するでしょう。

一方で課題も存在します。異なるアーキテクチャのハードウェアを大規模システムに統合し、ソフトウェア（モデル）を効率的に実行するには、相当なエンジニアリング努力が必要です。また、750MWという大規模リソースの運用には莫大な電力消費が伴い、持続可能性（サステナビリティ）の観点からも注目されるでしょう。

情報源

OpenAI Blog: "OpenAI partners with Cerebras" (https://openai.com/index/cerebras-partnership)
Cerebras Systems 公式ウェブサイト