Cerebras Systems（セレブラス・システムズ） ウェハスケールAIプロセッサ企業の競争優位性・特許ポートフォリオ・グローバル知財戦略

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各ページのテキスト
1.

Cerebras Systems（セレブラス・システムズ） ウェハスケールAIプロセッサ企業の競争優位性・特許ポートフォリオ・グローバル知財戦略 知財・事業戦略統合分析 ｜ Executive Deck 対象企業URL https://www.cerebras.ai/ 対象技術 ウェハスケールAIプロセッサ（WSE） 調査対象国・地域 Global 調査基準日 2026-09-06 正式社名 Cerebras Systems Inc.（NASDAQ: CBRS） 対象用途・市場 AI推論・学習・HPC向け高速コンピュート 分析の深さ 超詳細 想定読者 経営者、投資家、技術責任者 公開情報に基づく分析。特許の有効性・権利範囲・侵害・FTOに関する法的意見ではありません。詳細はMarkdownレポート／HTMLダッシュボードを参照。 Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 公開情報ベース ｜ 調査基準日 2026-09-06 1 / 37

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02 Executive Takeaways 「速度」を物理で実現するウェハスケールの独自性は本物だが、事業価値の中心（推論クラウド・契約）は特許より非特許資産に支えられている 事業 競争優位 特許ポートフォリオ グローバル知財 FTO・係争 ホワイトスペース 2026年5月NASDAQ上場（CBRS）。2025年売上5.10億ド ル、2026年Q2クラウド・サービス売上1.26億ドル （+281%）、RPO 254億ドル。OpenAI（750MW）・ AWS・AMDと提携し、ハード販売から推論クラウド・分 離型推論へ重心移動 基本発明のみ米欧日中韓加の全法域。実装系は米国の み、2019年以降は米国集中。売上最大のUAE・製造地の 台湾・DC拡大先の欧州（実装系）に権利なし ◎4項目：超低レイテンシ推論（1,800〜4,400tok/s）、 OpenAI Ultrafastを担う契約上の地位、商用唯一のウェ ハスケール製造、エージェント用途での速度価値。×は 容量・ロックイン・中国市場 注意領域20件。Rex Computing（NoC特許、D. Del. 2021年〜、IPR2022-00741）が現実の係争。Google（オ ンチップ常駐パラメータ）、Groq→NVIDIA、TSMC、 UCSD、Graphcoreは追加調査対象 33ファミリー／米国登録52件／海外登録21件／PCT21 件。実装系（レチクル跨ぎ配線・CTE吸収・熱界面・垂 直給電）と実行モデル系（wavelet・タスク起動・DSD） の二本柱 14候補。分離型推論オーケストレーション、Weight Streaming／MemoryX／SwarmX、多ウェハ同期、投機 的デコーディング、KVキャッシュ、欧州・日本・UAEへ の権利拡張 一言でいう知財戦略：「ウェハを切らない」製造・実装を米国で厚く守り、演算アーキテクチャは基本特許のみ世界展開。推論クラウド時代の優位は契約・運 用・エコシステムで確保する“米国集中・非特許資産依存型”の知財戦略。 出典: [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[13] S-1 登録届出書（2026年4月）／[74] Justia Patents: Cerebras Systems …（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 2 / 37

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03 投資・経営判断上の結論 受注残の消化力と顧客集中の入替わりが企業価値の主変数。速度優位の持続性は「契約・供給力・非特許資産」で評価する 結論1｜需要は確定、実行が律速 RPO 254億ドルに対し2026年Core売上ガイダンス8.8〜 8.9億ドル。製造10倍化・DC建設（フィンランド165MW 等）・運用実績の不足が最大の実行リスク（S-1記載） 結論4｜第三者検証の欠如を割り引く MLPerf Inference v6.0に未提出。GPU比30倍等は自社主 張。懐疑的分析（適正価値170〜200億ドル）との乖離を 織り込む 結論2｜顧客集中は解消ではなく入替わり 2025年売上の86%がUAE2社→OpenAIへ（外部推計で四 半期の7〜8割）。契約実額（100億ドル超 vs 200億ドル 超）とワラント償却（2031年まで売上控除）は要精査 結論5｜知財の海外展開は事業に追いついていない UAE・台湾・欧州実装系に権利なし。新規出願をPCT経 由で主要国へ展開する方針決定が必要 結論3｜特許は「作れない」を守るが「速い」の追随 は止めない 実装系特許群が参入障壁。GPUソフト最適化（TileRT 494tok/s/user）、Groq 3 LPX、TSMC SoW-X（2027年） による追随は特許で防げない 結論6｜係争・依存の継続監視 Rex Computing訴訟・IPR、TSMC 5nm単独依存、輸出 管理、内部統制の不備（S-1）を監視項目に 出典: [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[58] Futurum: Cerebras S-1 Teardown／[67] Decoding Discontinuity: Cerebras …／[96] Justia Dockets: Rex Computing v. …（番号は 出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 3 / 37

4.

04 技術責任者向け結論 SRAM容量制約への回答と、公開特許が薄い推論・スケールアウト領域の出願強化を同時に進める 容量制約（44GB/枚） Weight Streaming／MemoryX／SwarmX 分離型推論（AMD／AWS） 多ウェハ同期 隣接権利の対比 低精度化・検証性 巨大モデルは多ウェハ分割が必須。CS-4は3枚を2µsで接 続。KVキャッシュ・MoE・長文脈での分割設計を知財化 （PF24の周辺） Graphcoreの階層BSP特許（EP/JP/CN/KR/TW展開）と 同じ問題設定。CS-5設計段階でクレーム対比 製品は公表済みだが明示的にクレームする公報は未確 認。周辺はPF15（スケールドファブリック）・PF22（線 形演算子分散配置）のみ Google（US11501144B2 オンチップ常駐パラメータ）、 Groq（US12001383B2）、Habana（US11321092B1 テ ンソルアドレッシング）、UCSD（US11257746B2 給 電）、TSMC（US11444038B2 露光） KVキャッシュ転送・スケジューリング・SLA制御の自社 出願と、提携先との共同出願・クロスライセンス条件の 整理。他社（NVIDIA Dynamo等）の権利は未把握 FP8/FP4化で帯域優位が縮む懸念にPF12/13の推論向け 更新で対応。MLPerf参加・再現可能なベンチマーク公開 で速度主張の検証性を高める 出典: [80] Google Patents: US20260057263A1（A…／[90] Google Patents: US11501144B2（Goog…／[91] Google Patents: US11263129B1（Groq…／[94] Google Patents: US10564970B2 （Grap…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 4 / 37

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05 会社・事業概要 2015年創業のウェハスケールAIコンピュート企業。2026年5月にNASDAQ上場、ハード販売から推論クラウドへ重心移動 項目 正式社名 設立年 本社所在地 創業者 内容 確度 Cerebras Systems Inc.（デラウェア州法人、NASDAQ: CBRS、SEC CIK 2021728） 確認済み 2015年 確認済み 1237 E. Arques Avenue, Sunnyvale, CA 94085, USA（拠点: トロント、東京、バンガロール、サンディエゴ等） 確認済み Andrew Feldman（CEO）、Sean Lie（CTO）、Gary Lauterbach（CTO Emeritus）、Michael James（Chief Architect, Advanced 確認済み Technologies）、Jean-Philippe Fricker（Chief Sys… CEO・主要経営陣 Andrew Feldman（CEO）、Dhiraj Mallick（COO）、Bob Komin（CFO）、Shirley Li（General Counsel）、Julie Shin Choi（CMO）、Alex 確認済み Varel（EVP Worldwide Sales）、Andy Hock（Chi… 事業概要 ウェハスケールAIプロセッサ（WSE）を搭載したAIシステム（CS-3／CS-4）の販売と、自社データセンターで運用する高速AI推論クラウ 確認済み ド（Cerebras Inference／Cloud）、学習・ファインチューニングサービス、ソブリンAI支援。2025年売上5.10億ドル（ハード3.58億／ ク… 資金調達・上場・主要投資 累計約29億ドル（IPO前、要確認）。Series F 2.5億ドル（2021年、Alpha Wave）、Series G 11億ドル（2025年9月、評価額81億ドル、 確認済み 家 Fidelity／Atreides）、Series H 10億ドル（2026年2月、評価額約230億ドル、Tiger Globa… 主要顧客・提携先 OpenAI（750MW複数年、GPT-5.6 Sol Ultrafast）、AWS（Bedrock、Trainium prefill＋CS-3 decode）、AMD（Helios分離型推論）、Meta 確認済み （Llama API）、Mistral、Perplexity、G42／Core42・MBZUA… グローバル展開 データセンター: 米国（Santa Clara、Stockton、Dallas、Minneapolis、Oklahoma City）、カナダ（Montreal）、欧州（フィンランド・ミ 確認済み ッケリ165MW、フランス、ノルウェー、2027年末200MW目標）。契約済み容量600MW超。販売: 日本（TE… 出典: [2] Cerebras Company ページ／[13] S-1 登録届出書（2026年4月）／[16] IPOクローズ（2026-05-15）（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 5 / 37

6.

06 主要製品・サービス 25製品・サービスのうち意思決定上重要な10件。詳細（価格・出典）はMarkdown/HTML参照 製品・サービス WSE-3／CS-3 CS-4（Nexusラックプラットフォー ム、WSE-3 Turbo×3） Cerebras Inference（推論API） 顧客セグメント クラウド事業者・政府・企 業 ハイパースケーラ・AIラボ 開発者〜大企業 Cerebras Cloud Enterpriseティア 大企業 Cerebras Code Pro GPT-5.6 Sol「Ultrafast」モード （OpenAI API内） Condor Galaxy 3（CG-3） インディー開発者 OpenAI顧客 MemoryX 大規模学習ユーザー G42 Cerebras for Nations（ソブリンAIプ 各国政府 ログラム） Disaggregated Inference（分離型推 ハイパースケーラ 論）ソリューション 主要機能 価格・提供形態 4兆トランジスタ・90万コア・44GB SRAM・125PFLOPS。外 未公開 部メモリ1.5TB〜1.2PB、最大2,048台クラスタ 1ラックにWSE-3 Turbo 3枚。750PFLOPS、132GB SRAM、メ 未公開（初出荷2026年Q3） モリ帯域129.6PB/s、ウェハ間レイテンシ2µs。… OpenAI API互換の高速推論。16bit精度維持。2024年8月開始 従量課金（例: 2024年当時 Llama 3.1 8B $0.10／70B $… 最高レート制限、専用キュー、カスタムウェイト、ファイン カスタム価格（未公開） チューニング、SLA、専任サポート Qwen3-Coder 480Bを2,000tok/s、131Kコンテキスト $50/月 最大750tok/s（Standard比最大14倍）。Cerebras上で稼働 OpenAI APIのサービスティア （限定プレビュー） CS-3×64台、8 exaFLOPS、5,800万AIコア（ダラス、2024年 未公開 Q2） 重みをオフチップ格納しストリーミング供給。4TB〜2.4PB構 未公開 成 AIスパコン共同設計、言語・領域特化モデル共同開発、人 プログラム（価格未公開） 材・政策投資 prefillをAMD Helios／AWS Trainium、decodeをCerebras Cerebras Cloud／Amazon WSEが担当。tok/s/W最大5倍（AM… Bedrock経由（AWSは202… 出典: [6] Cerebras Unveils CS-4（2026-08-18）／[7] Cerebras Announces Third-Generati…／[10] Cerebras Launches World's Fastest…／[5] Cerebras Pricing ページ（番号は出典スライド参 照） 成長性 高（自社DC展開の中核） 高 非常に高い 高 高 非常に高い 低〜中 中 高 非常に高い Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 6 / 37

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07 顧客セグメント 15セグメント。推論クラウドの成長でフロンティアAIラボ・ハイパースケーラ・AIアプリ・開発者が中心、学習はソブリンAI・研究機関に集中 フロンティアAIラボ ハイパースケーラ・クラウド事業 者 ソブリンAI・政府機関 国立研究所・HPC AIネイティブ・アプリ企業 エージェント型コーディング・開 発ツール 個人開発者・スタートアップ 大企業（金融・SaaS等） 製薬・医療 セキュリティ リアルタイム音声・ビデオ エネルギー・製造 推論クラウド・GPUネオクラウ ド（潜在顧客／競合） 日本市場（TED経由） モデル開発企業 OpenAI Cognition、Lovable、Figma、 Cerebras Code利用者 LiveKit、Tavus AWS、Meta、Microsoft、Google Free/Developerティア、Hugging Face経由 TotalEnergies G42／MBZUAI、英国政府、米DOE Block、AlphaSense、Figma Fireworks、Baseten、CoreWeave Argonne、LLNL、Sandia、NETL、 PSC、EPCC GSK、Mayo Clinic、Med42 CrowdStrike、Armis 東京エレクトロンデバイスの顧客企 業 出典: [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[39] Cerebras blog: 2026 Insights／[1] Cerebras Systems 公式サイト（トップ）（番号は出典スライド参照） Perplexity、Mistral、Notion、 Cognition Meta（Llama）、Mistral、Qwen、 OpenAI（gpt-oss） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 7 / 37

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08 顧客ニーズとビジネスモデル ニーズの中心は「同じ知能で10倍速く」。収益はハード販売→トークン課金・専用容量契約へ。技術ロックインは弱く契約による固定化が主 セグメント フロンティアAIラボ フロンティアAIラボ ハイパースケーラ・ク ラウド事業者 ハイパースケーラ・ク ラウド事業者 ソブリンAI・政府機関 ソブリンAI・政府機関 国立研究所・HPC 国立研究所・HPC ニーズ 直接競合 最新モデルの応答速度を同じ知能のま NVIDIA（Vera Rubin＋ ま10倍以上にしたい Groq 3 LPX）… ピーク需要時に低レイテンシ推論容量 CoreWeave、Nebius を柔軟に確保したい （GPUクラウド） 自社ASICの投資を活かしつつdecode段 NVIDIA Dynamo／ だけを高速化したい GB300 マネージドサービス内で最速の推論選 SambaNova、Groq 択肢を顧客に提供したい 自国内で自国語の基盤モデルを学習・ NVIDIA DGX 運用したい SuperPOD、HPE/Dell … GPU分散学習の複雑なエンジニアリン NVIDIA グなしで大規模学習を回したい 分子動力学やCFDなどメモリ帯域律速 NVIDIA GH200、AMD の科学計算を桁違いに速くしたい MI300A AIとHPCを融合した「AI co-scientist」 NVIDIA、HPE 基盤を構築したい 観点 収益モデル 分析（要約） ①ハードウェア・システム販売（CS-3／CS-4、Condor Galaxy等、 2025年3.58億ドル）、②クラウド・サービス（推論API従量課金、専用 容量契約、学習・ファインチューニング、2025年1.52億ドル→2026年 Q2単四半… 顧客獲得経路 大型契約は経営陣の直接営業（OpenAI、G42、AWS、AMD）。開発者 はOpenAI互換API・無料枠・Hugging Face／OpenRouter／Vercel／ AWS Marketplace経由のセルフサーブ。日本は東京エレクト… スイッチングコスト API顧客のスイッチングコストは低く、速度と価格で常に比較される （Artificial Analysisで可視化）。専用容量契約（OpenAI 750MW、AWS Bedrock統合）や学習用クラスタは契約期間・統合工数によりロック インが… スケーラビリティ 需要側はRPO 254億ドルと契約済み容量600MW超で確保済み。供給側 はTSMC 5nmの単一ノード依存、EMS（Flex／Sanmina等、要確認） での製造10倍化、データセンター建設（フィンランド165MW等）が律 速。CEO自身が「… 事業リスク 顧客集中（2025年売上の86%がUAE2社、今後はOpenAIへ集中）、 TSMC単独依存、輸出管理規制、CFIUS審査の再発、GPU側の速度向上 （Groq 3 LPX、TileRT）、TSMC SoW-Xによるウェハスケールの民主化 （2… 出典: [5] Cerebras Pricing ページ／[11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[60] TechTimes: Q2決算とOpenAIワラント会計（2026…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 8 / 37

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09 コア技術と用途 300mmウェハ全面を1チップ化し、90万コアと44GB SRAMをウェハ内で直結。LLMデコードのメモリ帯域律速を物理で解く 区分 コア技術 主な用途 技術の一言説明 事業上の意味 技術責任者向け要点 投資家向け要点 内容 ウェハスケールAIプロセッサ LLM推論・学習・HPC 300mmウェハ全面を1チップ化し、90万コアと44GB SRAMを単一ダ イに集積する GPUクラスタでは物理的に届かない「1ユーザーあたりの生成速度」 を商品化し、推論クラウドと大型システム販売の両方の源泉となる オンウェハSRAM帯域（WSE-3 Turboで43.2PB/s）で重み読み出し の壁を回避する一方、容量44GB/枚のため巨大モデルは多ウェハ分 割と外部メモリ設計が必須 他社に再現例のないウェハスケール製造（Tesla Dojoは撤退）が参 入障壁だが、TSMC SoW-X（2027年量産予定）とGPUソフト最適化 が優位の持続性を左右する 平易な説明 通常の半導体チップは1枚の円盤状シリコンウェハから数百個を切り出して作ります。 Cerebrasはこの切り出しをやめ、ウェハ全体（一般的なGPUの約50倍超の面積）を1 つの巨大プロセッサとして使います。内部には90万個の小さな演算コアと、各コアの 隣に合計44GBの高速メモリ（SRAM）が並び、コア同士は碁盤目状の配線で直結され ています。AIモデルの重みをこのメモリに置くと外付けメモリへの往復が消え、文章 を1語ずつ生成するLLM推論が極めて速くなります。不良コアを迂回する冗長設計、ウ ェハと基板の熱膨張差を吸収するコネクタ、数十kWを真下から供給し水冷する実装技 術が方式を成立させる要素技術です。 出典: [3] Cerebras Chip（WSE-3 Turbo）ページ／[6] Cerebras Unveils CS-4（2026-08-18）／[40] Cerebras blog: Hot Chips 2026 Ult…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 9 / 37

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10 技術的差別化要因 差別化の源泉は「配線長と帯域という物理量」。ソフトのみでは追随しにくいが、SoW-Xとチップレット進化が希少性を削る 技術的に重要な理由 LLMの逐次生成（デコード）は1トークンごとに全パラメ ータを読み出すためメモリ帯域律速になる。HBM搭載 GPUの帯域が数TB/s〜十数TB/sであるのに対し、WSE-3 Turboはオンチップで43.2PB/s（自社公表値）を持ち、 桁違いの帯域で重みを供給できる。またコア間通信がウ ェハ内で完結し、ノード間ネットワークやスケジューリ ングのオーバーヘッドが小さい。ただし容量は44GB/枚 のため、モデル規模に応じて複数ウェハへ分割し、ウェ ハ間接続（CS-4で2µs）と外部メモリ（MemoryX）を組 み合わせる必要がある。 顧客にとって重要な理由 エージェント型AI・コーディング支援・リアルタイム音 声では、モデルの「賢さ」が同じでも応答が10倍速いと 業務フロー全体の完了時間が短縮し、ユーザー体験と利 用量が変わる（OpenAI GPT-5.6 Sol Ultrafastで 750tok/s、Cognitionで13倍高速等の事例）。また OpenAI API互換のため、既存アプリはエンドポイント変 更のみで移行でき、導入摩擦が小さい。 競合との差別化につながる理由 競合の大半（GPU、TPU、Trainium、Maia、MTIA）は HBMを外付けする多チップ構成であり、SRAMベースの Groq（LPU）やSambaNovaも小ダイを多数接続する。 ウェハ1枚で完結する設計はCerebrasのみで、Tesla Dojo （InFO_SoW）は2025年8月に撤退した。差別化の源泉 は「物理的な帯域と配線長」であり、ソフトウェアだけ では追随しにくい。一方、TSMCのSoW-X（2027年量産 予定）は他社にウェハスケール実装を提供し得るため、 差別化の希少性は2027年以降に低下し得る。 技術責任者が確認すべき論点 SRAM容量44GB/枚の制約下で、1〜10兆パラメータ級モデルを何枚のウェハに分割し、ウェハ間レイテンシ（2µs）がtok/sにどう影響するか WSE-3 TurboはWSE-3の高クロック版と分析されている（第三者推定）。電力密度・冷却・信頼性の限界と、CS-5（2027年後半）での真の世代更新計画 FP8／FP4など低精度化の進展でメモリ帯域優位が相対的に縮む可能性（懐疑的アナリストの指摘）への対応 分離型推論（prefill＝GPU/Trainium、decode＝WSE）における相互接続（Arista Etherlink、EFA）とKVキャッシュ転送の設計と知財 MLPerf等の標準ベンチマーク未提出のため、性能主張の第三者検証をどう補うか 出典: [3] Cerebras Chip（WSE-3 Turbo）ページ／[61] The Next Platform: CS-4 = WSE-3 o…／[65] SemiAnalysis: Ultra-high interact…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 10 / 37

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11 従来技術・周辺技術との比較 「外へ広げる」GPU／光陣営、「小ダイを束ねる」SRAM系、「ウェハ上で再統合する」疑似ウェハスケールの3方向に挟まれる 技術 GPUクラスタ（NVLink/NVSwitchスケー ルアップ） 内容 Cerebrasとの違い 競争上の意味 汎用GPU多数を高速リンクで束ね巨大な仮想1チッ Cerebrasはウェハ内で完結し配線長・帯域で優位。GPU 最大の競合軸。ソフト最適化（TileRT等）で低 プを構成 はHBM容量とワークロード柔軟性、CUDAエコシステム レイテンシ領域へ侵食中 で優位 TPU／カスタムASICポッド ハイパースケーラ自社設計ASICを数千個規模のポッ 垂直統合で電力・調達・スケジューリングを内製最適 需要の内製化が潜在市場を削る。2026年にカス ドで運用 化。Cerebrasは外販＋自社クラウド タムASICが市場の27.8%との予測 チップレット／CoWoSマルチダイ実装 テスト済み小ダイを高密度に再統合し歩留まりと柔 Cerebrasは単一連続ウェハ＋冗長化。チップレットは歩 パッケージ技術の進歩がCerebrasの物理優位を 軟性を両立 留まりリスクが低くHBM増設が自由 段階的に削る HBMメモリ階層 外付け大容量HBMで容量を稼ぎ帯域はスタック数で Cerebrasは44GB/枚のSRAMで帯域を稼ぐが容量が小さ 最も本質的な論点。HBM逼迫時はHBM非依存が 確保 い。HBM系は容量で圧倒（Rubin 288GB等） 調達上の強みにもなる LPU決定論的データフロー コンパイル時に全実行を静的スケジュールしSRAM 思想は近いが小ダイを多数接続。2Tパラメータ級で約 NVIDIAが2025年12月にライセンス取得しGroq 3 （Groq→NVIDIA） 上で走らせる 2,000LPUが必要との指摘 LPXとして量産。速度軸が最大競合の… リコンフィギュラブル・データフロー データフローグラフを実行時に再構成しモデル切替 3階層メモリでモデル常駐・切替に強み。Cerebrasは固 エージェント用途（多モデル切替）で優位を主 （SambaNova RDU） を高速化 定的な大規模SRAMアレイ 張。SN50はSoftBankが初号顧客 IPU MIMD（Graphcore） 多数の独立コアが各々制御流を持つMIMD＋大容量 技術思想は近縁だがダイ単位。Cerebrasは均質コアアレ 市場では後退しSoftBank傘下。特許は339件と オンチップSRAM イをウェハ規模で展開 厚く、FTO上は残存 他社ウェハスケール（Tesla Dojo／TSMC 複数ダイをウェハ上で再統合する疑似ウェハスケー Cerebrasは単一露光パターンの連続ダイ。SoW-Xはテス Dojo撤退で当面独自性維持。2027年SoW-X量産 SoW-X／Si-IF） ル実装 ト済みダイをCoWoSで40レチクル分＋HBM60個超統合 でウェハスケール実装が民主化するリスク インメモリ／デジタルインメモリ演算（d- メモリセル内で直接演算しデータ移動そのものを消 Cerebrasは「メモリを演算の隣に置く」、DIMCは「メモ 低レイテンシ推論で競合。実機検証はこれから Matrix、Fractile） す リの中で演算する」よりラディカルな解 フォトニック相互接続（Lightmatter、 光I/Oでチップ外帯域制約を外し多チップを1ドメイ Cerebrasは「ウェハ内に閉じ込める」、フォトニクスは 光CPO成熟で「1枚に収める」動機が弱まる。 Ayar Labs） ン化 「外に出しても遅くしない」真逆の解 Cerebras自身の多ウェハ接続にも応用可能 出典: [101] IEEE Spectrum: TSMC advanced pack…／[99] Groq newsroom: NVIDIA licensing a…／[100] TechCrunch: Tesla Dojo shutdown（2…／[65] SemiAnalysis: Ultra-high interact… （番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 11 / 37

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12 競争環境：2025〜2026年の構造変化 NVIDIAが「速度」軸を内製化し、分離型推論が標準化、カスタムASICが拡大。ウェハスケールの排他性は2027年に薄れ得る NVIDIAのGroq取り込み 分離型推論の標準化 カスタムASICの拡大 ウェハスケールの民主化リスク GPUソフト最適化の侵食 スタートアップの二極化 2025年12月に非独占ライセンス、創業者らが移籍。 Groq 3 LPXがフル生産。Cerebrasの最大差別化訴求が最 大競合の製品内に TSMC SoW-X（2027年量産予定、40レチクル分＋HBM60 個超）。Tesla Dojoは2025年8月撤退で当面の直接競合は 不在 AWS×Cerebras（Trainium prefill＋CS-3 decode）、 AMD×Cerebras（Helios＋WSE）、NVIDIA Vera Rubinヘ テロ構成。Cerebrasは「decode専用最速デバイス」へ SemiAnalysis/TileRT: 8×B200・FP8で494tok/s/user。 ハードを買い替えずに低レイテンシ領域へ Broadcom／Marvellが共同設計市場の約95%。2026年出 荷の27.8%がカスタムASICとの予測。需要の内製化が潜 在市場を削る 淘汰（Untether消滅、Taalas→AMD、Groq→NVIDIA） と巨額調達（SambaNova 110億ドル、Etched 50億ド ル、d-Matrix 20億ドル） 出典: [99] Groq newsroom: NVIDIA licensing a…／[101] IEEE Spectrum: TSMC advanced pack…／[104] Tom's Hardware: Custom AI ASICs f…／[65] SemiAnalysis: Ultra-high interact…（番 号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 12 / 37

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13 直接競合 直接競合11社。GPU大手（NVIDIA・AMD・Intel）、クラウドASIC（AWS）、SRAM系・推論専用スタートアップ 企業 NVIDIA 所在地 米国 AMD 米国 Amazon Web Services （Annapurna Labs） Intel（Habana） 米国 米国 Groq（技術はNVIDIAへライセンス） 米国 SambaNova Systems 米国 Tenstorrent カナダ d-Matrix 米国 Etched 米国 Positron AI 米国 MatX 米国 関連製品・技術 対象企業との関係 Blackwell B200/B300/GB300、Vera Rubin（R200: HBM4 288GB、FP4 最大の直接競合かつ比較対象。2025年12月にGroq技術をライセンスし「速度」 5… 軸を自社製品化。FY2027 Q2データセンター売上890… Instinct MI350X/MI355X、MI400（MI455X/MI430X）、Heliosラック、 直接競合であると同時に、Series H投資家・分離型推論（Helios prefill＋WSE EPYC。… decode）の提携先 Trainium3（GA 2025年12月）、Trainium4（開発中、NVLink Fusion対 自社ASICで直接競合しつつ、Bedrock上でTrainium prefill＋CS-3 decodeの分離 応）、Infer… 型推論を2027年Q1に提供… Gaudi 3、Crescent Island（推論GPU、LPDDR5X 160GB、2026年サン アクセラレータで直接競合。Xeon CPU推論は代替技術。SambaNovaに出資・提 プル）、Jagu… 携。Habana由来のテンソルアドレッシング特許はD… LPU（決定論的SRAMベース）、GroqCloud。NVIDIA側でGroq 3 LPX（フ Cerebrasの最大の速度競合。2025年12月にNVIDIAと非独占ライセンス契約、創 ル生産）、LP35（20… 業者Jonathan Ross等がNVIDIAへ… SN40L、SN50 RDU（2026年2月発表、2026年後半出荷、SoftBankが初 直接競合。2026年7月Series F 10億ドル（評価額110億ドル）。Intelとの提携。 号顧客）、SambaNova… Llama 3.3 70Bで895tok/… Wormhole、Blackhole、Galaxy Blackhole（2026年4-5月GA、 低価格・オープン路線の直接競合。NVIDIA DGX比で1/3〜1/5の価格。日本 $110,000/シス… （ai&）に展開 Corsair（デジタル・インメモリ演算）、JetStream、Aviator、Raptor 低レイテンシ推論の直接競合かつインメモリ演算という代替技術。2025年11月 （積層DRAM） Series C 2.75億ドル（評価額20億ドル） Sohu（Transformer専用ASIC、TSMC N4P、HBM3E 144GB/チップ） 推論専用ASICの直接競合。累計8億ドル調達、10億ドルの署名済み契約を主張 （第三者ベンチマークなし）。登録特許2件（テンソル分散・テンソ… Atlas（出荷中）、Asimov（2027年量産、2TB/アクセラレータ）、Titan 電力効率・大容量メモリ路線の直接競合。2026年2月Series B 2.3億ドル（評価額 10億ドル超、QIA・Arm参加） LLM特化プロセッサ（製品名未公表、2027年出荷見込み） LLM専用シリコンの直接競合。2026年2月Series B 5億ドル（Jane Street等、 Marvell参加） 出典: [103] NVIDIA: FY2027 Q2 results／[99] Groq newsroom: NVIDIA licensing a…／[102] TechCrunch: SambaNova Series F（20…／[105] The Register: Tenstorrent Galaxy …（番号は出典 スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 13 / 37

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14 間接競合・代替技術・サプライヤー 自社消費型ASIC（Google・Microsoft・Meta）、中国・韓国勢、GPUネオクラウド・推論クラウド、光インターコネクト、そしてTSMC 企業 Google（Alphabet） 区分 Microsoft Meta Platforms Graphcore（SoftBank傘下） 間接競合 間接競合 間接競合 Huawei（HiSilicon） Qualcomm 間接競合 間接競合 FuriosaAI 間接競合 Rebellions 間接競合 Tesla（Dojo—撤退） 代替技術 TSMC サプライヤー Broadcom 間接競合 CoreWeave 間接競合 Fireworks AI 間接競合 Lightmatter 代替技術 間接競合 関連製品・技術 TPU v7 Ironwood（9,216チップ superpod）、TPU 8t/8i（20… 対象企業との関係 自社クラウド内消費が中心の間接競合。Google Cloud上の推論提供では直接競合。「オンチップ 常駐パラメータ」特許… Maia 200（2026年1月発表、推論特化、HBM3E 216GB、TSMC 3nm）、M… Azure内部消費の間接競合。Cerebras容量の購入者になり得る顧客候補でもある MTIA 300/400/500（Broadcomと共同、初期1GW超）、Llama API 自社ASICで間接競合。Llama APIの高速推論をCerebrasで提供した顧客でもある IPU（Colossus MK2、Bow IPU：Wafer-on-Wafer実装） 大容量オンチップSRAM＋MIMDという近縁思想の間接競合。市場では後退したが特許339件 （UK110／US93）と厚… Ascend 910C/950/960/970、CloudMatrix 384、Atlas 9… 中国市場で事実上の代替。米国輸出規制によりCerebrasと直接競合する領域は限定的 AI200（LPDDR 768GB/カード、2026年）、AI250（near-memory、… ラックスケール推論で間接競合、エッジ推論は代替技術。2024年にはCloud AI 100 Ultraで推論 側パートナ… RNGD（Tensor Contraction Processor） 電力効率特化のエンタープライズ推論で間接競合。LG AI Researchが採用。2025年7月に1.25億 ドル調達 ATOM/ATOM-Max、REBEL-Quad（UCIe-Advancedチップレット） 間接競合。2025年9月Series C 2.5億ドル（Arm・Samsung）、2026年3月IPO前に4億ドル追 加… Dojo D1トレーニングタイル（TSMC InFO_SoW、25ダイ）→2025年8月に Cerebras以外の主要なウェハスケール的アプローチが消滅した撤退事例。技術的差別化の希少 終了… 性を高める一方、方式の難易… 5nm/3nm/2nmプロセス、CoWoS、InFO_SoW、SoW-X（2027年量産予 全WSEを製造する最重要サプライヤー。同時にSoW-Xで他社に「ウェハスケール実装」を提供 定：… し得る代替技術のイネーブラー… XPUカスタムASIC共同設計（Google TPU、OpenAI 10GW、Meta MTI… 顧客のカスタムASICを可能にすることでCerebrasの潜在需要を吸収する間接競合。AIバックロ グ730億ドル（要確… GPUネオクラウド（GB200/GB300/Vera Rubin）、マネージド推論 AIインフラ容量の獲得競争で間接競合。マルチベンダー化すればパートナー候補。Q2 2026売上 25.75億ドル、バック… 推論クラウド（オープンウェイトモデル、GPUベース） トークン販売市場で間接競合（Nemotron 3 Ultraで164tok/sとCerebrasとは1桁違う速度 帯）。… Passage M1000（フォトニック・スーパーチップ、114Tbps）、Passage L… 光インターコネクトによるスケールアップは「1枚のウェハに閉じ込める」戦略と競合する代替 技術。フォトニック・ウェハ給電特… 出典: [104] Tom's Hardware: Custom AI ASICs f…／[111] DCD: Huawei Ascend roadmap／[116] DCD: Neocloud results Q2 2026（Cor…／[101] IEEE Spectrum: TSMC advanced pack…（番 号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 14 / 37

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15 競争優位性評価 評価22項目：◎4・○8・△7・×3。速度・契約・製造・エージェント用途が強く、容量・ロックイン・中国市場が弱い ◎ 顧客が選択する大きな理由になり得る強い優位性 ○ 一定の優位性 △ 限定的・条件付き × 弱い／競合に劣る可能性 ID ニーズ（優位性） 製品 評価 A01 同じ知能のまま応答を10倍速くしたい Cerebras Inference／CS… ◎ A02 最先端モデルの高速版を独占的に提供したい OpenAI GPT-5.6 Sol Ul… ◎ A03 他社が作れないコンピュートを確保したい WSE製造・実装（全製品） ◎ A04 多段エージェントの端到端完了時間を短縮したい Cerebras Code／Inferen… ◎ A05 速度のために精度を犠牲にしたくない Cerebras Inference ○ A06 HBM供給制約に左右されずに容量を確保したい WSE（SRAM設計） ○ A07 GPU分散並列の複雑さなしに大規模学習したい CS-3クラスタ＋Weight Strea… ○ A08 A09 既存GPU/ASIC投資を活かしつつdecodeを高速化したい 既存コードを変えずに最速プロバイダへ切り替えたい 分離型推論（AMD／AWS） Cerebras Inference（Op… ○ ○ A10 自国語モデルと国内インフラを一体で整備したい Cerebras for Nations ○ A11 「世界最速」を第三者データで確認したい Cerebras Inference A12 供給能力と財務基盤を確認したい 全製品 残り10項目（○の一部・△・×）はMarkdown第5章／HTML「Competitive Advantage」参照 ○ ○ 評価理由（要約） 1ユーザーあたり1,800〜4,400tok/sは第三者計測（Artificial Analysis）でも最速帯。物理的 な… OpenAIとの複数年750MW契約により、フロンティアモデルの「Ultrafast」ティアを唯一担 う地位（750tok/… ウェハスケール製造（レチクル跨ぎ配線、冗長化、CTE吸収コネクタ、垂直給電・水冷）は 商用で唯一。Tesla Dojoは20… Cognition（13倍高速）、Lovable、Notion等の採用。生成速度がループ全体の時間を支配す る用途で価値が最… 16bit精度を維持したまま高速化（Artificial Analysis CEOが品質を確認とコメント）。低精度 量子化で… HBM非依存のためHBM逼迫（SK hynix／Samsung／Micron依存）の影響を受けない。調達 上の独立性 単一システム向けコンパイルでクラスタ実行、最大2,048台・256exaFLOPS。 MemoryX/SwarmXで演算と重… AMD Helios＋WSEでtok/s/W最大5倍、AWS Trainium＋CS-3をBedrockで提供予定。「de… OpenAI互換、Hugging Face上の推論プロバイダで首位（月間500万リクエスト超）、Docker ／Vercel… Jais／Nanda／SHERKALA等の実績、G42・英国政府・DOEとの関係。ハード＋モデル共同 開発＋人材投資のパッケ… Artificial Analysisで継続的に最速（CEOコメント）。ブランド認知の源泉 RPO 254億ドル、現金等67億ドル、8.5億ドルのリボルビング枠、契約済み容量600MW超 出典: [63] Artificial Analysis: Providers le…／[23] GPT-5.6 Sol Ultrafast（2026-08-13）／[6] Cerebras Unveils CS-4（2026-08-18）／[66] MLCommons: MLPerf Inference v6.0（…（番号は出 典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 15 / 37

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16 強い優位性トップ10 上位4件（◎）は物理・契約・製造・用途に根差す。○の多くは提携・エコシステム・財務など非特許資産に依存 ◎ 強い優位性 ○ 一定の優位性 △ 限定的 × 弱い 競合上の主要リスク NVIDIAがGroq LPXを製品化、TileRTで8×B200が494tok/s/userに到達。… OpenAIは同時にAWS Trainium 2GW、Broadcom 10GW、Cerebrasワラ… TSMC SoW-X（2027年量産予定）が他社にウェハスケール実装を提供。学術（UCSD Si-IF… エージェント処理ではツール実行（CPU側）が律速する場合があり、速度価値が減衰 するとの指摘 4 1. ◎ 同じ知能のまま応答を10倍速くしたい 8 1ユーザーあたり1,800〜4,400tok/sは第三者計測（Artificial Analy… 7 2. ◎ 最先端モデルの高速版を独占的に提供したい 3 OpenAIとの複数年750MW契約により、フロンティアモデルの「Ultrafast」ティアを… 3. ◎ 他社が作れないコンピュートを確保したい ウェハスケール製造（レチクル跨ぎ配線、冗長化、CTE吸収コネクタ、垂直給電・水冷）は商用で唯一… 4. ◎ 多段エージェントの端到端完了時間を短縮したい Cognition（13倍高速）、Lovable、Notion等の採用。生成速度がループ全体の… 5. ○ 速度のために精度を犠牲にしたくない 16bit精度を維持したまま高速化（Artificial Analysis CEOが品質を確認… 6. ○ HBM供給制約に左右されずに容量を確保したい HBM非依存のためHBM逼迫（SK hynix／Samsung／Micron依存）の影響を受け… 7. ○ GPU分散並列の複雑さなしに大規模学習したい 単一システム向けコンパイルでクラスタ実行、最大2,048台・256exaFLOPS。Memor… 8. ○ 既存GPU/ASIC投資を活かしつつdecodeを高速化したい AMD Helios＋WSEでtok/s/W最大5倍、AWS Trainium＋CS-3をBe… 9. ○ 既存コードを変えずに最速プロバイダへ切り替えたい OpenAI互換、Hugging Face上の推論プロバイダで首位（月間500万リクエスト超）… 10. ○ 自国語モデルと国内インフラを一体で整備したい Jais／Nanda／SHERKALA等の実績、G42・英国政府・DOEとの関係。ハード＋モデ… 出典: [63] Artificial Analysis: Providers le…／[23] GPT-5.6 Sol Ultrafast（2026-08-13）／[24] AMD and Cerebras 分離型推論（2026-07-23）／[11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 16 / 37 （番号は出典スライド参照）

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17 特許ポートフォリオ概観 確認できた33ファミリー・米国登録52件。実装系と実行モデル系の二本柱を継続出願で長期に積層 33 主要特許ファミリー数 T01 ウェハスケール集積・レ… T02 ウェハ加工・露光プロセ… T03 CTE差吸収・機械実装（… T04 熱界面・冷却 T05 電源供給・システム統合 T06 冗長性・歩留まり・信頼性 T07 データフロー実行モデル… T08 ISA・データ構造記述子・… T09 オンウェハ・ファブリッ… T10 スパース性・ウェーブレ… T11 数値表現・演算精度 T12 コンパイラ・配置・スケ… T13 オンチップメモリ階層・… T14 自己回帰推論・パイプラ… T15 ウェハ間スケールアウト… T16 分離型推論・サービング… 73 登録特許数（公報ベース） 8公開・係属中の特許出願 1 2 3 1 1 1 7 3 2 3 2 4 1 1 1 0 6＋PCT グローバル出願国・地域数 ポートフォリオの特徴 2017年2〜4月優先の「Accelerated deep learning」系（wavelet／タスク起動／同期 ／DSD）が実行モデルの基幹。米欧日（基本発明は中韓加も）で登録 2017年7〜8月優先のウェハスケール実装系（レチクル跨ぎ配線・CTE吸収・締結・熱 界面・垂直給電・冗長化）は米国単独で8登録＋1係属を維持 2019年優先の配置・コンパイラ3兄弟（PF20〜22）と動的ルーティング（PF19）が 2024〜26年に登録。US12625745は2043年満了で最長 推論に直結する公開出願はPF24（2026年2月公開・係属中）のみ。Weight Streaming／MemoryX／分離型推論の公報は未確認 米国継続の放棄8件は全て登録取得後の追加出願。権利は確保済み 出典: [74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[78] Google Patents: US10699189B2（Acce…／[79] Google Patents: US10366967B2（Mult…／[98] GreyB Insights;Gate: Cerebras Sys…（番 号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 17 / 37

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18 グローバル特許展開 権利は米国に集中。基本発明のみ6法域、2017年PCT群はEP/JP/CA、2019年以降は米国のみ。UAE・台湾・欧州実装系に権利なし US（登録） US（係属中公開） WO（PCT公開） EP（登録） JP（登録） CN（登録） KR（登録） CA（登録） ファミリー数ベース: US:32、WO:21、EP:7、JP:5、CN:1、KR:1、CA:5 52 8 21 7 6 2 1 5 法域 米国 対象企業の権利 知財上の意味（要約） 登録52件・公開出願68件（Justia）。 権利の厚みと事業の重心が一致。継続出願の 33ファミリー全てが米国に権利化また 積層で2038〜2043年まで権利更新 は係属。実装系… PCT WO公開21件確認（2017〜2021年優 2019年以降の優先出願で国内移行が確認でき （WIPO） 先）。2020年8月優先のWO2022034542 ず、米国集中戦略への転換が推定される 以… 欧州（EP） 登録7件（基本発明＋2017年PCT群6 DC事業を欧州で拡大する一方、実装系・推論 件）。全てB1登録・Active。指定国の有 系の権利がなく、Graphcore等のBSP同期特 効化状況は… 許との関係を確認する必要 日本 登録6件（JP6832050B2、 基本特許は日本で確保。日本市場での事業拡 JP6755541B2、JP6854473B2、 大（ソブリンAI、TED販路）に対し推論・実 JP6860… 装系の権利が無い 中国 登録2件（CN110869946B、 市場参入不可を前提に基本特許のみ確保する CN113792847B：基本発明と分割）。出 防衛的最小構成。中国企業のウェハスケール 願人「大脑系… 模倣に対する牽制力は限定的 韓国 登録1件（KR102369209B1：基本発 基本特許1件のみ。韓国勢のチップレット・ 明）。出願人「세레브라스 시스템즈 인코 PE融合特許が米国でも登録されており、逆に 포레이티드」 Cerebrasの韓国権利は薄い カナダ 登録5件（CA3051990C、 R&D拠点・DC所在国として基本特許群を確 CA3060350C、CA3060356C、 保。Tenstorrentとの人材・技術競合地 CA3060368… 台湾 今回の公開情報調査範囲では確認でき 製造地でありながらCerebras名義の台湾権利 ない が確認できない。競合はTW出願を厚く持つ 出典: [84] Google Patents: JP6832050B2／[85] Google Patents: CN110869946B／[86] Google Patents: KR102369209B1／[87] Google Patents: EP3563307B1（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 18 / 37

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19 主要特許ファミリー（重要度：高） 重要度「高」15ファミリー。実装系はPF26（マルチダイ相互接続）を頂点に工程連鎖を構成、実行モデル系はPF01を起点に継続で更新 ID PF01 代表公報 US10699189B2 PF02 PF05 PF07 PF08 PF16 PF19 PF20 PF21 PF22 PF24 PF26 PF28 PF29 PF32 US10614357B2 US11062200B2 US10726329B2 US11157806B2 US11328208B2 US12177133B2 US12204954B2 US12625745B2 US12705112B2 US20260057263A1 US10366967B2 US10468369B2 US10923412B2 US10840216B2 発明名称 加速化ディープラーニング（基本発明） 法域 US・WO・EP・JP・CN・ KR・CA データフロー起動タスク US・WO・EP・JP・CA タスク同期（仮想チャネル単位のブロック／解除） US・WO・EP データ構造記述子（DSD） US・WO・EP・JP・CA タスク・アクティベーション US・WO・EP・JP・CA 処理エレメント冗長化（歩留まり） US・WO 動的ルーティング US・WO 演算とメモリの配置最適化 US 効率最適化配置（多目的最適化） US・WO 線形演算子の分散配置 US・WO 自己回帰推論のためのシステムと方法 US マルチダイ相互接続（ウェハスケール集積・レチクル跨ぎ配線） US 熱膨張係数の異なる基板の接合（エラストマコネクタ） US 摺動熱界面（2層TIM） US 複数相互接続ダイへの給電（垂直給電・液冷統合） US 出典: [78] Google Patents: US10699189B2（Acce…／[79] Google Patents: US10366967B2（Mult…／[80] Google Patents: US20260057263A1（A…／[81] Google Patents: US12625745 （Optimi…（番号は出典スライド参照） ステータス 登録済 技術分類 T07 優先 2017 登録済 登録＋継続係属 登録済 登録済 登録済 登録＋継続係属 登録＋継続係属 登録＋継続係属 登録済 係属中 登録＋継続係属 登録済 登録済 登録済 T07 T07 T08 T07 T06 T09 T12 T12 T12 T14 T01 T03 T04 T05 2017 2017 2017 2017 2018 2019 2019 2019 2019 2024 2017 2017 2018 2019 Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 19 / 37

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20 技術分類と注力領域 実行モデル（T07）・配置（T12）・実装（T01〜T06）が厚く、推論（T14）・スケールアウト（T15）は1件、分離型推論・サービング（T16）はゼロ 分類 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 タイトル ウェハスケール集積・レチクル跨ぎ配線 ウェハ加工・露光プロセス（階層露光・オリフィス加工） CTE差吸収・機械実装（エラストマコネクタ・締結・アライ メント） 熱界面・冷却 電源供給・システム統合 冗長性・歩留まり・信頼性 データフロー実行モデル・タスク起動 ISA・データ構造記述子・ベクタ演算 オンウェハ・ファブリック／ルーティング／フロー制御 スパース性・ウェーブレットフィルタリング 数値表現・演算精度 コンパイラ・配置・スケジューリング オンチップメモリ階層・メモリファブリック上の演算 自己回帰推論・パイプライン配置 ウェハ間スケールアウト・外部メモリ結合 分離型推論・サービング／API・ソフトウェア 件数 1 2 3 事業上の意味 WSEそのものの基幹。ウェハスケール参入者が回避しにくい工程 量産コストと歩留まりを左右する製造ノウハウの権利化 はんだ付けなしで数十万点接続を維持する実装の核。CSシステム量産の必須通過点 1 1 1 7 3 2 3 2 4 1 1 1 0 20kW級ウェハの水冷を成立させる要素。CS-4（3ウェハ/ラック）で重要性増 数千A級給電のシステム設計。実装ファミリーA/B/Cを束ねる統合層で交渉価値が高い（推定） ウェハ全面を良品化する歩留まり技術。ウェハスケールの経済性の前提 WSEコアの実行モデルの基幹群。2017年優先・2038年満了に向け継続で更新中 命令効率とコンパイラ抽象（CSL）の基盤。Habana系のテンソルアドレッシング特許と近接 90万コアの無損失通信。Rex Computing（NoC）との係争領域に隣接 非構造スパース性のネイティブ処理という差別化訴求を支える。NVIDIA構造化スパース特許と対比 低精度学習での精度維持。16bit維持推論の品質訴求とは間接的関係 ハードの性能を引き出すソフト資産の中核。US12625745は2043年満了で最長 CNN系ワークロードの効率化。米空軍契約支援案件 推論クラウド事業に直結する唯一の公開出願（係属中）。海外出願未確認 MemoryX/SwarmX/Weight Streaming/CS-4の3ウェハ接続に明示対応する公報は未確認（ホワ… 事業価値の中心だが公開特許は今回の調査範囲では確認できない（最大のホワイトスペース） 出典: [74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[78] Google Patents: US10699189B2（Acce…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 20 / 37

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21 出願年別・ステータス別傾向 優先年は2017年に集中（15ファミリー）、2019年（8）が第2波。以後は年1件程度で、直近はCNN最適化（2023）と自己回帰推論（2024） 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 優先年別ファミリー数 15 2019 7 2020 8 2021 1 2022 0 2023 0 2024 1 2025 1 2026 米国登録年別件数（登録52件） 出典: [74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[75] Justia Patents: Sean Lie（発明者）／[76] Justia Patents: Jean-Philippe Fri…（番号は出典スライド参照） 7 登録済 10 登録＋継続係属 10 係属中 10 PCT終了・移行未確認 6 ステータス別ファミリー数 3 高 4 中 2 低 重要度別ファミリー数 24 6 2 1 15 16 2 Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 21 / 37

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22 優位性×特許保護 ◎○優位性12件のうち直接保護（○）は3件、間接（△）4件、確認しづらい（×）5件。契約・API・ソブリン・資本は特許外 特許保護：○ 中核的優位性を直接支える特許あり △ 間接的・周辺的 × 公開特許からは確認しづらい 優位性 評価 保護 対応ファミリー 超低レイテンシ推論（1ユーザーあたり1,800〜4,400tok/s） ◎ ○ PF01、PF02、PF08、PF07、PF19、 PF24 OpenAIフロンティアモデルの高速版（Ultrafast）を担う契約上の ◎ × PF24 地位 商用で唯一のウェハスケール製造・実装能力 ◎ ○ PF26、PF16、PF28、PF29、PF32、 PF27、PF31、PF30、PF33 エージェント型ワークフローの端到端時間短縮 ◎ △ PF24、PF01、PF19 16bit精度を維持したままの高速化（品質と速度の両立） ○ △ PF12、PF13 HBM非依存による調達独立性 ○ ○ PF01、PF26、PF16 単一システム向けコンパイルでの大規模学習（Weight Streaming ○ ／MemoryX／SwarmX） 分離型推論のdecode専用最速デバイスとしての地位（AMD／AWS ○ 提携） OpenAI互換API・開発者採用の容易さ（HF推論プロバイダ首位） ○ △ PF15、PF22、PF20、PF21 △ PF24 × — ソブリンAIプログラム（Cerebras for Nations） ○ × — 第三者ベンチマークで継続的に最速という認知 ○ × PF01 受注残254億ドル・現金67億ドル・600MW超の契約済み容量 ○ × — 非特許資産／コメント 速度の源泉であるウェハスケール・データフロー実行は基本特許群（2017年優先、米欧日 で登録）で直接支えられる。推論… 優位性の本質は契約・資本関係・供給能力であり、公開特許から直接保護を確認しづらい。 競合が同等速度を実現すれば契約更… 製造（レチクル跨ぎ配線・階層露光）→実装（CTE吸収・締結・熱界面）→システム（垂直 給電）の工程連鎖を米国特許で面… 速度自体はアーキテクチャ特許で支えられるが、用途価値（エージェントの多段ループ短 縮）はソフト統合・提携に依存し、特… 数値表現・確率的丸めの特許は学習時の精度維持が主眼で、推論での16bit維持は設計選択 に近い。間接的・周辺的な保護… PEごとにローカルメモリを持つアーキテクチャ（PF01）とウェハスケール集積（PF26）が HBM非依存の物理基盤。… スケールド・ファブリック（PF15）と配置3兄弟（PF20〜22）が周辺を支えるが、weight streamin… decode側のパイプライン配置（PF24、係属中）が間接的に関係するが、prefill/decode分 離のオーケ… ソフトウェア・エコシステム資産であり公開特許からは保護を確認しづらい。互換性は同時 に低いスイッチングコストを意味する 政府関係・共同開発・規制対応という非特許資産に全面的に依存。モデル所有権を現地機関 に残す設計はむしろ知財を「渡す」… ブランド資産。基盤となる速度は特許群に支えられるが、認知そのものは特許で守れない。 MLPerf未提出は弱点 財務・契約資産。特許とは無関係だが、特許ライセンス交渉や訴訟対応の体力にはなる 出典: [74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[80] Google Patents: US20260057263A1（A…／[23] GPT-5.6 Sol Ultrafast（2026-08-13）／[43] Hugging Face / DataRobot / Docker…（番号 は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 22 / 37

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23 特許で守られている強み 「ウェハを切らない」製造・実装の工程連鎖と、データフロー実行の基本特許群が米国（一部は欧日加）で確保されている 強み ウェハスケール製造・実装（レチクル跨ぎ配線、冗長 化、CTE吸収コネクタ、摺動熱界面、垂直給電） データフロー実行モデル（wavelet、タスク起動、同 期、DSD、ファブリックベクタ） オンウェハ・ファブリックのフロー制御・動的ルーティ ング HBM非依存のSRAM常駐アーキテクチャ 関連ファミリー PF26、PF16、PF28、PF29、 PF32、PF27、PF31 PF01、PF02、PF05、PF07、 PF08、PF11 PF10、PF19 PF01、PF26、PF16 コンパイラの配置最適化（演算・メモリ配置、線形演算 PF20、PF21、PF22、PF03 子分散、多目的最適化） コメント 米国で製造→実装→システムの工程連鎖を面的に確保。継続出願で2026年 まで権利範囲を拡張中。海外権利は基本的に無し 2017年優先の基本特許群。EP・JP・CA、基本発明はCN・KRでも登録。 2038年満了に向け継続で更新 90万コア間の無損失通信の基盤。動的ルーティングは2025年に継続係属。 Rex Computing係争領域に隣接するため注意 物理基盤は特許で支えられるが、「オンチップ常駐パラメータ」自体は Google等の権利との関係を確認する必要 ハード性能を引き出すソフト資産。US12625745は2043年満了で最長。海 外未確認 出典: [79] Google Patents: US10366967B2（Mult…／[78] Google Patents: US10699189B2（Acce…／[129] Google Patents: US11328208B2（PE r…／[130] Google Patents: US12177133B2 （Dyna…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 23 / 37

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24 特許だけでは守りにくい強み 「最速」認知、API互換、分離型推論の標準ポジション、Weight Streamingは公開特許が薄く、契約・運用・出願強化で補完が必要 強み 「世界最速」という認知と第三者ベンチマー クでの継続的首位 特許で守りにくい理由 補完策 速度はアーキテクチャ特許の帰結だが、認知そのものは特許で守れず、 ベンチマーク公開の継続、MLPerf参加、速度 GPU側のソフト最適化（TileRT等）やGroq→NVIDIAの追随を特許で止める 指標の標準化への関与 こともできない OpenAI互換APIと開発者エコシステム API仕様・SDK・統合はソフトウェアであり、公開特許は確認できない。互 サービス品質・価格・モデルラインアップ、 換性設計は本質的に模倣可能 認証パートナー制度、契約 分離型推論（prefill/decode分離）における標 オーケストレーション・KVキャッシュ転送・相互接続に関する公開特許が AMD・AWSとの共同出願・クロスライセン 準ポジション 確認できず、提携先のハード・ソフト権利にも依存 ス、標準化活動、早期の出願 16bit精度維持の高速推論 設計選択に近く、数値表現特許は学習時の精度が主眼。低精度化の進展で モデル提供元との品質共同検証、精度指標の 差別化自体が縮小し得る 公開 Weight Streaming／MemoryX／SwarmXに 製品としては公表済みだが、明示的にクレームする公報は確認できない。 外部メモリ結合・重みブロードキャスト・勾 よる大規模学習の単純化 周辺特許（PF15、PF22）のみ 配リダクションの出願強化 供給能力・データセンター運用・電力確保 契約・建設・運用の実行力であり特許対象外。DC運用実績の不足が指摘さ 運用自動化・信頼性技術の出願、実績の積み れる 上げ 出典: [63] Artificial Analysis: Providers le…／[66] MLCommons: MLPerf Inference v6.0（…／[33] Cerebras blog: MemoryX / SwarmX（2…／[24] AMD and Cerebras 分離型推論（2026-0723）（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 24 / 37

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25 非特許資産に依存する強み OpenAI契約・TSMC関係・600MW超のDC容量・提携・エコシステム・人材が優位の大半を支える。契約更改と供給契約は知財と同列の経営課題 資産 種別 OpenAIとの複数年契約（750MW、2GWオプション、ワラント・ローン） 契約・資本関係 支える優位性 A02、A12 TSMCとの製造関係（5nm単独ノード）と歩留まり・欠陥マップのノウハ サプライチェーン・トレー A03、A06 ウ ドシークレット 契約済みDC容量600MW超（OKC、モントリオール、フィンランド インフラ・契約 A12、A16 165MW、フランス、ノルウェー等） AMD・AWSとの分離型推論提携（Helios／Trainium＋WSE） 提携 A08 ソフトウェアスタック（グラフコンパイラ、CSL、PyTorch対応、Model ソフトウェア・ノウハウ A01、A07、A09 Zoo、推論サービング… 開発者エコシステム（OpenAI互換API、Hugging Face推論プロバイダ首 エコシステム・ブランド A09、A11 位・月間500万リ… 第三者ベンチマーク（Artificial Analysis）での最速認知、Hot Chips等 ブランド A11 の技術発表 G42／MBZUAI・英国政府・DOE・Cerebras for Nationsによる政府・ソ 顧客関係・規制対応 A10 ブリン関… モデル提供元との協業（Meta Llama API、Mistral、Qwen、OpenAI 提携・データ A05、A10 gpt-o… 推論クラウド運用データ（負荷・レイテンシ・モデル別特性） データ A01、A14 創業チーム（SeaMicro出身5名）と主要発明者（Lie、James、 人材 A01、A03 Morrison、Fricke… 重要性 高い リスク 単一顧客集中、契約実額の開示差（100億ドル超 vs 200億ド ル超）、ワラン… 単一ノード・単一ファウンドリ依存、3nm移行、長期供給契 約なし 建設遅延、電力確保、運用実績不足 高い 高い 提携先が自社完結の分離型構成へ移行する可能性 CUDA比の成熟度、人材流出 高い 低スイッチングコスト 中〜高 MLPerf未提出、競合の追随 高い CFIUS再審査、地政学 中〜高 モデル側の提供先分散 中 高い 活用度は未公表 キーパーソン依存 極めて高い 極めて高い 出典: [12] Q1 2026 決算プレスリリース（2026-06-23）／[58] Futurum: Cerebras S-1 Teardown／[27] Compute Nordic Finland 165MW（2026…／[17] Series G（2025-09-30）（番号は出典ス ライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 25 / 37

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26 競合特許ランドスケープ（検証済み代表特許） 検証済み50件のうち、Cerebrasの中核領域と最も近接する12件。全件はMarkdown第10章参照 出願人 Groq Inc 公報番号 US11263129B1 名称 Processor architecture 対応分類 T07/T12 Groq Inc US12001383B2 Deterministic memory for tensor streami… T15/T13 Graphcore Ltd US10564970B2 Synchronization in a multi-tile process… T07 Graphcore Ltd US11023413B2 Synchronization in a multi-tile, multi-… T09/T15 Tenstorrent AI ULC US11934897B2 Application data flow graph execution u… T07/T09 Taiwan Semiconductor … US11444038B2 Forming large chips through stitching T01/T02 Google LLC US9747546B2 Neural network processor T07 Google LLC US11501144B2 Neural network accelerator with paramet… T13/T14 Nvidia Corp US11392829B1 Managing data sparsity for neural netwo… T10 Intel Overseas Fundin… US11321092B1 Tensor-based memory access T08 D Matrix Corp US11847072B2 AI accelerator apparatus using in-memor… T13/T14 Lightmatter Inc US11947164B2 Photonic wafer communication systems an… T05/T01 比較上の意味（要約） 決定論的スケジューリング／データフロー実行。Cerebrasのタスク同期・wavelet 駆動と同じ「コンパイ… オンチップSRAM重視の推論／メモリ・ディスアグリゲーション。Cerebrasのonwafer SRAM＋… 決定論的スケジューリング。Cerebrasのtask synchronizationに対応するBSP方式 の基… メッシュ／ファブリック＋決定論的スケジューリング。ウェハ内（決定的）とウ ェハ外（非決定的）を跨ぐCS-4構成… データフロー実行＋ファブリック。wavelet／dataflowグラフ実行に対する直接的 な競合設計。CN・E… ウェハスケール実装（レチクル跨ぎ配線）。WSEが成立する前提工程そのもの。サ プライヤーとの契約上の取扱いを要… データフロー／空間アーキテクチャ。TPUの基幹特許。PEアレイに対する最も広 い先行権利のひとつ オンチップSRAM重視の推論／重みストリーミングの対抗概念。「全重みをウェハ 上SRAMに置く」設計と正面から… スパース性（構造化2:4系）。Sparse Tensor Coreの中核。Cerebrasの「非構造で も効く… 決定論的スケジューリング／データ移動。Cerebrasのdata structure descriptor （… オンチップSRAM重視の推論／推論トークン速度。「SRAM常駐でHBMを避ける」 戦略と同じ狙いをDIMCで実… ウェハスケール実装＋電力供給／冷却。ウェハ全面給電という同じ物理課題を光 ウェハ側で解く。PF32（垂直給電）… 出典: [90] Google Patents: US11501144B2（Goog…／[91] Google Patents: US11263129B1（Groq…／[92] Google Patents: US11444038B2（TSMC…／[93] Google Patents: US11257746B2 （UCSD…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 26 / 37

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27 企業×技術分類マトリクス Cerebrasは実装系（T01〜T06）で独走、実行モデル系はGoogle・Groq・Graphcoreと重なり、推論・サービング系（T13〜T16）で競合に厚みがある 企業 T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07 T08 T09 T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 ◎ ○ ◎ ○ ○ ○ ◎ ◎ ○ ○ ○ ◎ △ △ △ × Cerebras Systems（… ○ × × × × × △ △ ○ ◎ △ △ × △ ○ △ NVIDIA × × × × × × ◎ × ○ × × △ × △ ○ × Groq（→NVIDIAライセンス） × × × × × × ○ × × ○ × △ × × △ × SambaNova ○ × × × × × ◎ × ○ × × × × × ○ × Graphcore（SoftBan… × × × × × × ○ × ◎ ○ × × × × △ × Tenstorrent Tesla（Dojo撤退） △ × × × × × ○ ○ × × × × × × × × TSMC ◎ ○ △ × × × × × × × × × × × × × Google × × × × × × ◎ × × × × ○ ○ △ × × AMD ○ × × × × × × × × × × × ○ △ △ × Intel／Habana × × × × × × ○ ○ × ○ × × × × × × × × × × × × ○ × × × × ○ × △ △ × AWS／Annapurna ○ × × × × × × × ○ × × × ◎ ○ × × d-Matrix ○ × × × ○ × × × ○ × × × × × ○ × Lightmatter × × × × × × × × × × × △ × ○ ○ × Etched × × × × × × × × × × × × × △ △ × Positron／MatX × × × × × × ○ × × × × × × × × × FuriosaAI ○ × × × × ○ × × × × × × × × × × Rebellions × × × × × × △ × × × × × ○ × × × Huawei ○ × × × × × × × × × × × ○ △ × × Microsoft／Meta ○ × × × ◎ ○ × × ○ × × × × × × × UCSD／UCLA（Si-IF） × × × × × × × ○ ◎ × × ○ × × × × Rex Computing（係争相… ◎ 出願確認・注力 ○ 出願確認 △ 製品・報道のみ × 今回の調査範囲では確認できない ｜ T01=ウェハスケール集積… T02=ウェハ加工・露光プ… T03=CTE差吸収・機械… T04=熱界面・冷却 T05=電源供給・システム… T06=冗長性・歩留まり・… T07= データフロー実行モ… T08=ISA・データ構造… T09=オンウェハ・ファブ… T10=スパース性・ウェー… T11=数値表現・演算精度 T12=コンパイラ・配置・… T13=オンチップメモリ階… T14=自己回帰推論・パイ… T15=ウェハ間スケールア… T16=分離型推 論・サービ… 出典: [74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[90] Google Patents: US11501144B2（Goog…／[91] Google Patents: US11263129B1（Groq…／[94] Google Patents: US10564970B2 （Grap…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 27 / 37

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28 グローバル法域別の注意点 米国は権利と事業が一致。欧州・台湾・中東・日本は事業展開に対して権利が薄く、現地競合権利（Graphcore EP等）の確認が必要 法域 米国 対象企業の権利 市場上の重要性 要追加確認 登録52件・公開出願68件（Justia）。33ファミリー全てが米国に権利化ま 極めて高い（売上の大半、DC容量の85%、OpenAI・ USPTO Patent Centerで係属8件の審査状況、Rex訴訟・IPRの現 たは係属… AWS・AMD… 状、… PCT（WIPO） WO公開21件確認（2017〜2021年優先）。2020年8月優先のWO2022034… — PATENTSCOPEで2022年以降のCerebras名義PCTの有無、PCT/US… 欧州（EP） 登録7件（基本発明＋2017年PCT群6件）。全てB1登録・Active。指定国の 高い（フィンランド165MW、フランス、ノルウェーの EP登録の指定国・有効化（DE/FR/GB/FI/NO）、UPC対象か、 有効… 新設DC、2027… Graphco… 日本 登録6件（JP6832050B2、JP6755541B2、JP6854473B2、JP… 中（TED経由の販売、日本語LLM共同開発。国内DC・ J-PlatPatで公開公報の追加確認、審査中案件の有無、商標登録状 政府プログラム参… 況、TED経由顧客… 中国 登録2件（CN110869946B、CN113792847B：基本発明と分割）。出願 低（米国輸出管理により実質参入不可） CNIPAで追加出願の有無、中国企業のウェハスケール関連出願の監視 人… 韓国 登録1件（KR102369209B1：基本発明）。出願人「세레브라스 시스템즈 인 中（HBM供給元、韓国AI半導体スタートアップとの競 KIPRISで追加出願、韓国勢の米国出願の継続監視 코포… 合、LG等の企業需… カナダ 登録5件（CA3051990C、CA3060350C、CA3060356C、CA306… 中〜高（トロントR&D拠点、モントリオールDC、決算 CIPOで追加出願、トロント拠点発明の出願動向 説明会でマニトバ・… 台湾 今回の公開情報調査範囲では確認できない 高（全WSEをTSMCで製造） TIPOでの出願有無、TSMCとの製造契約における知財条項の確認 英国 EP登録の英国有効化は未確認。UK単独出願は確認できない 中（EPCC導入、英国政府がCerebras for Nationsに… EP有効化状況、Graphcore UK権利の対抗調査 インド 今回の公開情報調査範囲では確認できない 中（バンガロール拠点は要確認、Nanda等ヒンディー インド特許庁での出願有無、拠点の実態 語モデル） UAE・中東 確認できない（GCC特許庁・UAE出願は未調査） 極めて高い（2025年売上の86%がUAE2社、Condor UAE／GCC特許出願の可否・要否、契約上の知財条項 Gala… 北欧・フランス（EP指定国） EP登録の各国有効化は未確認 高（フィンランド165MW、ノルウェー、フランスの新 EP有効化（FI/NO/FR）、DC冷却・給電技術の現地出願要否 設DC） 出典: [84] Google Patents: JP6832050B2／[87] Google Patents: EP3563307B1／[88] Google Patents: CA3060350C／[27] Compute Nordic Finland 165MW（2026…（番号は出典スライド参 照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 28 / 37

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29 FTO注意領域（法的判断ではなく追加調査領域） 20領域。唯一の「高」はRex Computingとの現実の係争。中〜高はGoogleのオンチップ常駐パラメータ。分離型推論・投機的デコーディングは不確実性が 高い ID R01 米国 中 米国、欧州、日 本、中国、韓… 米国、欧州 中 Intel／Habana（US11321092B1） 米国 Tenstorrent（US11734224B2、US11934897B2、C… 米国、中国、欧 州 R10 Transformer推論向けチップレット・フルメッシ d-Matrix（US11847072B2、US12386774B2、他8件） 米国 ュ（多ウェハ… R11〜R20（低〜中・低・不確実性）はMarkdown第12章参照 中 中 追加調査（要約） 訴訟・IPRの最新状況（和解・判決・控訴）、対象製品範 囲、設計回避の有無、Google… 独立クレームの構成要件（レイテンシ／スループット指 定、MAC増設）とWSE推論実装の対… Groq権利の帰属・ライセンス範囲、NVIDIA側の実施 権・行使権、CS-4のマルチウ… TSMC製造契約における知財・ライセンス条項、他ファ ウンドリ移行時の扱い、PF26/P… クレーム対比（裏面スタブ・TWV構成 vs コンプライア ントコネクタ経由給電）、ライセ… CS-4／SwarmXの同期方式とGraphcoreクレームの対 比、EP指定国の有効化… wavelet filteringの実装とNVIDIA／Intelクレームの対 比、EP… クレーム対比、Intel側の他のテンソルISA特許 CN/EP出願の状況、Blackhole世代の追加出願 低〜中 CS-4／CS-5のウェハ間トポロジとクレーム対比 R02 R03 リスク領域 NoCの決定論的ルーティング・関数割当（Rex Computing… オンチップ常駐パラメータによる推論加速 関連競合 地域 Rex Computing（US10355975B2、US10700968B2… 米国 Google（US11501144B2） R07 決定論的TSP・SRAM/HBMストリーミングメモリ Groq（US11263129B1、US12001383B2、 US123403… レチクル跨ぎ露光・スティッチング（大型ダイ製 TSMC（US11444038B2、US9006040B2） 造工程） ウェハスケール給電・電力分配（学術先行権利） UCSD／UCLA Si-IF（US11257746B2、現譲受人は米 海軍）、… BSP同期・マルチチップ同期（決定的／非決定的 Graphcore（US10564970B2、US11023413B2、 ドメイン跨ぎ） EP/… スパース性処理（非構造・構造化） NVIDIA（US10860922B2、US11392829B1）、Intel… R08 R09 テンソル・アドレッシングISA（DSD類似） NoCオーバーレイ／データフローグラフ実行 R04 R05 R06 水準 高 米国（関連CN出 中〜高 願あり） 米国、台湾 中 （Groq TW… 米国、台湾 中 中 出典: [95] Google Patents: US10355975B2（Rex …／[96] Justia Dockets: Rex Computing v. …／[97] D. Del. Memorandum Order（2025-01-…／[90] Google Patents: US11501144B2 （Goog…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 29 / 37

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30 ホワイトスペース・追加出願余地 14候補・出願テーマ24件。事業価値の中心にありながら公開特許が薄い領域を優先 ID W01 補強候補 分離型推論（prefill/decode分離）のオーケスト レーション Weight Streaming／MemoryX／SwarmX（外… 事業上の意味 出願テーマ例 地域 優先度 AMD・AWS提携の中核。2026年の事業モデル変化を prefill側からdecode側へのKVキャッシュ転送・圧縮、ヘ 米国、欧州、日 高 権利で固定できる テロ機器間のスケジュ… 本、カナダ W02 公表済み製品にも公開特許が確認できない最大の空 重みストリーミングのスケジューリング、外部メモリ階 米国、欧州、日 高 白。学習ビジネスと多ウェハ推論の… 層、ブロードキャストツリー、勾配集約 本 W03 多ウェハ同期・低レイテンシ接続（CS-4の3ウェ CS-4／CS-5のモジュラー化を支える。Graphcore／d- ウェハ間決定的同期、ファブリック拡張プロトコル、障害 米国、欧州、台 高 ハ、2µs） Matrix… 時のウェハ切離し 湾、日本 W04 自己回帰推論の高速化手法（投機的デコーディン 「速度」優位の次の源泉。PF24（係属中）の周辺を 投機的デコードのオンウェハ実装、受理判定の分散処理、 米国、欧州、日 高 グ、ドラフトモデル、並… 固める バッチ・ユーザー多重化 本 W05 KVキャッシュ管理（長文脈・マルチターン）の エージェント用途で長文脈化が進む中、44GB SRAM KVキャッシュのウェハ内分散配置、外部メモリへのオフ 米国、欧州 高 SRAM／外部メモリ階… 制約への回答 ロード、圧縮・量子化 W06 MoE（Mixture of Experts）モデルのウェハ配 gpt-oss、Llama 4、Qwen等MoEモデルの高速推論を エキスパートのPE領域配置、動的ルーティング（PF19の 米国、欧州、日 中〜高 置・… 支える 応用）、負荷分散 本 W07 ラック規模の給電・冷却（3ウェハ／ラック、 実装系の強みをCS-4世代に更新。欧州・カナダの新設 マルチウェハ液冷分配、電源冗長、動的電力管理（DVFS 米国、欧州 中〜高 WSE-3 Turboの… DCでの現地権利 on wafer） （FI/FR/NO/… W08 ウェハテスト・欠陥マップ・フィールド冗長化 DC事業で稼働率・寿命を左右する。PF16の運用フェ 運用中のコア再マッピング、予知保全、ウェハ間ワークロ 米国、欧州 中 （運用中の劣化対応） ーズへの拡張 ード移行 W09 低精度（FP8／FP4／MX形式）演算のウェハ実装 低精度化でメモリ帯域優位が縮む懸念への対応。 ブロック浮動小数点、混合精度の動的切替、精度回復手法 米国、欧州、日 中 と精度維持 PF12/13の推論向け更新 本 W10 推論サービング・マルチテナント・QoS（tok/s Ultrafast等の速度ティア商品化を支えるクラウド運用 速度ティア別スケジューリング、優先キュー、課金連動制 米国、欧州 中 ティア保証） 技術 御 W11〜W14および出願テーマ24件はMarkdown第13章参照 出典: [33] Cerebras blog: MemoryX / SwarmX（2…／[24] AMD and Cerebras 分離型推論（2026-07-23）／[25] AWS and Cerebras Collaboration（20…／[80] Google Patents: US20260057263A1（A…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 30 / 37

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31 経営者向け示唆 速度単独の優位が縮む前に、分離型推論・ソブリンAI・エージェント用途で「標準構成の一部」となる契約と特許を積み上げる ①速度優位は「物理」に根差すが永続ではない。NVIDIAのGroq取り込み、GPUソフト最適化、TSMC SoW-X（2027年）の三方向から侵食される ため、2027年までに分離型推論・ソブリンAI・エージェント用途で「標準構成の一部」となる契約を積み上げ、同時に分離型推論・多ウェハ・投 機的デコーディングの出願で権利面も固めるべきである。 ②公開特許は米国に集中し、売上最大のUAE、製造地の台湾、DC拡大先の欧州に権利がない。海外展開と知財展開の不整合を是正するため、新規 出願をPCT経由で欧州・日本・カナダ・UAE/GCC・台湾へ展開する方針を決める必要がある。 ③非特許資産（OpenAI契約、TSMC関係、DC容量、開発者エコシステム）が優位の大半を支える。契約更改・供給契約・人材維持を知財と同列 の経営課題として管理すべきである。 ④Rex Computing係争は現実のリスクとして開示・対応方針を整理し、決定論的NoC領域の設計回避・無効化・和解の選択肢を経営レベルで判断 する。 出典: [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[24] AMD and Cerebras 分離型推論（2026-07-23）／[25] AWS and Cerebras Collaboration（20…／[38] Cerebras for Nations（202511-11）（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 31 / 37

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32 投資家向け示唆 RPO消化の実行力、顧客集中の入替わり、GAAP/Core乖離、第三者検証の欠如、係争・依存リスクを主要モニタリング項目に ①RPO 254億ドルに対する2026年Core売上ガイダンス8.8〜8.9億ドルは、受注残消化の実行力（製造10倍化、DC建設、運用）が株価の主変数で あることを意味する。 ②顧客集中はUAE2社（2025年86%）からOpenAI（外部推計で四半期売上の7〜8割）へ入れ替わる。OpenAIはAWS・Broadcomにも巨額をコミ ットしており、契約実額（100億ドル超 vs 200億ドル超）とワラント償却の会計影響を精査すべきである。 ③知財面では、実装系特許群（米国、2038〜2040年満了）と基本特許群（米欧日中韓加、2038年）が参入障壁として機能するが、事業価値の中 心である推論クラウド・分離型推論の公開特許は薄い。競合の追随を特許で止められないため、速度優位の持続性は契約・供給力で評価すべきで ある。 ④懐疑的分析（適正価値170〜200億ドル、B200のFP8で3.07倍のthroughput/W/$）と自社主張（GPU比30倍）の乖離は大きく、MLPerf等の第 三者検証が無いことをリスクとして織り込む必要がある。 ⑤Rex Computing訴訟・IPR、TSMC単独依存、輸出管理、内部統制の不備はS-1記載事項として継続監視対象。 出典: [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12）／[13] S-1 登録届出書（2026年4月）／[58] Futurum: Cerebras S-1 Teardown／[67] Decoding Discontinuity: Cerebras …（番号は出典 スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 32 / 37

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33 技術責任者向け示唆 容量制約への回答（多ウェハ・外部メモリ・KVキャッシュ）と、推論・スケールアウト領域の出願強化・隣接権利対比を同時に進める ①SRAM 44GB/枚の容量制約に対する回答（多ウェハ分割のレイテンシ、MemoryX階層、KVキャッシュのオフロード）を設計と知財の両面で明 確化し、Weight Streaming／MemoryX／SwarmXに公開特許が無い状態を早期に解消する。 ②分離型推論では、KVキャッシュ転送・スケジューリング・SLA制御の技術を自社出願で確保し、AMD・AWSとの共同出願・クロスライセンス条 件を整理する。他社（NVIDIA Dynamo等）の権利状況は未把握であり、FTO調査を優先する。 ③CS-4以降の多ウェハ同期はGraphcoreの階層BSP特許（EP/JP/CN/KR/TW展開）と同じ問題設定であり、設計段階でクレーム対比を行う。 ④Google「オンチップ常駐パラメータ」、Groq「決定論的メモリ」、Habana「テンソルアドレッシング」、UCSD「ウェハ給電」、TSMC「レチク ル跨ぎ露光」は追加調査を要する隣接権利である。 ⑤FP8/FP4化で帯域優位が縮む懸念に対し、低精度演算器と精度回復の出願（PF12/13の推論向け更新）で差別化を維持する。 ⑥MLPerf参加や再現可能なベンチマーク公開で「速度」主張の検証性を高めることが、技術ブランドの防衛策になる。 出典: [80] Google Patents: US20260057263A1（A…／[90] Google Patents: US11501144B2（Goog…／[94] Google Patents: US10564970B2（Grap…／[66] MLCommons: MLPerf Inference v6.0（…（番号は出典スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 33 / 37

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34 重要な不確実性 S-1のIP記載、Google Patents動的欄、審査状況、2022年以降の外国出願、係争の現状、契約実額は本調査で確定できていない 事項 S-1記載の特許件数（発行済・出願中）と満了レンジ 状況 未取得（S-1本文のIntellectual Propertyセクションを本調査環境で抽 出できず） Google Patents「Worldwide applications」「… 取得失敗（JS描画） 係属中出願の審査状況、放棄・権利満了・年金納付の最新 Justia／Google Patentsの表示ベース（Abandoned 8件、Pending … 状態 2022年以降のPCT・外国出願の有無（特に推論・多ウェハ 未確認（WO2022034542以降のCerebras名義PCTは発見できず） 系） PCT/US2018/039700（マルチダイ相互接続）のWO番号と 取得失敗 各国移行 WO2022034542A1（重みスパース性）の米国国内移行 未確認 Rex Computing訴訟・IPR2022-00741の現状（判決・和 2025年1月クレーム解釈命令まで確認。以降は要追加確認 解・… OpenAI契約の実額（100億ドル超 vs 200億ドル超）とワラ 報道とS-1解説で不一致 ント条件 IPO時時価総額・発行済株式数・従業員数 情報源間で不一致（時価総額700〜950億ドル、従業員401〜784名） WSE-3 Turboの実クロック・電力とCS-4の第三者性能検証 自社主張のみ（クロック値はNextPlatformの推定） 影響 公式件数と本調査（33ファミリー・米国登録52件）の 差分が不明 家族メンバーの網羅性と引用関係の分析ができていない 係属件数・登録件数のKPIが変動し得る 海外展開が「米国集中」との評価が変わる可能性 最重要実装ファミリーの海外権利の有無 スパース性領域のファミリー数・登録数 FTOリスクR01の水準と財務影響 顧客集中・売上認識・株価評価 企業規模の把握 優位性評価A01・A17の確度 出典: [13] S-1 登録届出書（2026年4月）／[74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[98] GreyB Insights;Gate: Cerebras Sys…／[96] Justia Dockets: Rex Computing v. …（番号は出典スライ ド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 34 / 37

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35 追加調査論点 優先順位：①S-1原文のIP・訴訟記載 ②USPTO Patent Centerでの経過情報 ③PATENTSCOPE/EPO/J-PlatPatでの2022年以降出願 ④隣接権利のクレーム対 比 ⑤現地権利（欧州・台湾・UAE） 事項 S-1記載の特許件数（発行済・出願中）と満了レンジ Google Patents「Worldwide applications」「Cite… 係属中出願の審査状況、放棄・権利満了・年金納付の最新状態 2022年以降のPCT・外国出願の有無（特に推論・多ウェハ系） PCT/US2018/039700（マルチダイ相互接続）のWO番号と各国移行 WO2022034542A1（重みスパース性）の米国国内移行 Rex Computing訴訟・IPR2022-00741の現状（判決・和解・控訴） OpenAI契約の実額（100億ドル超 vs 200億ドル超）とワラント条件 IPO時時価総額・発行済株式数・従業員数 WSE-3 Turboの実クロック・電力とCS-4の第三者性能検証 TSMC製造契約の知財条項（レチクル跨ぎ露光特許の取扱い） 各国商標登録状況（Cerebras、WSE、CS-3等） 第三者集計（GreyB：全世界102件、EP9・JP9・CA8・HK1）との差分 日本国内のデータセンター・政府プログラム（GENIAC等）参画・エンドユ ーザー 競合の代表特許の海外ファミリー（Worldwide applications未取得が3… Positron／MatX／Fractile等の新興企業の特許 追加調査 S-1／S-1A原文の該当セクション確認 Espacenet／PATENTSCOPE／Lensでのファミリー突合、被引用分析 USPTO Patent Centerでの経過情報確認 PATENTSCOPE、EPO、J-PlatPat、CNIPA、KIPRISでの出願人検索 PATENTSCOPEでの出願番号検索 Google Patents／USPTOでの対応米国出願確認 PACER／PTAB記録の確認 S-1／10-Q原文の該当条項確認 SEC提出書類原文 MLPerf提出、独立ベンチマーク 契約確認（社内） TMview／J-PlatPat商標検索 段階別公報（A1/A4/B1）の重複計上の可能性を含め突合 TED・国内報道の追加調査 Espacenet等でのファミリー確認 出願公開（18か月後）の継続監視 出典: [13] S-1 登録届出書（2026年4月）／[74] Justia Patents: Cerebras Systems …／[83] Google Patents: WO2022034542A1（We…／[96] Justia Dockets: Rex Computing v. …（番号は出典 スライド参照） Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 35 / 37

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36 Sources / 出典（主要） 全130件の出典のうち主要40件。全件はMarkdown第16章・HTML「Sources」タブに種別・確認内容付きで掲載 [1] Cerebras Systems 公式サイト（トップ） https://www.cerebras.ai/ [2] Cerebras Company ページ https://www.cerebras.ai/company [6] Cerebras Unveils CS-4（2026-08-18） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/cerebras-unve ils-cs-4-30-times-faster-gpu-based-solutions [7] Cerebras Announces Third-Generation WSE（2024-… https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-announces-thir d-generation-wafer-scale-engine [10] Cerebras Launches World's Fastest AI Inferenc… https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-launches-the-world s-fastest-ai-inference [11] Q2 2026 決算プレスリリース（2026-08-12） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/cerebr as-systems-fast-inference-cloud-business-nearly-quadruples [13] S-1 登録届出書（2026年4月） https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2021728/000162828026025762/cerebras-sx1 april2026.htm [15] IPO価格決定（2026-05-13） https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-systems-announces-pricing-of-initial-p ublic-offering [16] IPOクローズ（2026-05-15） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/cerebras-systems-ann ounces-closing-initial-public-offering [17] Series G（2025-09-30） https://www.cerebras.ai/press-release/series-g [18] Series H（2026-02） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/cerebras-systems-raises-1-bill ion-series-h [21] TechCrunch: OpenAI signs deal reportedly wort… https://techcrunch.com/2026/01/14/openai-signs-deal-reportedlyworth-10-billion-for-compute-from-cerebras/ [23] GPT-5.6 Sol Ultrafast（2026-08-13） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/cerebras-pow ers-ultrafast-mode-openais-gpt-56-sol [24] AMD and Cerebras 分離型推論（2026-07-23） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/amdand-cerebras-announce-industry-leading-ultra-low-latency-and [25] AWS and Cerebras Collaboration（2026-03-13） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/a ws-and-cerebras-collaboration-aims-set-new-standard-ai [27] Compute Nordic Finland 165MW（2026-09-01） https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details/ce rebras-and-compute-nordic-finland-announce-new-165-mw-ai-data [33] Cerebras blog: MemoryX / SwarmX（2021-08-24） https://www.cerebras.ai/blog/announcing-the-cerebras-architect ure-for-extreme-scale-ai 本資料は公開情報に基づく経営・知財戦略検討用資料であり、法的意見ではありません。 [38] Cerebras for Nations（2025-11-11） https://www.cerebras.ai/press-release/cerebrasfornations [53] 東京エレクトロンデバイス: Cerebras メーカーページ https://cn.teldevice.co.jp/maker/cerebras/ [58] Futurum: Cerebras S-1 Teardown https://futurumgroup.com/insights/cerebras-s-1-teardown-is-the-23b-wafer-scaleipo-the-end-of-gpu-homogeneity/ [63] Artificial Analysis: Providers leaderboard https://artificialanalysis.ai/leaderboards/providers [65] SemiAnalysis: Ultra-high interactivity on NVI… https://newsletter.semianalysis.com/p/ultra-high-interactivity-on-nvi dia [66] MLCommons: MLPerf Inference v6.0（2026-04-01） https://mlcommons.org/2026/04/mlperf-inference-v6-0-results/ [67] Decoding Discontinuity: Cerebras IPO architec… https://www.decodingdiscontinuity.com/p/cerebras-ipo-architectur al-math-17-20-billion-value [74] Justia Patents: Cerebras Systems Inc.（譲受人一覧） https://patents.justia.com/assignee/cerebras-systems-inc [78] Google Patents: US10699189B2（Accelerated deep… https://patents.google.com/patent/US10699189B2/en [79] Google Patents: US10366967B2（Multi-die interc… https://patents.google.com/patent/US10366967B2/en [80] Google Patents: US20260057263A1（Autoregressiv… https://patents.google.com/patent/US20260057263A1/en [83] Google Patents: WO2022034542A1（Weight sparsit… https://patents.google.com/patent/WO2022034542A1/en [84] Google Patents: JP6832050B2 https://patents.google.com/patent/JP6832050B2/en [85] Google Patents: CN110869946B https://patents.google.com/patent/CN110869946B/en [90] Google Patents: US11501144B2（Google, paramete… https://patents.google.com/patent/US11501144B2/en [91] Google Patents: US11263129B1（Groq, Processor … https://patents.google.com/patent/US11263129B1/en [92] Google Patents: US11444038B2（TSMC, stitching） https://patents.google.com/patent/US11444038B2/en [94] Google Patents: US10564970B2（Graphcore, BSP s… https://patents.google.com/patent/US10564970B2/en [95] Google Patents: US10355975B2（Rex Computing） https://patents.google.com/patent/US10355975B2/en [96] Justia Dockets: Rex Computing v. Cerebras（1:2… https://dockets.justia.com/docket/delaware/dedce/1:2021cv0052 5/75162 [98] GreyB Insights;Gate: Cerebras Systems Patents https://insights.greyb.com/cerebras-systems-patents/ [99] Groq newsroom: NVIDIA licensing agreement（202… https://groq.com/newsroom/groq-and-nvidia-enter-non-exclus ive-inference-technology-licensing-agreement-to-accelerate-ai-inference-at-global-scale [101] IEEE Spectrum: TSMC advanced packaging（SoW-X） https://spectrum.ieee.org/amp/tsmc-advanced-packaging-26 67881414 Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 36 / 37

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37 Disclaimer / 免責 本スライド資料は公開情報に基づく経営・知財戦略検討用資料です。特許の有効性、権利範囲、侵害・非侵害、FTOに関する法的意見ではあ りません。出願人名の揺れ、未公開出願、譲渡、権利満了、審査経過、各国移行状況は追加確認が必要です。重要な意思決定には、専門家に よる詳細な特許調査・鑑定が必要です。 データ取得上の限界：特許件数はGoogle Patents／Justiaの個別ページで実見できた公報のみを集計しています。Google Patentsの「Worldwide applications」欄は取得できなかったため、各国対応出願 はWO/EP/JP/CN/KR/CA各ページから逆引きで確認しました。未公開出願・審査経過・権利満了は要追加確認です。 本スライドはHTMLダッシュボード（ip_strategy_dashboard_cerebras-systems_20260906.html）およびMarkdownレポート（ip_strategy_report_cerebras-systems_20260906.md）と同一データに基 づく。生成日 2026-09-06。 本資料は公開情報に基づく経営・知財戦略検討用資料であり、法的意見ではありません。 Cerebras Systems 知財・事業戦略統合分析 ｜ 2026-09-06 ｜ 37 / 37