導入：AIの熱狂と、その先にある現実

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、そして米中関係の行方：AI時代の深層を探る

AI技術の進化は、現代社会を劇的に変革する潜在力を秘めており、世界中でその影響が議論されています。特に生成AIの登場以降、関連するインフラストラクチャへの投資は天文学的な規模に達し、多くの企業が新たなフロンティアを目指して奔走しています。このような熱狂の渦中で、Cerebras SystemsはAIアクセラレータ市場において独自の地位を確立し、最近では半導体史上最大規模のIPOを成功させました。同社の創設者兼CEOであるアンドリュー・フェルドマン氏は、AIインフラの現状、半導体サプライチェーンの課題、AIが社会にもたらす変革、そして米国と中国の技術覇権争いの行方について、多岐にわたる深い洞察を提供しています。

本記事では、フェルドマン氏のインタビューに基づいて、AIインフラストラクチャを取り巻く「バブル」の真偽、メモリ不足やデータセンター建設の遅延といった喫緊の課題、Cerebrasが採用する革新的な技術戦略、そしてAIがもたらす社会構造の変化や地政学的な影響に至るまで、その深層を詳細に分析します。読者の皆様には、AI時代の複雑なパノラマを専門的かつ分かりやすい言葉で解き明かし、その重要性、具体的な機能、ビジネスへの影響、そして将来性を深く理解していただくことを目的とします。

セクション1：AIインフラストラクチャの「バブル」は幻想か？ – 止まらない需要と供給の現実

AIインフラストラクチャへの投資は記録的な水準に達しており、一部ではこれを「バブル」と評する声も聞かれます。しかし、CerebrasのCEO、アンドリュー・フェルドマン氏は、この見方に異議を唱え、現在の状況が過去のバブルとは根本的に異なると指摘します。

NVIDIAのジェンスン・フアン氏が2030年までにAIインフラに3兆から4兆ドルが費やされると予測する一方で、市場にはインフラバブルを懸念する声も上がっています。フェルドマン氏は、この懸念に対して明確な反論を展開します。彼自身の経験（90年代後半の光ファイバーバブル）や、1880年代の鉄道建設といった歴史的例と比較し、過去のバブルは「建てれば顧客は来るだろう」という期待に基づき、需要に先行してインフラが過剰に構築された点に共通性があると説明します。

しかし、現在のAIインフラストラクチャの状況はこれとは真逆です。「私たちは需要に追いつくほど速くデータセンターを建設できていません」とフェルドマン氏は述べ、Cerebrasが250億ドルもの受注残を抱えていることを明かします。NVIDIAやAMDといった他の主要企業も同様に巨額のバックログを抱えており、これは供給が需要に完全に追いついていないことを示唆しています。つまり、現在のAIインフラの投資は、将来の期待値に先行するものではなく、目の前の爆発的な需要に対応するための喫緊の課題として進行しているのです。この「需要が供給を先行する」状況は、従来のバブルの定義とは大きく異なる特徴であり、フェルドマン氏はこれを「バブルの特性ではない」と断言します。

データセンター建設の遅延と「メータリング効果」

データセンターの建設には、用地取得、許認可、電力供給網の整備など、多岐にわたる複雑なプロセスが伴います。フェルドマン氏は、これらのプロセスが常に遅延しがちであるという現実を指摘します。「自分の家のキッチンを改築した経験はありますか？予定通り、予算通りに完成しましたか？いいえ」と彼は例を挙げ、50のフットボール場ほどの巨大な施設を、地域社会や規制産業と協力しながら建設する際の固有の困難さを強調します。変圧器の遅延、発電機の損傷、地方自治体との折衝など、あらゆる段階で予期せぬ問題が発生するのが常だというのです。

このような遅延は一見すると問題のように思えますが、ガビン・ベイカー氏のような一部の思想家は、これがむしろ市場の過熱を抑制する「メータリング効果」として機能していると指摘します。まるで高速道路の入り口に設置された信号機が交通の流れをスムーズにするように、インフラ供給の遅延が、需要の急増によって引き起こされるであろう「過食」状態を緩和し、市場の安定化に寄与しているという見方です。フェルドマン氏もこのアナロジーを評価し、市場が需要を一度に全て満たしてしまうと、かえって問題が生じる可能性があるという考えに同意します。

OpenAIの成功要因：指数関数的成長への「信じる力」

OpenAIがAI分野で圧倒的な存在感を確立できた理由の一つは、共同創設者であるサム・アルトマン氏の先見の明にあったとフェルドマン氏は分析します。アルトマン氏は、AI需要が指数関数的に成長することを予測し、その途方もない規模を「信じる力」を持って、積極的にアクションを起こしました。電力会社やデータセンター、ハードウェアベンダーとの大規模な契約を早期に結び、将来の需要を確保したのです。

他社の多くが「そんなに多くのコンピュートが必要なはずがない」と懐疑的であったり、その規模に「頭が痛くなる」と感じていた中で、OpenAIは大胆な先行投資を行いました。この「指数関数的成長環境におけるデータへの信念」こそが、彼らの「スーパーパワー」であったとフェルドマン氏は評価します。

しかし、こうした先行投資にも落とし穴がないわけではありません。イーロン・マスク氏との「良くないディール」の例を挙げ、OpenAIが次世代の最新チップではなく、H100のような「1世代半、あるいは2世代前の」チップを調達せざるを得なかった状況を指摘します。これは、いくら先見の明があっても、供給が逼迫する中で理想的な条件を常に引き出せるわけではないという現実を示しています。

このセクション全体を通して、AIインフラの「バブル」論は、現在の「需要先行」という特異な状況を考慮すれば適切ではないというフェルドマン氏の主張が鮮明に浮かび上がります。むしろ、いかにしてこの圧倒的な需要に供給を追いつかせるか、そしてその過程で生じる遅延や制約をいかに管理するかが、業界の主要な課題であることが示唆されています。

セクション2：サプライチェーンの脆弱性とCerebrasの技術的優位性

AI需要の爆発的増加は、半導体サプライチェーン全体に未曾有のプレッシャーをかけています。特にメモリ、そしてファブの製造能力は、AIインフラ構築のボトルネックとして浮上しています。この課題に対し、Cerebrasは独自の技術戦略で対応し、競争優位性を確立しているとアンドリュー・フェルドマン氏は語ります。

メモリ不足の深刻化：HBMの高騰とファブ建設の壁

AI向けGPUの中核をなす高帯域幅メモリ（HBM）は、サプライチェーンにおける第二のボトルネックとして認識されています（第一はTSMCのファブ能力）。HBMを製造できる企業は、Samsung、Micron、SK Hynixのわずか3社に限られており、急増する需要に供給が追いついていません。その結果、HBMの価格は4倍から5倍に高騰し、Micronのような企業は80%から85%というソフトウェアのような驚異的な粗利益率を叩き出しています。これは、AI向けハードウェアのコスト構造に大きな影響を与え、GPUベンダーは高額なメモリコストを負担せざるを得ない状況にあります。

このHBMの不足は、今後数年間は続くとフェルドマン氏は予測します。半導体製造能力の増強は、簡単なことではありません。400億ドル規模のファブを建設するには5年もの歳月を要し、需要が急増したとしても、すぐに生産能力を増やすことは不可能です。既存の工場をフル稼働させることはできても、その次のステップは「もう一つ工場を建てること」であり、これは莫大な投資と長いリードタイムを伴う「ステップ関数的な」プロセスです。

Cerebrasの戦略的差別化：メモリ、パッケージング、製造ノードの選択

このような厳しいサプライチェーン環境において、Cerebrasは独自のアーキテクチャと戦略的選択により、顕著な優位性を享受しています。

SRAMの採用とHBM不足の影響回避: 多くのGPUベンダーがHBMの不足と高騰に苦しむ中、CerebrasのWafer-Scale Engine（WSE）はSRAM（Static Random-Access Memory）を大量にチップに直接統合する設計を採用しています。フェルドマン氏は「我々はそれを使わない」と明言し、HBMの不足や価格高騰の影響を全く受けないと語ります。SRAMのコストは安定しており、TSMCがロジックチップ製造時にSRAMを直接エッチングするため、別途HBMメーカーに高いマージンを支払う必要がありません。この点が、Cerebrasの大きなコスト優位性となっています。
COAS技術の不使用とTSMCの制約回避: 高性能AIチップの製造に不可欠なパッケージング技術であるCOAS（CoWoS: Chip-on-Wafer-on-Substrateの略、GPU業界で広く使用されるTSMCの技術）も、現在、需要が供給を大幅に上回り、ボトルネックとなっています。しかし、Cerebrasは「COASを使わない」設計であるため、この制約からも自由です。これにより、サプライチェーンのリスクを軽減し、より安定した供給を確保できています。
5nmノードの選択と3nmノードの過剰予約回避: 半導体製造における最先端技術である3nmノードは、最も需要が集中し、過剰に予約されている（oversubscribed）ノードです。Cerebrasは現在の主力製品で5nmノードを利用しており、この競争の激しい3nmノードの制約からも距離を置いています。これにより、他の最先端チップメーカーが直面する製造リードタイムの長期化やコスト上昇といった課題を回避できています。

これらの戦略的選択は、現在のAI半導体サプライチェーンが直面する複数のボトルネックからCerebrasを隔離し、その結果、同社は安定した供給とコスト優位性を享受しています。フェルドマン氏が「我々はこの環境で有利に立っている」と語る通り、これはCerebrasのビジネスモデルにとって重要な差別化要因であり、市場における成長の機会を広げるものとなっています。

セクション3：AIの「実用化」がもたらす爆発的需要と市場変革

AIへの需要がこれほどまでに爆発的に増加しているのはなぜでしょうか？アンドリュー・フェルドマン氏は、その転換点を「2025年頃」と明確に特定し、AIモデルの「有用性」が劇的に向上したことにあると説明します。

2025年頃の転換点：AIは「クール」から「実用的」へ

フェルドマン氏によれば、2025年頃までは、AIは「クールな技術」であり、ある種の目新しさはあったものの、多くの人々にとって「実際に役立つもの」ではありませんでした。彼は、「AIは訓練によって作られ、推論によって使われる」と述べ、訓練されたモデルが十分に賢くなり、実世界の問題解決に適用できるレベルに達したことで、推論の需要が爆発的に増加したと分析します。

この変化は、特定のテクノロジー愛好家やシリコンバレーの28歳といった限定的な層に留まらず、広範な人口層に波及しています。フェルドマン氏は自身の85歳の父親や11歳の姪を例に挙げ、「AIはあらゆる世代の人々が日常的に、より多くの問題解決に利用している」と指摘します。この普遍的な「有用性」こそが、NVIDIAのジェンスン・フアン氏が予測するような指数関数的な需要増加の真の原動力であり、フェルドマン氏もこの見解に強く同意しています。

AIがよりスマートで有用になるにつれて、その利用はさらに拡大し、この指数関数的な成長曲線は続くでしょう。これは、AIが単なる技術トレンドではなく、社会のインフラとして不可欠な存在になりつつあることを示しています。

高速コンピュートの絶対的価値：遅いAIに市場は存在しない

Cerebrasの技術は、同氏によれば「最も速いGPUクラウドよりも6.7倍高速」です。このような劇的な速度向上がなぜ重要なのか、フェルドマン氏は非常に明快なアナロジーで説明します。

「遅い検索エンジンの市場規模はどれくらいですか？ゼロです。遅いインターネットの市場規模は？ゼロです」と彼は問いかけます。「月1000ドル払うから遅いインターネットを使ってくれと言われても、あなたは受け入れないでしょう。重要なテクノロジーとゆっくり関わることは不可能だからです。」

この原理は、AIの推論においても全く同じだとフェルドマン氏は主張します。もしCerebrasが3分で解決できる問題を、他社が20分かかるとすれば、日単位、週単位で見れば、その競争相手は「完全に打ち負かされる（smoked）」でしょう。コーディング、ゲノム解析、あらゆるAIアプリケーションにおいて、速度は「本質的に重要（of the essence）」なのです。

この「遅いAIに市場は存在しない」という原則は、AI技術が社会に浸透するにつれて、その重要性を増していくでしょう。ユーザーは、より速く、より効率的なAIを常に求め、その要求に応えられない技術やサービスは淘汰されていく運命にあります。Cerebrasが提供する圧倒的な速度は、この市場原理において極めて強力な競争優位性をもたらしていると言えるでしょう。

セクション4：クラウドプロバイダーの再編とフルスタック戦略の行方

AIの台頭は、既存のクラウドコンピューティング市場の構造にも大きな変化をもたらしています。ハイパースケーラーと呼ばれる巨大なクラウドプロバイダー（AWS、Azureなど）と、NVIDIAが支援する新たな「Neoclouds」の間のダイナミクス、そしてGoogleのような企業が追求するフルスタック戦略について、アンドリュー・フェルドマン氏は洞察を語ります。

NVIDIAの戦略：Neocloudsによる「ハイパースケーラーへの競争相手創出」

フェルドマン氏は、NVIDIAの戦略の一つとして、従来のハイパースケーラーに対する競合を意図的に作り出そうとしている点を指摘します。NVIDIAは、CoreWeaveのような新興のNeocloudsに対して資金提供や支援を行い、GPU供給を優遇することで、彼らが市場で存在感を高める手助けをしてきました。これは、ハイパースケーラーがNVIDIAにとって過度に依存的な関係になるのを防ぎ、市場におけるNVIDIA自身の交渉力を強化するための戦略と考えられます。フェルドマン氏は、この「依存関係」は「おそらく健全ではない」と述べ、特定のベンダーに過度に依存することのリスクを示唆します。

ハイパースケーラーの価値と、市場のセグメント化

一方で、AWSやAzureのような既存のハイパースケーラーが提供する価値も依然として大きいとフェルドマン氏は認識しています。彼らは、多くの企業にとって「信頼性（credibility）」と「正当性（legitimacy）」を提供し、強固なセキュリティ、様々なソフトウェア層（Bedrock、SageMakerなど）、そしてデータストレージ（S3）といった包括的なエコシステムを提供します。これらの付加価値は、特にセキュリティやコンプライアンスを重視する大企業にとって計り知ないものです。

しかし、市場はセグメント化されており、全ての顧客がこれらの付加価値を求めているわけではありません。フェルドマン氏は、「私に安価なコンピュートを提供してくれ、他はどうでもいい」と考える市場セグメントが存在すると指摘します。そのような顧客にとって、ハイパースケーラーが提供するセキュリティやソフトウェア層は、かえって「コスト」となり、彼らの「強み」が「弱み」に転じる可能性があります。彼はこれを、革張りのシートを必要としない顧客が、シンプルなトラックを選ぶようなものだと例え、テクノロジービジネスも他のビジネスと同様に顧客ニーズによって細分化されると説明します。

Googleのフルスタック戦略の光と影

GoogleがTPU（Tensor Processing Unit）を開発し、データセンター、ネットワーク、電力調達に至るまで、AIスタック全体を垂直統合する戦略は、AIの低コストプロバイダーになるという点で多くの支持を集めています。フェルドマン氏も、友人の「Googleが最低コストでトークンを生産するプロデューサーになるだろう」という意見を「合理的だ」と認めます。土地からトークンまで全てを自社で所有することで、効率化とコスト削減の大きな余地が生まれるからです。

しかし、この戦略には明確な欠点もあります。フェルドマン氏は「TPUを自分自身にしか販売できない」という点を指摘します。半導体産業において、歴史的に「ボリューム」は非常に重要でした。自社の需要に市場が限定されることは、潜在的な市場規模を大きく制約します。もしGoogleがTPUを外部顧客にも販売できれば、より大きな需要を獲得し、規模の経済によってさらにコストを削減できる可能性があります。フェルドマン氏は、Googleがこの課題を認識し、既に「自社のデータセンターの外に足を踏み出しつつある」と示唆し、フルスタック戦略の運用には複雑な側面があることを強調します。

CoreWeaveの金融工学と迅速な展開能力

Neocloudsの中で、CoreWeaveは特に革新的な企業としてフェルドマン氏に評価されています。彼らは、独自の「金融工学」によって、一連の資金調達上の課題を解決しました。特に、債務を非常に革新的な方法で活用したことは特筆すべき点であり、迅速なインフラ展開能力も高く評価されています。現在のAIインフラストラクチャの建設が遅延する環境において、迅速な展開はそれ自体が重要なスキルです。

CoreWeaveのような企業は、NVIDIAのGPUを高いマージン（70-80%）で購入しているため、GoogleやCerebrasのように自社でハードウェアを開発・生産する企業に比べて、ハードウェアコストの面で不利な立場にあります。しかし、彼らは金融面での創意工夫や迅速な展開能力によって、その不利を補い、市場で存在感を示しています。これは、AIインフラ市場における多様なビジネスモデルと競争戦略の可能性を示唆していると言えるでしょう。

セクション5：データセンターの建設と地域社会との共存

AI時代の到来により、データセンターの建設需要はかつてないほど高まっています。しかし、その建設は計画通りに進まず、地域社会との摩擦も深刻化しています。アンドリュー・フェルドマン氏は、データセンター建設の現実的な課題と、業界が地域社会とどのように共存すべきかについて語ります。

データセンター建設の常態化した遅延：私たちの日常との比較

「AIは人気がない」とフェルドマン氏は言います。データセンターの建設が遅れていることに対し、「大騒ぎしている人々」に対して、彼は皮肉を込めてこう問いかけます。「自分の家のキッチンを改築した経験はありますか？あなたの請負業者は遅れましたよね？」。彼は、個人宅の小さなプロジェクトですら予定通りに進まないことが常であるのに、50のフットボール場に匹敵する巨大なデータセンターを建設する際に、遅延が発生するのは当然のことであり、人々のマインドセットが現実と乖離していると指摘します。

データセンター建設には、地方自治体との複雑なやり取り、電力会社や規制産業との調整が不可欠です。発電機や変圧器の納入遅延、時には輸送中の事故による損傷など、サプライチェーン上の問題も頻繁に発生します。フェルドマン氏は、このような遅延は「当たり前のこと（part for the course）」であり、大規模な建設プロジェクトにおいては避けて通れない現実だと強調します。

業界の過去の失敗と「良き隣人」戦略の必要性

しかし、データセンターが地域社会から反発を受ける背景には、業界側の過去の失敗も大きく関係しているとフェルドマン氏は認めます。「私たちの業界は、地域社会と適切に関わるという点で、ひどい仕事をしてきました」と彼は率直に語ります。データセンターの建設は、時には「こっそりと」進められ、地域住民とのオープンな対話が不足していました。結果として、データセンターは「良い隣人」と見なされず、地域社会に不利益をもたらす存在だと認識されてしまったのです。

フェルドマン氏は、Microsoftのブラッド・スミス氏が提唱したアプローチを模範とすべきだと主張します。データセンターは、地域に「クリーンな雇用」を生み出し、数千人規模の地域雇用（建設、運営、関連サービスなど）を創出することで、レストラン、ホテル、その他の地域経済に恩恵をもたらすことができます。

彼は、データセンター企業が「良い隣人」となるための具体的な提案も行います。

地域貢献: 重機を保有している間に、地域の学校のためにフットボール場を建設したり、教会やシナゴーグなどの地域施設を支援したりする。これは「非常に低いコスト」で実現可能であり、地域との関係を構築する上で大きな価値がある。
コストの全額負担: 新しい送電線のコストを地域社会に転嫁しようとするような「抜け道」を探るべきではない。「私たちは自分たちの道を自分たちで払うべきだ」と彼は力強く主張します。データセンターの電力消費によって必要となる送電網や変電所のアップグレード費用は、データセンター側が全額負担すべきだというのです。
環境配慮: データセンターは大量の水を消費すると思われがちですが、閉鎖型冷却システムなどを導入することで「大量の水を使う必要はない。リサイクルできる」と述べ、環境負荷の低減が可能であることを示唆します。

これらの対策は、データセンター企業が地域社会に透明性をもって貢献し、責任を果たすことで、地域住民からの信頼を得て、建設プロジェクトの円滑な進行を助けるという彼の信念に基づいています。土地が安く、電力資源が豊富な地域に建設されるデータセンターは、適切に運営されれば、その地域にとって「未利用の資源」を活用する大きな機会となるのです。

セクション6：AIが変える仕事と組織 – 新しい役割と旧来の障壁

AIの進化は、雇用市場や企業の組織構造に根本的な変化をもたらしつつあります。一部ではAIによる大規模な失業を懸念する声も聞かれますが、アンドリュー・フェルドマン氏は、現状のレイオフの多くはAIの直接的な影響ではなく、生産性向上の結果であると分析し、AI時代に求められる新たな役割や、組織が直面する障壁について語ります。

AIとレイオフの真実：生産性向上が先行する影響

フェルドマン氏は、最近のテクノロジー業界におけるレイオフの多くは、「AIウォッシュ（AIに起因すると装われたもの）」であると指摘します。これらのレイオフの主な原因は、パンデミック期間中の「愚かな採用（boneheaded hiring）」と、長年にわたる生産性向上が「今まさに収穫されている」ことにあると説明します。

特に、組織内の情報収集、統合、提示といった業務は、AI以前の段階で既に大きく効率化されています。これにより、「ミドルマネジメント」の役割や、情報収集・プレゼンターの役割が変化し、一部は不要になっています。彼は、これらの自動化の多くは「まだAIではない」と強調し、レイオフの90%から95%は、AIではなく、既存のテクノロジーと効率化の結果であると見ています。

しかし、AIがエンタープライズに「意味のある影響」を与え始めたのは、つい最近のことです。フェルドマン氏は、エンジニアの生産性が大幅に向上する状況下で、それを活用できないエンジニアリング組織は「この世界で長くは持たないだろう」と警告します。Cerebras自身も、生産性の向上は「より多くのエンジニアを雇用する」ことにつながると見ており、行うべきことのリストは、現在のエンジニアの50倍にもなると語ります。AIは、既存の仕事を奪うだけでなく、新たな価値創造の機会を拡大する可能性も秘めているのです。

将来の仕事の創出：AIガバナンスとHRの変革

歴史的に、新たな技術革新は、過去には存在しなかった新しい職種や企業を生み出してきました。フェルドマン氏は、1990年代半ば以前には「CIO（Chief Information Officer）」という役割は存在せず、「VP of Telco Infrastructure」のような電話システム担当者がいたことを例に挙げます。その後、インターネットの普及とともにCIOが台頭し、さらにセキュリティの重要性が増すにつれて「CISO（Chief Information Security Officer）」のような役割が生まれました。

AIの時代においても、同様の変革が起こるとフェルドマン氏は予測します。「AIのガバナンス」を担う役割が企業内で台頭するでしょう。既に「Chief AI Officer」のような役職が一部の企業で生まれており、AIが企業の生命線となるにつれて、新たな組織と職務が誕生すると見ています。

また、HR（人事）部門も根本的に変わると予測します。これまでHRが担ってきた、福利厚生に関する質問への回答や情報提供といった業務は、AIがより良く、より速く、より思慮深く行えるようになるでしょう。HRの役割は、「人々の管理」へとシフトし、より戦略的で人間中心的な業務に集中するようになるだろうとフェルドマン氏は語ります。

AI導入の最大の障壁：弁護士とセキュリティ担当者のリスク回避

AIのエンタープライズ導入における最大の障壁は何か、という問いに対し、フェルドマン氏は明確に「弁護士とセキュリティ担当者」と答えます。彼は、彼らが「ノーと言うビジネス」に従事していることを強調します。弁護士は前例に基づいた思考を好み、セキュリティ担当者はリスクを回避することが職務の根幹にあるため、新たなテクノロジーに直面すると、その理解不足から「できない」という判断を下しがちです。

彼らの仕事は「何も起こらない」ことが成功であり、リスクを避けることに特化しているため、リスクが不明確な新しいAI技術に対しては、導入を躊躇させる力学が働きます。フェルドマン氏は、弁護士を「前例のない分野で働かせると不快に感じる」と表現し、彼らのトレーニングが過去の規則や判例に基づいていることを指摘します。

しかし、ひとたびリーダーシップが「これをやる必要がある」と決定し、AIの利用に関するルールが確立されれば、組織は「途方もない量の生産性向上」を享受できるでしょう。その際、次にボトルネックとなるのが、長年にわたって企業がデータをどのように管理・整理してきたか、という「データガバナンス」の問題です。メイヨークリニックやグラクソ・スミスクラインのような、30年もの間、データの組織化に力を入れてきた組織は、AI活用の大きなアドバンテージを得るでしょう。逆に、データ管理に規律を欠いてきた企業は不利な立場に置かれます。

フェルドマン氏は、一部のリーダー企業は既にAI導入の必要性を認識し、自社の弁護士やセキュリティ部門の懸念を押し切って導入を進めている例を挙げています。これは、生産性向上のメリットが、未知のリスク（「見えないブギーマン」）に対する懸念を上回ると判断される転換点が来ていることを示唆しています。

セクション7：グローバルな技術競争と地政学 – 米中間の半導体戦争

AI技術の進化は、世界の地政学的なパワーバランスにも大きな影響を与えています。特に、半導体を巡る米国と中国の間の緊張は高まるばかりです。アンドリュー・フェルドマン氏は、この複雑な問題について、自身のビジネス利益に反する可能性のある見解も含め、率直な意見を述べています。

中国への最先端チップ販売の是非：フェルドマン氏の明確な反対意見

「中国にチップを売るべきか？」という直接的な問いに対し、フェルドマン氏は「ノー」と明確に答えます。彼はまず、チップ産業関係者（彼自身やNVIDIAのジェンスン・フアン氏など）の「自己利益」を議論から排除することを提案します。その上で、セキュリティビジネスに携わる人々に次の二つの質問を投げかけます。

「もし最先端技術を中国に売れば、彼らの軍隊はそれを使うだろうか？」 答えは全員一致で「イエス」です。この点について議論の余地はありません。
「もし最先端技術を売れば、彼らの政府はそれを通じて産業界で私たちと競争するだろうか？有利な形で？」 答えも全員一致で「イエス」です。

フェルドマン氏は、この二つの質問に対する明確な「イエス」という答えが出た時点で、議論はそこで止まると主張します。これらの事実は、中国が米国の「産業上の敵（industrial adversary）」であるという認識に基づいています。

しかし、もちろん反対意見も存在します。例えば、「中国を我々のエコシステムに留めておくことが、問題を管理する最善の方法だ」という議論や、「彼らが独自の（半導体）エコシステムを構築するのを阻止することは、我々の利益になる」という議論です。フェルドマン氏は、これらにも「真のメリットがある」と認めつつも、自身はこれらの意見には同意しないと表明します。

彼は、中国の産業政策が太陽光パネル、リチウム電池、そして自動車産業にもたらした影響を具体例として挙げます。中国製自動車が世界中で目立つようになる一方で、アメリカ車の存在感が薄れる現状は、中国が産業面で脅威であることを示していると指摘します。彼の結論はシンプルです。「もしアメリカの産業として、我々が売るチップが減り、それを中国に売らなくてもよいのなら、私はそれで全く問題ない」。

サプライチェーンのチョークポイントと米国でのファブ建設の重要性

中国が独自の半導体製造能力を構築する可能性についての反論に対し、フェルドマン氏は、チップ産業には依然として「チョークポイント（決定的なボトルネック）」が存在すると指摘します。具体的には、世界最高水準のファブであるTSMCの存在、そしてTSMCに最先端露光装置を供給するASMLの存在です。これらの企業をコントロールすることで、中国が最先端チップを製造する能力を管理できると考えています。フェルドマン氏は、中国に「旧世代の（down rev）」技術しか販売せず、産業上の敵に対しては、その差をさらに広げるべきだと主張します。

このような背景から、フェルドマン氏は米国における半導体製造能力（ファブ）の国内回帰（オンショアリング）が「極めて重要である」と強調します。米国は「単一の政権を超えて持続する長期的な政策」を持つことに問題を抱えており、過去には国内ファブへの投資を怠り、結果としてファブだけでなく、周辺のエコシステムやパッケージング技術といった戦略的な産業全体を失ってきました。これは、国家安全保障上の重大な問題であり、早急に解決すべき課題だと彼は訴えます。

地方条例の撤廃提言：ファブ建設を加速するために

米国でファブ建設を加速させるための具体的な政策変更として、フェルドマン氏は非常に大胆な提案をします。それは、TSMCとSamsungに対し、米国でファブを建設する際に「20年間、全ての地方条例からの自由」を許可することです。

彼は、ファブは「現代のピラミッド」であり、「人類が製造の世界で作る最高の産物」だと称します。しかし、現在の地方条例は「災害」であり、このような巨大かつ複雑な建設プロジェクトを想定して作られていないため、その進行を著しく阻害していると指摘します。彼は、建設基準は台湾で使用されているものと同等でよいとし、安全基準や品質を犠牲にするものではないことを明確にします。この提案は、米国が国家戦略上、半導体製造能力を確保するための劇的な措置の必要性を訴えるものです。

セクション8：欧州のAIとイノベーションの課題 – 「恐れ、規制し、課税する」文化

グローバルなAIとテクノロジーの競争において、欧州の立ち位置についてアンドリュー・フェルドマン氏は厳しい評価を下します。米国が最先端のフロンティアラボとチップ企業を擁し、中国が優れたオープンソースモデルと製造能力を持つ中で、欧州は「真に何を持っているのか？」という問いを投げかけます。

革新と採用の遅れ：欧州の現状

フェルドマン氏は、欧州が「広範なテクノロジー分野における成功の欠如パターン」に悩まされていると指摘します。主要なAI企業やチップ企業、ソフトウェア企業のほとんどが米国に集中しており、SAPのような数少ない例外を除けば、欧州からは世界をリードする企業が生まれていない現状があります。

彼は、欧州に「それを恐れ、規制し、課税する」というメンタリティが蔓延していると分析します。この「規制重視」の文化が、起業家精神を阻害し、イノベーションを妨げているとフェルドマン氏は見ています。もちろん、ケンブリッジ、ロンドン、ストックホルム（Lovableのような企業がある）など、一部には優れたイノベーションの拠点が存在することは認めつつも、人口規模に見合ったイノベーションが全体として不足していると結論付けています。

失敗へのスティグマとキャリアパスの硬直性

フェルドマン氏は、シリコンバレーの強みの一つが「失敗に対するスティグマの欠如」であると語ります。シリコンバレーでは、たとえ大きな挑戦をして失敗したとしても、VC（ベンチャーキャピタル）はその起業家を責めることはなく、「何を学んだか」を問い、その経験を高く評価します。これは、欧州の伝統的なキャリア文化とは対照的です。欧州では、多くの人々が一つの会社で長く働き続けることを好み、それが「保守主義」を生み出し、新しいことへの挑戦や失敗を避けさせる傾向にあると彼は分析します。

Cerebrasの欧州ビジネスの将来予測

Cerebrasにとっての欧州市場については、フェルドマン氏は「新しいテクノロジーの採用が遅い」という見方をしています。したがって、短期的には最も急速な採用が見られる地域ではないとしながらも、「2年半から5年のスパンで見れば、意味のある部分を占めるだろう」と予測しています。これは、欧州市場がゆっくりとではあるものの、最終的にはAI技術を受け入れ、Cerebrasのビジネスにとっても重要な市場になることを示唆しています。彼は、自身の経験が「遠くからのもの」であると謙遜しつつも、この見方が概ね正しいという自信を持っています。

フェルドマン氏の分析は、欧州がAI時代において競争力を維持・向上させるためには、規制のあり方を見直し、起業家精神を育む文化を醸成し、失敗を許容する社会へと変化していく必要性があることを示唆しています。

セクション9：Cerebras IPOの舞台裏と起業家精神の真髄

Cerebras SystemsのIPO成功は、半導体業界にとって歴史的な出来事でした。アンドリュー・フェルドマン氏は、この成功までの道のり、上場企業CEOとしての新たな挑戦、そして起業家としての哲学について、深い洞察と個人的な経験を交えて語ります。

IPO成功の舞台裏：「運とグリット」がもたらした完璧なタイミング

IPOのタイミングが、SpaceXやOpenAIなどの他の大手テクノロジー企業のIPOに先立ち、半導体市場が好調な時期に完璧に合致したことについて、フェルドマン氏は「100%意図的だった」としながらも、「100%運だった」という矛盾する答えを提示します。

彼らは、実際には1年半前にも上場を試みましたが、CFIUS（対米外国投資委員会）の審査上の課題に直面し、大規模顧客に関する「明文化されない懸念」が原因で実現できませんでした。しかし、政権交代後、その懸念が解消され、迅速かつ公正な解決策によって上場プロセスを進めることができました。このプロセス自体に「運」があったと彼は認めます。

しかし、その「運」を引き寄せたのは、「グリット（不屈の精神）」と「不屈の努力」があったからです。彼らは上場できない間も、ビジネスを継続的に構築し、強化し続けました。より多くの売上を上げ、製品ロードマップを進め、より質の高い顧客を獲得することで、会社はより強くなりました。「運とは、賢く、勤勉で、粘り強い人々が、たまたま完璧なタイミングを見つけることだ」と彼は語り、IPOの成功が単なる偶然ではなく、長年の努力が実を結んだ結果であることを強調します。

Cerebrasは、「AI純粋プレーヤー（AI pure play）」として、市場で唯一無二の存在であるという独自の強みを持っていました。このユニークな立ち位置と、成長ストーリーを市場に提示できたことが、投資家の関心を引きつけた大きな要因となりました。

上場企業CEOとしての新たな挑戦：投資戦略と「洗礼」

上場企業となったCerebrasには、新たな機会と責任が生まれます。フェルドマン氏は、これまでベンチャーキャピタルの資金を使っていたときとは異なり、公開市場の資金を使って「顧客やパートナーと本当に面白いことをする機会」が増えると語ります。これには、企業の買収、他企業への投資、そして様々なパートナーシップ構造の構築が含まれます。同社は、自社のエコシステムを強化するために、これらの戦略を積極的に探求していく意向を示しています。

一方で、IPOの過程でフェルドマン氏が経験した「洗礼」についても語っています。「上場準備中、あなたにものを売ろうとする人の数は異常だ」と彼は苦笑します。数万ドルで済むはずのプレゼンテーション作成が20万ドルに膨れ上がり、資産運用に関するメールが毎週20通も届くなど、高額なサービス提供者からの売り込みが殺到する状況を経験しました。これは、結婚式の費用が通常のイベントよりも高くなるのと同様に、「彼らがそうできるからだ」と彼は説明し、不快感を覚えた経験として語っています。

「お金」と起業家の価値観：知的探求心とチームへの貢献

「アメリカでは常に金が絡む」という指摘に対し、フェルドマン氏は、それが「ドライブと起業家精神の源であると同時に、不快感の源でもある」と認めます。しかし、彼自身の人生観においては、お金が最優先ではありません。

彼は、スタンフォード大学のキャンパスで育った経験を語ります。そこでは「知的馬力（intellectual horsepower）」が唯一の通貨であり、彼の父親のテニス仲間にはノーベル賞受賞者やフィールズ賞受賞者が何人もいたというエピソードを披露します。子供の頃は、トランジスタを発明したウィリアム・ショックレーがハロウィンにフルサイズのキャンディーバーをくれる「隣人」としてしか認識していませんでした。

彼が過去の会社を売却し、資産を得た後も「何も変わらなかった」と言います。そして今回も同様です。彼にとっての本当の誇りは、「前回の会社で100人のミリオネアを生み出し、この会社ではこれまでに800人のミリオネアを生み出した」ことにあると強調します。「チームのために結果を出さないのであれば、あなたは真のリーダーではない」と彼は述べ、長年にわたって彼と共に働き、キャリアを賭けてきた従業員たちの成功こそが、彼にとって最大の報酬であると語ります。

CEOとしての孤独と重圧：家族への理解と「失敗」との向き合い方

起業家としての道のりは、常に順風満帆ではありません。フェルドマン氏は、スタートアップのリーダーであることは「毎日魂のプレッシャーテスト」であると表現します。従業員が30人の小さな会社であっても、彼は彼らの住宅ローンや子供の矯正歯科費用といった「責任」を背負っていると感じていたと語ります。この重圧は決して消えることはなく、それをパートナーと共有し、理解を得ることが不可欠だと強調します。

彼は、自身の妻が「忍耐強いパートナー」であったことを感謝し、パートナーが起業家の道を理解していることの重要性を説きます。CEOは、たとえ自宅にいても「仕事のことばかり考えている」ため、パートナーは「あなたが家にいない時よりも寂しさを感じる」と語るCEOがほとんどだと言います。この「家族ぐるみ」の取り組みには、多くの代償が伴い、フェルドマン氏自身も月に3週間は出張しており、「エミレーツ航空からクリスマスバスケットが送られてくるほど」だと冗談を交えながら、その代償の大きさを語ります。

最も印象的なエピソードの一つは、Cerebrasが開発の初期段階で直面した18ヶ月間の技術的困難です。当時、彼らは月に800万ドルを費やしながらも、「作ることができなかった」のです。「6～8週間ごとに取締役会に出席し、『いいえ、まだできません。まだできません』と報告するのはどんな気分か、想像できますか？」と彼は問いかけます。

この18ヶ月間、「自分を疑わなかったか？」という問いに対し、フェルドマン氏は「もちろん」と即答します。CEOには疑いの気持ちがないという「神話」を否定し、彼もまた「失敗への絶え間ない恐怖」に駆られていたと語ります。しかし、彼は「採用していた方法論」を信じていました。失敗するたびに学び、同じ過ちを繰り返さないという信念です。当初は開発の最初の2秒で失敗していたものが、1年後には1時間までは動くようになる、といった進歩を遂げていました。

この期間の経験は、「私のキャリアで最も誇らしい仕事の一つ」だとフェルドマン氏は振り返ります。彼は、この困難な時期に「私は家で快適な状態ではなかった」と正直に認め、常に失敗と向き合い、集中し続けた結果、他に誰も解決できていない問題を解決できたのです。

起業家へのメッセージ：コントロールできることに集中し、常にビルドし続ける

フェルドマン氏は、起業家を目指す人々に対し、最も重要なメッセージを送ります。「コントロールできないことはたくさん起こるでしょう。悪い時期もあるでしょう」。彼は、2008年夏、リーマン・ブラザーズが破綻する中で資金調達に奔走した自身の経験を例に挙げます。そのような状況下で唯一できることは、「試み続け、構築し続けること」でした。

「あなたがコントロールできることに集中しなさい。そして、常にビルドし続けなさい。顧客を増やし続け、テクノロジーを進歩させ続け、競合との間に差をつけ続けること。それが、あなたがコントロールできることなのです。」

この言葉は、起業家精神の真髄を表しています。どんな逆境にあっても、自身のビジョンを信じ、チームを大切にし、プロダクトをひたすら磨き続けること。それが、最終的に「運」を引き寄せ、偉大な成功へと導く道であるとアンドリュー・フェルドマン氏は教えてくれます。

結論：AI時代のフロンティアを切り拓くCerebrasと、私たちが直面する未来

アンドリュー・フェルドマン氏の深い洞察に満ちたインタビューは、AIがもたらす未来の複雑さと、それが私たちの社会、経済、そして地政学に与えるであろう影響を浮き彫りにしました。Cerebras Systemsは、この変革期の最前線で、その革新的な技術と戦略的ビジョンをもって、AIインフラの課題に挑んでいます。

私たちは、AIインフラストラクチャへの投資を巡る「バブル」論争の裏に、既存の供給能力をはるかに上回る爆発的な需要が存在するという現実を学びました。データセンターの建設遅延やHBMメモリの不足は深刻なボトルネックであり、Cerebrasはその独自のSRAMベースのアーキテクチャと戦略的な製造ノード選択によって、これらの課題から距離を置くことに成功しています。AIの「有用性」が飛躍的に向上したことで、その利用は全人口層に広がり、高速コンピュートはもはや不可欠な要素となっています。

クラウドプロバイダーの市場は再編されつつあり、フルスタック戦略のメリットとデメリットが議論される中、Cerebrasは自らの技術的優位性を確立しています。データセンターの建設においては、過去の過ちから学び、「良き隣人」として地域社会と共存するアプローチが不可欠であることが強調されました。

AIは仕事の性質を根本的に変え、新しい役割を生み出す一方で、既存の職務は変革を迫られます。しかし、その導入の最大の障壁は、技術的な問題よりも、弁護士やセキュリティ担当者のリスク回避志向にあるという指摘は、企業がAIを最大限に活用するために乗り越えるべき文化的な課題を浮き彫りにしました。

地政学的な視点からは、中国への最先端半導体販売の是非が、国家安全保障と産業競争力の観点から深く議論されました。フェルドマン氏の明確な反対意見は、半導体サプライチェーンの戦略的チョークポイントと、米国におけるファブの国内回帰の重要性を再認識させます。欧州のAIイノベーションの遅れは、規制過多と失敗へのスティグマという文化的な課題が根底にあることを示唆しています。

CerebrasのIPO成功は、長年の不屈の努力と、市場におけるユニークなポジショニング、そして何よりもチームへの深い責任感の結晶です。フェルドマン氏の経験は、起業家としての孤独な戦いと、コントロールできない状況下でも「ビルドし続ける」ことの重要性を私たちに教えてくれます。

AIの未来は、希望と挑戦が入り混じった複雑な道のりです。Cerebrasのような革新的な企業が、技術のフロンティアを切り拓き続ける一方で、私たち一人ひとりが、この変化の波を理解し、適応し、倫理的かつ持続可能な形でAIを活用していくための戦略的思考が、これまで以上に求められています。このレポートが、AI時代の深層を理解し、未来への洞察を深める一助となれば幸いです。