セレブラス・システムズ 2026年 第2四半期 決算説明会

どうぞお話しください。オペレーター、ありがとうございます。

皆様、こんにちは。Cerebras Systemsの2026年第2四半期決算説明会にようこそ。本日早くにプレスリリースを発表し、ウェブサイトの投資家向け情報欄に決算補足資料を掲載しました。本ウェブキャストの録画は、電話会議終了後、当社の投資家向け情報ウェブサイトでご覧いただけます。本日は、共同創業者兼最高経営責任者兼社長のAndrew Feldmanと、最高財務責任者のBob Kominが同席しています。始める前に、本日の説明には、1995年民事証券訴訟改革法のセーフハーバー条項に基づく将来予想に関する記述が含まれることを、皆様に改めてお知らせします。これらの記述には、当社の将来の財務実績、事業戦略、市場機会、顧客需要、製品ロードマップ、技術的リーダーシップ、サプライチェーン、事業運営モデル、ならびに2026年第3四半期および通期の見通しに関する記述などが含まれますが、これらに限定されません。

将来予想に関する記述は、当社の現時点での期待および前提に基づいており、実際の結果が明示または黙示された内容と大きく異なる原因となり得るリスクや不確実性の影響を受けます。これらのリスクについては、IPOに関連する最終目論見書や、今後SECに提出する定期報告書を含む、当社のSEC提出書類に記載されています。法律で義務付けられる場合を除き、当社はこれらの将来予想に関する記述を更新する義務を負いません。本日の電話会議では、特定の非GAAP財務指標についても説明します。GAAPベースの業績と非GAAPベースの業績の調整表は、本日のプレスリリースおよび補足資料に掲載しており、当社ウェブサイトの投資家向け情報ページでご覧いただけます。それでは、Andrewに進行を引き継ぎます。

ありがとう、Sean。本日はご参加いただき、皆様ありがとうございます。第2四半期は好調な四半期となりました。当社は公募増資を完了しましたが、それによって実行に集中できなくなることはありませんでした。コア売上高で過去最高を達成し、コア売上高、コア売上総利益率、コア営業利益率のすべての指標でガイダンスを上回りました。今後については、高速推論に対する需要に上限はないと見ています。市場は、速度が単なるベンチマーク上の項目ではないことを認識しつつあります。速度はユーザーエンゲージメントを変え、エージェント型AIの性能を変え、AIによる生産性を変えます。高速推論は、新たなアプリケーションと新たな市場を切り開きます。以前お伝えしたとおり、2026年はCerebrasにとって基盤を築く年です。前回の決算説明会からの7週間で、複数の分野において大きな進展を遂げました。現在帳簿に計上している250億ドルのRPOを実現し、2027年、2028年、2029年に大きく成長するための準備を進めています。

こうした進展を踏まえ、2027年にはコア売上高を3倍超に伸ばし、その後の数年間も倍数規模の成長を続けると見込んでいます。当社は、キャパシティ、能力、顧客という観点から進捗を捉えています。世界各地のデータセンターについて新たな契約を獲得し、製造能力を拡大するとともに、供給を確保し、並外れた成長を支えられるようベンダーと協力して、キャパシティを拡大しています。当社は、性能、スループット、電力効率を高める新技術を開発し、能力を向上させています。コーディングやエージェント型ワークフローといった既存市場でAIによる生産性向上を加速させ、速度がまったく新しい機会を切り開くセキュリティなどの新分野を開拓することで、顧客基盤を拡大しています。キャパシティについては、データセンターのスペースが業界全体で引き続きボトルネックとなっており、当社も例外ではありません。

当社と顧客が新たなデータセンターを稼働させるのが早いほど、当社の成長も加速します。過去7カ月間、データセンターの確保と整備に全力で取り組んできました。当社には2つの強みがあります。第一に、推論サービスを提供しているため、トレーニングクラスターに必要なようなギガワット規模の設置面積を持つ立地は必要ありません。そのため、世界各地の多様な場所で、より柔軟にキャパシティを拡大できます。第二に、立地選定、クラスター導入、顧客の利用開始に関する再現可能なプロセスを構築しました。これは、ギガワット規模の電力を世界規模で本番稼働のトークン生成につなげるために必要な運用上の能力です。この取り組みが非常にうまく進んでいることをご報告でき、うれしく思います。現在、アラバマ、ダラス、デンバー、ミネアポリス、サンタクララ、ストックトンにデータセンターを稼働中または契約済みで確保しており、米国外ではフランス、フィンランド、マニトバ、モントリオール、ノルウェー、サスカチュワン、トロントにも拠点があります。

過去7カ月間に確保したデータセンターのキャパシティは合計600メガワット超に上り、すでに稼働中のもの、または2027年末までに提供されるものです。これは当社の需要を満たすには到底足りませんが、拡張に向けた新たなデータセンターの案件パイプラインは拡大を続け、現在ではギガワット単位に達しています。規模感を示すと、当社が自社運営のクラウドを引き続き整備していくことで、ハイパースケーラー以外では最大級のAIクラウドの一つとなるでしょう。2025年末時点では急な学習曲線を上っている段階でしたが、現在ではデータセンターの構築にかなり習熟しており、卓越した水準に達する明確な道筋が見えていることを、喜んでご報告します。キャパシティを左右するその他の重要な要素には、製造とサプライチェーンがあります。

この分野では、製造能力の拡大に成功し、FlexおよびSanminaとともに新工場の立ち上げを進めています。2026年には製造能力を10倍超に拡大し、2027年も引き続き拡張する見込みです。これは、今後数年間に予想される並外れた成長への準備でもあります。サプライチェーンのベンダーとのパートナーシップも、当社にとって大きな強みとなっています。TSMCは今回も期待に応えてくれ、当社の成長を支えるために必要なウェハを確保できています。ウェハ供給を確保できる当社の能力は、TSMCの5ナノメートルプロセスで業界をリードする性能を実現できたことからも恩恵を受けています。このプロセスでは、ウェハの価格がより低く、供給制約も比較的緩やかです。サプライヤーとの数十年にわたる関係は、今後の成長計画を実現できるという当社の自信を強めています。こうした関係は、特に供給が逼迫している時期には、まれで価値の高いものです。

最後に、業界が現在直面している重要なサプライチェーン上の制約の大半は、当社には当てはまらないことを思い出してください。例えば、当社はHBMメモリやCoWoSパッケージングを使用せず、3ナノメートルのファウンドリー能力も必要としません。能力面では、第2四半期に、最先端モデルの中で最大かつ最も高性能なOpenAIのGPT-5.6 Solへの対応を提供しました。実際、CerebrasはGPT-5.6 Solを10倍の速度で提供しています。GPT-5.6 Solへの対応により、大規模な最先端モデルを支えられる当社の能力について残っていた懸念はすべて払拭されます。GPT-5.6 Solの提供パートナーとなり、当社のクラウドで提供していることは、当社のソフトウェアスタックが成熟している証しです。ハイパースケール水準の品質と信頼性で提供できるようになるには、数百万時間に及ぶシステムの本番環境での鍛え込みが必要です。

当社の推論クラウドが、最も厳しい要件を持つ顧客のニーズを満たせることを誇りに思います。最先端モデルの提供に関する当社の協業により、これまでNVIDIAだけが享受していた、新たな重要な戦略的優位性が生まれました。クローズドソースの最先端モデルには、新たな知見やAI技術が絶えず取り入れられています。こうしたモデルを提供することで、将来を見通し、それに備えることができます。ハードウェアからソフトウェアスタックに至る当社のロードマップには、現在目にしているものが反映されており、今後数年間にわたり累積的な優位性をもたらします。能力というテーマを続けて、次に分離型アーキテクチャについてお話しします。現在、主要チップ企業2社、AMDのHeliosとAWSのTrainiumを使った分離型推論ソリューションを提供しています。分離型アーキテクチャは、GPUプロバイダーとCerebras双方の市場を拡大します。分離型アーキテクチャにより、GPUはこれまで参入できなかった高速推論市場に参加できるようになります。

分離型アーキテクチャにより、Cerebrasは価格に敏感な顧客へと機会を広げ、データセンターの収益性を高めることができます。その仕組みを見てみましょう。あらゆるコンピューティング市場と同じく、推論が成長し成熟するにつれて、特化の機会が生まれます。分離型アーキテクチャは、特化の一形態であり、トラフィックパターンがよく知られているワークロードに特に適しています。このような場合、推論をプリフィルとデコードの2段階に分け、それぞれに異なるプロセッサを使うことで、分離型アーキテクチャは優位性をもたらします。プリフィルは、ユーザーまたはエージェントからの入力を処理します。これは並列化可能なワークロードです。そのため、プリフィルはGPUとそのHBMベースのメモリアーキテクチャに適しています。デコードは出力トークンを生成します。これは技術的により難しい課題であり、分離型ソリューションにおける計算処理の大部分を占めます。これは逐次処理で、メモリ帯域幅を大量に必要とするため、当社のWafer-Scale Engineに特に適しています。

エンドツーエンドのソリューションを実現するには、プリフィル用プロセッサとデコード用プロセッサを接続する必要があります。ここでは、標準規格に基づくI/Oとオープンな協業戦略によって、Cerebrasの統合が容易かつ円滑になっています。数週間前、AMDと分離型推論ソリューションを構築するためのパートナーシップを発表しました。このソリューションは、AMDのHeliosラックと当社のCSシステムを組み合わせます。この統合ソリューションは、Cerebrasの速度を維持しながら、スループットを5倍に高めます。この効果の大きさを理解するには、速度とスループットの違いを理解することが重要です。速度はユーザー1人あたりの指標です。ユーザー1人あたりの1秒間のトークン数で測定します。これは、問い合わせにどれだけ速く回答できるか、あるいはエージェントがタスクを完了するまでにどれだけの時間がかかるかを表します。ここでは、横軸に示しています。一方、スループットは、ソリューションが1秒間に生成できるトークンの総数です。

同時に利用する全ユーザーのトークン数を合計して測定します。ここでは、一般的な表示方法に従って、縦軸に示しています。速度はユーザー体験にとって重要です。スループットは推論の経済性にとって重要です。GPUソリューションは高いスループットを実現できますが、速度は低い水準に限られます。中程度の速度に対応するよう構成すると、GPUのスループットは急激に低下します。これはGPUだけでなく、ASICやHBMを使用するすべてのソリューションにも当てはまります。HBMのメモリアーキテクチャでは、スループットと速度の間にトレードオフが生じます。CerebrasのようなSRAMベースのアーキテクチャは、これとは正反対です。当社は非常に高速なトークン生成を実現できますが、スループットは中程度です。GPUはスループットを犠牲にすることなく、速度を高めたいと考えています。Cerebrasは、速度を犠牲にすることなくスループットをさらに高めようとしています。ここに、当社の分離型ソリューションの強みがあります。Cerebrasの速度を維持しながら、スループットを5倍に高めます。