こんにちは!代表取締役 兼 AIサービス開発室の鈴木生雄です。ポッドキャストを更新しました。
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Cerebras SystemsとOpenAI、GPT-5.6 Sol「Ultrafast mode」の限定提供を開始――激化する推論高速化競争
2026年8月13日(日本時間14日)、AIインフラ企業のCerebras SystemsとOpenAIは、OpenAI APIの新たな提供階層「Ultrafast mode」の限定提供を開始したと発表しました。Ultrafast modeでは、OpenAIの高性能モデル「GPT-5.6 Sol」をCerebrasの専用ハードウェア上で稼働させることで、モデルの品質を維持したまま、最大750 output tokens/sという非常に高い出力速度を実現しています。OpenAIによれば、Standard processingと比較して最大14倍高速です。
今回の発表を見てあらためて感じるのは、AI業界において推論基盤の高速化・低遅延化が重要な競争領域になってきているということです。NVIDIAはGroqの推論技術について非独占ライセンス契約を結び、CEOを含む主要人材を迎え入れています。Googleは以前からTPUを自社開発しています。またAMDは、Cerebrasとの提携を発表したほか、Taalasを買収しています。こうした動きを見ると、AIモデルそのものの性能競争だけでなく、そのモデルをどれだけ高速かつ低コストで推論させられるかが、半導体メーカーやAIインフラ企業にとって重要な競争軸になっていることがわかります。
私は中でもCerebrasの動きに注目しています。Cerebrasの公式発表を見ると、Ultrafast modeがどれほど高速なのかがよくわかります。
| モデル | 公表されている比較 |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol Ultrafast | 最大750 tok/s |
| Claude Opus 4.8 Fast | Sol Ultrafastが約5倍高速 |
| Claude Fable 5 | Sol Ultrafastが約11倍高速 |
| GPT-5.6 Sol Standard | Sol Ultrafastが最大14倍高速 |
ただし、ここで少し注意が必要です。750 tokens/sという数字は、主に出力トークンの生成速度を表す指標です。LLMがユーザーからリクエストを受けて回答するまでには、入力の処理、Reasoning(推論)、ネットワーク通信、ツール呼び出し、出力トークンの生成など、さまざまな処理が含まれます。そのため、出力トークンの生成が14倍高速になったからといって、すべてのAI処理が14倍速く終わるわけではありません。
一方で、実際の処理全体でも大きな高速化効果が確認されています。Cerebrasによれば、GDP-Valを使ったエージェント型タスクの比較では、GPT-5.6 Sol UltrafastはStandard processingに対して、エンドツーエンドで5.6倍高速だったそうです。つまり、単に「文字が速く表示される」というだけではありません。たとえばAIエージェントが、「コードを読む → 推論する → コードを書く → テストする → エラーを解析する → 修正する」といった処理を何度も繰り返す場合、1回ごとの推論が高速になることで、タスク全体の処理時間も大きく短縮されます。私はここが非常に重要だと思っています。
モデルの性能が向上するにつれて、これまでは「より賢いモデルを使うと遅くなる」というトレードオフがありました。ところが、GPT-5.6 Solのような高性能モデルを750 tokens/sという速度で動かせるようになると、高性能モデルをリアルタイム性が求められる用途にも使いやすくなります。これはChat AIだけでなく、コーディングエージェントや業務自動化AIなど、何度もモデルを呼び出して処理を繰り返すAIエージェントにおいて特に大きな意味を持つと思います。
なお、Cerebrasは2026年8月12日に2026年度第2四半期の決算を発表しています。私はクラウド事業の急成長や通期見通しの引き上げなどを評価し、成長企業としては良い決算だったと考えています。一方、市場ではGAAP売上高が市場予想に届かなかったことなどが嫌気され、決算発表後に株価は大きく下落しました。現時点でも、決算発表直前の株価を下回る水準で推移しています。実は私は以前からCerebrasに注目しており、少しですがCerebrasの株も保有しています。
Cerebrasについて調べるうえでは、データセンター内部の紹介とCEOのAndrew Feldman氏へのインタビュー動画も非常に興味深い内容でした。
特に印象に残ったのが、インタビュアーのMatthew Berman氏による次の問題提起です。
i’m wondering like because the energy is the input, the compute is the output. why doesn’t everybody else talk about the output?
意訳すると、
エネルギーは入力で、コンピュートは出力だ。それなのに、なぜデータセンターの規模を示すとき、誰も出力について語らないのだろう。
という趣旨です。
現在、AIデータセンターの規模は「何GWの電力を使うのか」という数字で語られることが非常に多くなっています。しかし本来ユーザーにとって重要なのは、投入される電力そのものではなく、その電力からどれだけのAI演算能力を生み出せるかです。Cerebrasによれば、同社のオクラホマシティのデータセンターは、44 exaflopsを超えるAI演算性能を備えているそうです。もちろん、FLOPSは演算精度などによって値が大きく変わるため、スーパーコンピューターなどで使われるFP64性能と単純に比較することはできません。それでも、「何GW使うのか」ではなく「その電力からどれだけの演算能力を提供できるのか」という視点は、これからAIインフラを見るうえで非常に重要だと思います。
モデルの精度はもちろん重要です。しかし、モデルが十分に高性能になってきた現在では、「どれだけ賢いか」に加えて、「その知能をどれだけ速く利用できるか」も、AIサービスのユーザー体験や生産性を左右する重要な要素になってきています。用途によっては、モデルの精度差以上にレスポンス速度がサービス価値を左右するケースも増えていくでしょう。というわけで、Cerebrasをはじめ、推論の高速化・低遅延化に関する技術やサービスの動向には、今後も注目していきたいと思います。
対象エピソード
- Ep.1434 CerebrasとOpenAIが「Ultrafast Mode」を発表──毎秒750トークンが変えるAI推論の覇権争い(2026年8月20日配信)
- Ep.1446 Cerebras、新システム「CS-4」を発表──スイッチレス構造が切り拓く推論インフラの新機軸(2026年8月20日配信)
ラインナップ
- Ep.1446 Cerebras、新システム「CS-4」を発表──スイッチレス構造が切り拓く推論インフラの新機軸(2026年8月20日配信)
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- Ep.1424 LTX-2.5発表──映像制作の基盤を塗り替えるオープンなAIモデル(2026年8月20日配信)
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