Cerebras Systemsビジネス視点での知財分析

Cerebras Systems 知財・事業戦略分析 Consulting Edition 公開情報と代表特許 DB に基づく 経営者・投資家・技術責任者向けサマリー Global 超詳細 2026-07-07 中心問い 競争優位性は何で、どの技術・製品・特許・非特 許資産によって支えられているのか。 ウェハスケール AI プロセッサ / Wafer Scale Engine AI 推論・ AI 訓練・ HPC/ 科学計算・主権 AI インフラ 35 10 8 主要特許ファミリー 主要製品・サービス FTO 注意領域 米国公報中心、各国対応は要確認 WSE/CS/Cloud/API を含む 法的判断ではなく追加調査領域 対象企業 URL: https://www.cerebras.ai/ Sources: S01, S02, S03, S05, S09, S10 1 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy

EXECUTIVE Executive Takeaways Cerebras の勝ち筋は「 GPU クラスタとは別軸の速度・単純性・専用環境」を、物理実装 IP と運用ノウハウで束ねる点にある。 1. 事業上の競争軸 勝ち筋 WSE-3/CS-3 と Inference API により、低遅延推論・専用計 算容量・主権 AI/HPC で GPU クラスタと異なる購買理由を 形成。 2. 知財の守備範囲 IP 主要公報はウェハスケール製造、ダイ間接続、冗長化、 wavelet 通信、タスク同期、配置最適化、熱 / 電力に集中。 3. 特許だけでは守れない強み 非特許 API 体験、モデル対応、 OpenAI/AWS 等の提携、供給能力、 歩留まりデータ、データセンター運用は営業秘密 / 契約 / 実 行力が中心。 分析スコープの把握 主要特許ファミリー 35 主要製品・サービス 10 競合企業 15 FTO 注意領域 8 ホワイトスペース 10 Sources: S02, S03, S05, S09, S10 本資料の読み方 経営者 : どの勝ち筋に資本・提携・営業秘密管理を集中するか 投資家 : 特許・非特許資産が成長仮説をどこまで下支えするか 技術責任者 : 守るべき設計領域と FTO 追加調査領域をどこに置くか 2 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

DECISION 投資・経営判断上の結論 商用化の焦点は、特許そのものよりも「高速推論・専用容量」を継続的に売上へ変換する実行力にある。 成長オプション 防御可能性 Inference API 、 Dedicated Cloud 、主権 AI/HPC 、 Condor Galaxy 系ネットワーク。 速度価値を価格・ SLA ・容量販売へ変換できるかが鍵。 ウェハスケール物理実装は模倣困難。クラウドサービスの差別化は契約、運用、モデル 対応、 UX が重要。 主要リスク 投資判断の見方 NVIDIA/AMD/TPU/Trainium のエコシステム、 GPU 価格低下、データセンター電力・供 給、顧客集中。 特許網の広さだけでなく、実運用データ・提携・供給能力・顧客ロックインと接続して 評価する。 経営上の一言 ウェハスケール物理実装特許とクラウド / 運用ノウハウを結合し、 GPU とは別軸の高速 AI インフラを守る戦略。 Sources: S05, S06, S07 3 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

TECH 技術責任者向け結論 守るべき中核は、チップ単体ではなく「 WSE 物理実装 × コンパイラ / ランタイム × クラウド運用」の統合設計である。 WSE 物理実装 ウェハスケール製造、露光、ダイ間接続、冗長 PE/ ルーティング、熱・電力。 CSoft/ コンパイラ × モデル配置、データフロー、 wavelet 通信、タスク起 動 / 同期、メモリ構造管理。 システム / クラウド運用 × CS-3 、 Dedicated Cloud 、 Inference API 、 SLA 、容 量制御、モデル更新。 技術レビューで重点確認すべき論点 公開公報のクレーム範囲と実装仕様の対応関係 権利化済み領域と営業秘密として管理すべき領域の分担 競合 CPC 領域におけるクレームチャート / 設計回避余地 Sources: S02, S03, S07, S09 4 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPANY 会社・事業概要 2015 年創業の AI インフラ企業。 WSE と CS システム、推論クラウドを軸に、研究・政府・大口 AI 顧客へ展開する。 2015 Sunnyvale Nasdaq 10 15 設立年 本社 上場 製品数 競合数 公式サイト上の創業年 California, USA CBRS （公開情報） 公開情報から整理 直接 / 間接 / 代替含む 会社概要 正式社名 : Cerebras Systems Inc. CEO/ 主要経営陣 : Andrew Feldman （ CEO ）、 Sean Lie （ CTO ）、 Jean-Philippe Fricker 、 Michael James 、 Bob Komin 、 Dhiraj Ma… 創業者 : Andrew Feldman, Gary Lauterbach, Michael James, Sean Lie, Jean-Philippe Fricker 事業概要 : Wafer Scale Engine を核に、 CS-2/CS-3 オンプレ AI/HPC システム、 AI 推論クラウド、 AI スーパーコンピュータネットワークを提供。 事業の焦点 AI 推論 / 訓練の専用計算基盤 HPC/ 科学計算用途 主権 AI ・政府 / 研究機関 API/ クラウドでの開発者接点 Sources: S01, S05, S06, S07 5 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

BUSINESS 主要製品・サービス 製品群は「差別化ハードウェア」「システム」「クラウド /API 」「ソフトウェア / 運用」に分かれ、知財保護と収益化の接点が異なる。 中核チップ システム WSE-3 CS-3 System / CS-2 System クラウド /API ネットワーク / ソフト Cerebras Inference API / Cloud / Dedicated / Enterprise AI Cloud / Cerebras Code Condor Galaxy Network / CSoft / Compiler Runtime / MemoryX / SwarmX 系 / HPC / Scientific AI 製品 / サービス 主要機能 成長性 WSE-3 4 兆トランジスタ、 900,000 AI コア、 125PFLOPS 級、冗長ルーティング / コア。 高 CS-3 System WSE-3 搭載、単一論理デバイス、大規模モデル推論・訓練、冷却 / 電源冗長。 高 CS-2 System WSE-2 搭載の AI/HPC システム。 中 Cerebras Inference … 低遅延・高速トークン生成、 API 提供。 高 Dedicated / Enterpr… 専用容量、カスタムモデル、微調整 / 訓練支援、専任サポート。 高 Sources: S02, S22, S03, S05, S01, S23 6 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

BUSINESS 顧客セグメント 顧客は「速度」「専用容量」「データ主権」「科学計算」のニーズで分かれ、購買決定要因も異なる。 AI API 事業者 大規模 AI 研究所 政府 / 主権 AI HPC/ 科学計算 ニーズ : 回答生成の待ち時間を低遅延に 短縮したい 利用 : Inference API ニーズ : 大規模モデルの推論容量を大 量・高速に確保したい 利用 : CS-3 / Dedicated Cloud ニーズ : データ主権と管理権を保ち国家 AI 基盤を構築したい 利用 : CS-3 / Condor Galaxy ニーズ : 科学計算・ AI/HPC の実行時間 を短縮したい 利用 : CS-2/CS-3 エンタープライズ AI AI コーディング 製薬・材料 クラウド開発者 ニーズ : セキュリティと専用性能を両立 したい 利用 : CS-3 / Enterprise Cloud ニーズ : 対話的コード生成を高速化した い 利用 : Cerebras Code / API ニーズ : 分子動力学や創薬探索を短時間 で回したい 利用 : HPC solutions ニーズ : 既存導線から高速推論を使いた い 利用 : AWS/OpenRouter/HF 連携 示唆 同じ AI アクセラレータ市場でも、 API 事業者はレイテンシ / 価格、政府・研究機関は専用性 / データ主権、 HPC は科学コードの適合性を重視する。知財・製品ロードマップは顧 客ニーズ単位で分けて読むべきである。 Sources: S04, S05, S16, S13, S14, S01 7 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

BUSINESS 顧客ニーズとビジネスモデル 収益化はハードウェア一括販売だけでなく、クラウド /API/ 専用容量の継続価値へ広がる。 → 顧客課題 WSE/CS-3 → API/ 専用容量 観点 分析 収益モデル CS システム / 専用クラスタのハードウェア売上とクラウド / その他サービス。 2026 年 Q1 は GAAP 売上 193.4 百万ドル、ハードウェア 110.6 百万ドル、クラウド / その他 82.8 百万ドル。 顧客獲得経路 直接販売、戦略提携、 AWS 等マーケットプレイス、開発者 API 、研究機関での実績訴求。 導入障壁 価格、電力、冷却、モデル移植、既存 GPU ソフト資産、調達審査、実性能検証。 スイッチングコスト CSoft 最適化、専用容量、データ主権、オンプレ運用が粘着性を生む。 スケーラビリティ 製造・調達・データセンター・電力が制約。 API は需要拡大に乗りやすい。 粗利要素 歩留まり、パッケージ / 冷却コスト、稼働率、電力価格、価格競争、大口契約条件。 事業リスク 顧客集中、 NVIDIA/CSP 競争、 CUDA 、供給、輸出規制、モデル変化。 Sources: S04, S05, S07 → 速度・主権・単純性 → 収益化 ビジネスモデル上の主要論点 導入障壁 : 既存 GPU/CUDA 資産との比較評価 スイッチングコスト : API 互換 / モデル対応が鍵 収益性 : 電力・供給・稼働率・顧客集中が影響 投資家論点 : 成長率と大口案件の再現性 8 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

TECH コア技術と用途 Cerebras の中核技術は、巨大単一ウェハを AI 計算機として扱い、通信・配置・冗長化をソフトウェアと一体化する点にある。 Wafer Scale Engine WSE-3 巨大な単一シリコンウェハ上に多数の AI コア とオンチップ通信 / メモリを統合し、 GPU ク ラスタとは異なる計算モデルを作る。 4兆 900k 125PF トランジスタ AI コア 演算性能 WSE-3 公開情報 WSE-3 公開情報 公開情報ベース 事業上の意味 技術上の意味 低遅延・高帯域・単一論理デバイスという 購買理由を、オンプレ / クラウド /API へ 横展開できる。 欠陥・熱・電力・通信・配置をハード / ソ フトで同時に扱うため、実装ノウハウが 競争力に直結。 知財上の意味 製造・接続・冗長化・ wavelet/ 同期・配置最適化が特許化され、周辺は営業秘密で補完。 Sources: S02, S03, S22 9 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

TECH 技術的差別化要因 差別化は単一のチップスペックではなく、物理制約を抽象化するシステム・ソフトウェア能力にある。 顧客価値 低遅延推論 / 専用容量 / データ主権 / HPC 高速化 製品 WSE-3 / CS-3 / Inference API / Dedicated Cloud システム技術 冗長ルーティング / wavelet 通信 / task sync / memory placement 物理実装 ウェハスケール製造 / リソグラフィ / ダイ間接続 / 熱電力 読み解き Sources: S02, S03, S09, S10 特許で物理実装・通信・配置の一部を守り、実運用データと顧客提携でクラウド /API の差別化を維持する構造。 10 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

TECH 従来技術・周辺技術との比較 Cerebras は GPU クラスタ、 TPU/ASIC 、 LPU などの代替手段と競合するが、「単一ウェハ」の設計思想が明確に異なる。 周辺技術 概要 Cerebras との差 競争上の意味 GPU クラスタ GPU を多数接続し CUDA 等で大規模 AI を実行 単一ウェハではなく多数デバイスの分散構成 エコシステム・供給・価格で最重要競合 TPU / Trainium CSP 内製 ASIC で訓練・推論を最適化 クラウド垂直統合と専用シリコンが軸 CSP 顧客では内製選択肢となる Groq LPU 推論低遅延を前面に出す専用プロセッサ ウェハスケールではなく推論特化設計 Inference API 領域で速度価値が競合 AMD / Intel GPU データセンター GPU とオープンソフトスタック 汎用 GPU/ アクセラレータの別選択肢 価格・調達・既存資産で代替可能 HPC クラスタ CPU/GPU/ ネットワークを組み合わせ科学計算を実行 既存 HPC 資産を活用する段階的拡張 研究機関では導入慣性が強い モデル最適化 / キャッシュ 小型化・量子化・ KV cache で必要計算量を削減 ハードウェア導入を回避するソフト代替 API 事業者の TCO 比較で効く 位置づけ : GPU クラスタのエコシステム優位に対し、 Cerebras は大規模単一論理デバイス / 低遅延 / 専用容量という別軸で差別化する。 Sources: S13, S14, S15, S16 11 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPETITION 競争環境 競争はチップ性能だけでなく、 CUDA/ クラウド / モデル API/ 主権 AI 提携を含むエコシステム単位で起きる。 直接競合 (6) 間接競合 (3) NVIDIA / AMD / Google / TPU / Groq / SambaNova / Intel Tenstorrent / Graphcore / AI 推論 API 各社 代替技術 (3) エコシステム (3) Microsoft / Maia / Huawei / Ascend / HPC スーパーコンピュータ AWS / Trainium / Broadcom / Meta / MTIA 競合区分別の件数 直接競合 パートナー候補 / 代替技術 間接競合 間接競合 / サプライヤー 代替技術 顧客候補 / 代替技術 Sources: S13, S14, S07, S05, S15, S16 6 1 3 1 3 1 12 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPETITION 直接競合 NVIDIA を中心に、 GPU/ASIC/ クラウド内製アクセラレータが Cerebras の速度価値と TCO を脅かす。 NVIDIA AMD Google / TPU Groq Blackwell/Hopper GPU, DGX, CUDA 意 味 : 最重要直接競合 Instinct MI300X/ROCm 意味 : 大規模 AI/HPC GPU 競合 TPU, Google Cloud AI 意味 : クラウド AI 直接 / 間接競合 LPU, low-latency inference 意味 : 高速 推論 API 競合 SambaNova Intel Dataflow AI systems 意味 : AI 専用シス テム競合 Gaudi AI accelerators 意味 : AI アクセラ レータ競合 競争上の含意 Sources: S13, S14, S07, S16, S17, S18 Cerebras の知財優位は「 GPU を上回る全方位性能」ではなく、特定用途でのレイテンシ / 単純性 / 専用性を顧客価値に変える領域で強く効く。 13 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPETITION 間接競合・代替技術 顧客は Cerebras を GPU クラスタだけでなく、 CSP 内製 ASIC 、既存 LLM API 、モデル小型化・キャッシュとも比較する。 企業 / 手段 区分 関連製品・技術 Cerebras との関係 AWS / Trainium パートナー候補 / 代替技術 Trainium/Inferentia 提携先かつ内製代替 Tenstorrent 間接競合 AI processors, RISC-V AI チップ /IP 代替 Graphcore 間接競合 IPU データフロー型代替 Broadcom 間接競合 / サプライヤー AI ASIC, networking カスタム AI ASIC/ ネットワーク Microsoft / Maia 代替技術 Azure AI infrastructure CSP 内製代替 Meta / MTIA 顧客候補 / 代替技術 MTIA, Llama ecosystem 顧客 / 内製代替 Huawei / Ascend 代替技術 Ascend AI processors 中国市場代替 AI インフラ HPC スーパーコンピュータ 代替技術 CPU/GPU supercomputers 科学計算 /HPC で代替 示唆 : 代替技術は特許 FTO だけでなく、価格・可用性・モデル対応・開発者慣性の観点でモニタリングする。 Sources: S05, S15, S19, S20, S07, S01 14 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADVANTAGE 競争優位性評価 強い優位性は 3 件。ウェハスケール / 低遅延 / 専用環境は強い一方、ソフトウェアエコシステムは相対的にリスクが残る。 評価記号別の件数 ◎ 強い優位性 4 顧客が選択する大きな理由になり得る。低遅延・ WSE ・主権 AI など。 3 ○ 一定の優位性 用途・条件次第で優位。競合の価格 / エコシステムに左右される。 1 △ 限定的 / 条件付き 0 ◎ ○ △ 導入条件や周辺エコシステム次第で優位が揺らぐ。 × × 弱い / 劣後可能性 今回の範囲では決定的優位を確認しづらい領域。 評価の読み方 : 特許の存在は優位性の根拠の一部にすぎない。顧客の導入判断では速度、価格、互換性、 SLA 、供給能力が同時に効く。 Sources: S02, S03, S04, S05, S16, S07 15 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADVANTAGE 強い優位性トップ 10 トップ優位性は低遅延、単一ウェハ、専用環境。ただし多くは特許と非特許資産の組合せで支えられる。 # 評価 製品 / サービス 評価理由 競合リスク 1 ◎ Inference API WSE-3/CS-3 の高速 decode 、 API 提供、 OpenAI/AWS 提携が速度価値を訴求。 GPU クラウド価格低下、 Groq 等、モデル対応 2 ◎ Dedicated Cloud / C… OpenAI 750MW ・ 200 億ドル超契約は商業検証シグナル。 顧客集中、電力 / 供給制約 3 ◎ CS-3 / CSoft 単一論理デバイス、配置・同期・通信特許群が基盤を支える。 CUDA 資産、 MLOps 統合 4 ○ CS-3 / Condor Galaxy オンプレ / 専用スーパーコンピュータと G42 実績。 輸出規制、国産チップ政策 5 ○ CS-2/CS-3 NETL 、 Argonne 、分子動力学関連の公開実績。 用途限定、移植コスト 6 ○ 全社 IPO 後資金力、 Q1 成長、大口契約。 資本集約、競争、粗利変動 7 ○ Inference API / Code Free/Developer/Enterprise 導線と外部連携。 API 価格、可用性、売切 / 容量 8 △ HPC solutions 公開事例は有望だが領域ごとの検証が必要。 既存 HPC/ 専用 SaaS Sources: S02, S03, S04, S05, S16, S07 16 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

PATENT 特許ポートフォリオ概観 主要公報は 35 ファミリー相当。米国代表公報中心であり、各国移行・存続・包袋は追加確認が必要。 35 34 1 1 確認 / 多数要確認 主要特許ファミリー 登録特許 公開・係属中 国 / 地域 米国公報中心の代表数。各国対応は要確認。 B2 公報代表件数。存続は未確認。 A1 公報代表件数。係属状況は要確認。 US 確認、他は要調査 重要度別の件数 ステータス別の件数 高 11 中-高 7 中 17 登録 34 公開 1 読み解き : 代表公報は中核技術の輪郭を示すが、法的な保護範囲 /FTO 判断には権利存続、クレーム、包袋、各国ファミリー確認が必要。 Sources: S09, S10, S11, S12 17 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

GLOBAL IP グローバル特許展開 米国は複数公報を確認。他の主要法域は市場重要性が高い一方、今回範囲では完全な各国移行確認が必要。 国 / 地域 Cerebras 状況 市場重要性 知財上の意味 要追加確認 米国 Justia/Google Patents で Cerebras 名義の登録・公開米国公報を複数確認。 最高 本社・主要顧客・競合・訴訟リスクの中心。 FTO 最優先。 権利存続、継続 / 分割、譲渡、包袋。 PCT/WIPO 網羅確認未完了。 高 各国移行の入口。 Patentscope で出願人 / 発明者名検索。 欧州 /EPO/ 英国 Espacenet で要追加確認。 高 欧州データセンター拡張・規制に重要。 EP 対応、英国、 UPC 。 日本 J-PlatPat で要追加確認。 中-高 製造装置・材料・ HPC 接点。 JP 移行、審査請求、存続。 中国 CNIPA で要追加確認。 高 / 規制影響大 市場・規制・地政学の観点で重要。 CN 移行、輸出規制。 韓国 KIPRIS で要追加確認。 中 HBM/ メモリ・供給網接点。 KR 対応、 Samsung/SK hynix 周辺。 台湾 台湾特許庁で要追加確認。 高 TSMC 等サプライチェーン。 台湾出願、営業秘密管理。 中東 /UAE G42/Condor Galaxy 事業情報あり。特許法域は要確認。 高 契約・共同開発・データ主権。 UAE 知財、権利帰属。 Sources: S09, S10, S11, S12 18 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

PATENT 主要特許ファミリー 中核ファミリーは WSE 実行、製造、コンパイラ、電力 / 熱、冗長化にまたがる。 ID 代表公報 発明名称 分類 重要度 PF-001 US12625745B2 Optimized placement for efficiency for accelera… C07: 深層学習配置最適化・コンパイラ 高 PF-002 US12463139B2 Multi-die interconnection using lithography C01: ウェハスケール製造・リソグラフィ 高 PF-005 US12204954B2 Compute and memory placement for accelerated de… C06: メモリ配置・データ構造 高 PF-006 US12177133B2 Dynamic routing in a multi-core fabric C04: オンチップ通信・ wavelet 高 PF-009 US11934945B2 Accelerated deep learning on a processing fabric C07: 深層学習配置最適化・コンパイラ 高 PF-014 US11626342B2 Sliding thermal interface for an integrated cir… C02: パッケージング・電源・冷却 高 PF-019 US11367686B2 Multi-die interconnection C01: ウェハスケール製造・リソグラフィ 高 PF-021 US11328208B2 Processor element redundancy C03: 冗長化・欠陥迂回・歩留まり 高 PF-022 US11328207B2 Scaled compute fabric C04: オンチップ通信・ wavelet 高 Sources: S09, S10 19 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

PATENT 技術分類と注力領域 出願はウェハスケール実装だけでなく、通信、タスク同期、配置最適化、熱 / 電力へ広がる。 技術分類別の特許件数 C04 オンチップ通信 / wavelet C05 タスク起動 / 同期 / スケジューリング 6 C07 深層学習配置最適化 / コンパイラ 4 C01 ウェハスケール製造 / リソグラフィ 4 C02 パッケージング / 電源 / 冷却 4 C06 メモリ配置 / データ構造 3 C09 ニューラルネットワーク演算最適化 2 C08 数値表現 / 確率丸め 2 Sources: S09, S10 分類 タイトル 事業上の意味 C01 ウェハスケール製造・リソグラフィ WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C02 パッケージング・電源・冷却 WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C03 冗長化・欠陥迂回・歩留まり WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C04 オンチップ通信・ wavelet WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C05 タスク起動・同期・スケジューリング WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C06 メモリ配置・データ構造 WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C07 深層学習配置最適化・コンパイラ WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 C08 数値表現・確率丸め WSE/CS-3 の差別化、模倣困難性、 FTO 確認軸を形成。 8 20 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

PATENT 出願年別・ステータス別傾向 公開代表公報ベースでは 2010 年代後半から 2020 年代前半にかけて WSE 周辺技術の出願が確認される。 出願年別の件数 ステータス別の件数 12 11 登録 34 公開 1 6 重要度別の件数 3 2 1 2018 2019 2020 2021 2022 2023 高 11 中-高 7 中 17 注 : 代表公報の整理であり、同一ファミリー、継続 / 分割、各国移行、権利存続は追加調査が必要。 Sources: S09, S10 21 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADV×PATENT 優位性 × 特許保護 強い優位性の一部は特許で直接補強されるが、クラウド運用や顧客提携は非特許資産への依存が大きい。 記号 優位性の内容 保護 対応特許 非特許資産 A1 ウェハスケール単一巨大チップによる低遅延・高帯域 AI 計算 ○ PF-002, PF-019, PF-021, PF-030 製造ノウハウ、歩留まりデータ A2 欠陥を迂回して巨大チップを実用化する fail-in-place 設計 ○ PF-021, PF-006, PF-022 テスト・ビニング・欠陥マップ A3 GPU クラスタより単純な単一論理デバイス体験 △ PF-003, PF-005, PF-010, PF-017 コンパイラ、ランタイム、サポート A4 高速推論 API による開発者・ AI 事業者獲得 △ PF-005, PF-009, PF-032, PF-008 API 品質、価格、稼働率 A5 OpenAI/AWS 等の大口商流・信頼性シグナル × 公開特許から直接保護は確認しづらい 契約、容量、運用実績、ブランド A6 オンプレ / 主権 AI 向け管理権 △ PF-013, PF-020, PF-025 規制対応、現地パートナー ○ 中核的に補強 Sources: S01, S02, S05, S09, S10 △ 間接的に補強 × 公開特許では弱い 22 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADV×PATENT 特許で守られている強み WSE の物理実装、通信、配置、熱 / 電力は、公開公報から事業上の優位性を補強しうる領域として読める。 WSE 製造・露光・ダイ間接続 ○ 対応特許 : PF-002, PF-019, PF-027, PF-030 ウェハスケールの物理実装を補強。 タスク起動・同期・配置最適化 Sources: S09, S10 ○ 対応特許 : PF-006, PF-021, PF-022 巨大チップ経済性を支える。 ○/△ 対応特許 : PF-001, PF-003, PF-005, PF-010, PF-017 ソフト品質と一体で価値化。 実務上の意味 欠陥迂回・冗長化 熱・電力・パッケージング オンチップ通信・ wavelet ○ 対応特許 : PF-004, PF-007, PF-011, PF-031, PF-035 低遅延・通信効率を支える。 ○ 対応特許 : PF-014, PF-020, PF-025, PF-029 データセンター利用に不可欠。 公開公報と実製品の対応関係をクレームチャートで確認し、「守れる強み」と「営業秘密で守る強み」を分ける必要がある。 23 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADV×PATENT 特許だけでは守りにくい強み API 体験、モデル対応、提携、供給能力、運用データは、特許よりも営業秘密・契約・実行力で防御される。 API の開発者体験 OpenAI/AWS/G42 等提携 製造歩留まりデータ 理由 : UX/SRE/ 価格 / モデル更新は特許で守りにくい 補完策 : SDK 、 SLA 、ブランド、稼働率 理由 : 契約と相互依存であり特許で直接排他困難 補完策 : 長期容量契約、共同開発 理由 : 工程条件・欠陥データは営業秘密化される 補完策 : 営業秘密管理、契約 CSoft チューニング 電力・用地・データセンター 理由 : 性能差は実装ノウハウに依存 補完策 : 著作権、営業秘密、継続改善 理由 : 資本・交渉力・運用力の競争 補完策 : 長期調達、地理分散 知財戦略上の示唆 Sources: S04, S05, S07 特許出願だけでなく、営業秘密管理、顧客契約、 SLA 、データ権限、モデル /SDK エコシステムの囲い込みを同時に設計する。 24 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

ADV×PATENT 非特許資産に依存する強み 非特許資産は、実製品の性能・信頼性・供給・顧客採用を支えるため、投資価値評価では特許と同等に重要である。 製造・パッケージング営業秘密 CSoft/ コンパイラ 大口顧客・提携 役割 : WSE の歩留まり・熱・電力・欠陥対応を改善 確度 : 公開情報から推定 役割 : 顧客ワークロードを WSE に載せる橋渡し 確度 : 公開情報から推定 役割 : OpenAI/AWS/G42 が市場信頼・容量需要を補強 確 度 : 確認済み 資本力・上場市場アクセス ベンチマーク・研究実績 人材・創業者チーム 役割 : データセンター拡張、在庫、 R&D を支える 確度 : 確認済み 役割 : HPC/ 科学 AI の採用説得材料 確度 : 確認済み / 要 追加確認 役割 : 高難度領域での組織能力 確度 : 確認済み 主な管理論点 : 営業秘密ポリシー、アクセス権限、顧客契約、共同研究の発明帰属、データ利用条件、退職者管理。 Sources: S02, S07, S09, S01, S05, S06 25 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPETITION IP 競合特許ランドスケープ 競合特許は GPU/ASIC 、相互接続、パッケージング、クラウド AI ソフトウェアに厚い可能性があり、 FTO 上の優先調査領域となる。 出願人 技術課題 解決手段 比較上の意味 NVIDIA GPU クラスタ、 AI 演算、相互接続 GPU 、 NVLink/NVSwitch 、 Tensor Core Cerebras の単一ウェハ優位と NVIDIA エコシステムが競合 AMD 大容量 HBM 、 GPU/HPC Instinct GPU 、 HBM 、 ROCm HBM 容量と汎用 GPU エコシステムが比較対象 AWS/Annapurna クラウド AI コスト・スケール Trainium/Inferentia 提携先だが内製チップは代替 Groq 低遅延推論 LPU アーキテクチャ リアルタイム AI で直接比較 SambaNova データフロー AI 実行 リコンフィギャラブル・データフロー AI 専用システムで近接 Google 大規模行列演算 TPU/systolic array クラウド AI 基盤として代替 注 : 競合代表公報番号は一次 DB での精査が必要。ここでは FTO 追加調査の技術領域を整理する目的に限定。 Sources: S13, S14, S05, S15, S16, S17 26 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

COMPETITION IP 企業 × 技術分類マトリクス Cerebras はウェハスケール・通信・配置最適化に集中。競合は GPU/ASIC/ クラウド運用・相互接続に広く分布する。 企業 C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 Cerebras Systems ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ○ ウェハスケール製造、冗長化、通信、配置最適化に公開特許が集中。 NVIDIA × × × ○ ○ ◎ ◎ ○ GPU/HBM/ ネットワーク / ソフトエコシステムが強い。 AMD × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 AWS/Trainium × × × × ○ ○ ○ × クラウド統合とデータセンター運用が強い。 Groq × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 SambaNova × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 Intel Gaudi × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 Tenstorrent × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 Graphcore × × × × ○ ○ ○ × 関連技術は確認されるが、 Cerebras 固有のウェハスケールではない。 凡例 : ◎ 注力の可能性が高い / ○ 出願確認 / △ 関連限定 / × 今回範囲で確認不能 Sources: S09, S10, S13, S14, S15, S16 27 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

GLOBAL IP グローバル法域別の注意点 主要市場・競合・製造 / 提供地が重なる法域では、権利確認と FTO 調査を優先する必要がある。 国 / 地域 重要性 知財上の意味 追加確認 米国 最高 本社・主要顧客・競合・訴訟リスクの中心。 FTO 最優先。 権利存続、継続 / 分割、譲渡、包袋。 PCT/WIPO 高 各国移行の入口。 Patentscope で出願人 / 発明者名検索。 欧州 /EPO/ 英国 高 欧州データセンター拡張・規制に重要。 EP 対応、英国、 UPC 。 日本 中-高 製造装置・材料・ HPC 接点。 JP 移行、審査請求、存続。 中国 高 / 規制影響大 市場・規制・地政学の観点で重要。 CN 移行、輸出規制。 韓国 中 HBM/ メモリ・供給網接点。 KR 対応、 Samsung/SK hynix 周辺。 台湾 高 TSMC 等サプライチェーン。 台湾出願、営業秘密管理。 中東 /UAE 高 契約・共同開発・データ主権。 UAE 知財、権利帰属。 Sources: S09, S10, S07, S12, S11, S01 28 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

FTO FTO 注意領域 FTO は法的判断ではなく、追加調査の優先順位付け。高リスク領域は GPU/AI 演算、相互接続、パッケージング、クラウドソフトウェア。 水準 リスク領域 関連競合 理由 追加調査 GPU/AI アクセラレータ演算 NVIDIA, AMD, Google Tensor 演算、低精度演算、メモリ階層は競合特許が多い可能性。 CPC G06N/G06F/H01L で競合クレーム精査。 高速相互接続・スケールアウト NVIDIA, Broadcom, Marvell NVLink/NVSwitch やデータセンターネットワーク周辺は特許密度が高い。 通信、同期、トポロジーのクレーム比較。 先端パッケージング・熱 / 電力 NVIDIA, AMD, Intel, サプライヤー 巨大 IC 、 HBM 、インターポーザ、冷却、電源は周辺特許が厚い。 サプライヤー IP 、実装差分。 クラウド推論 API/ モデルルーティング OpenAI, Google, AWS, Groq 低遅延推論、バッチング、 KV cache 、 prefill/decode 分離は急成長領域。 API/ ソフト特許、 OSS 、モデルライセンス。 CSP 内製チップとの共同運用 IP AWS, Google, Microsoft prefill/decode 分担など共同発明・権利帰属が複雑。 提携契約の IP 条項。 リソグラフィ / 製造装置 装置 / 材料 / ファウンドリ 階層露光、アライメント等は装置 IP と接触し得る。 装置特許、サプライヤー契約。 輸出規制・地政学 AI チップ全般 AI 計算資源の輸出・クラウド規制は変動が大きい。 BIS/EU/ 各国規制の最新化。 HPC 共同研究 IP 研究機関、大学 共同研究成果の権利帰属 /Bayh-Dole が課題。 契約、大学特許、資金源確認。 高 高 高 高 高 高 中-高 中-高 中 中 中-高 中-高 高 高 中 中 Sources: S13, S14, S07, S02, S03, S04 29 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

STRATEGY ホワイトスペース・追加出願余地 追加出願余地は、クラウド推論、専用容量、運用、主権 AI 、 FTO 設計回避を含む「サービス × システム」領域にある。 優先度別候補数 優先度 補強候補 出願テーマ例 国 / 地域 高 低遅延推論 API のシステム特許 prefill/decode 分担、モデルルーティング、 SLA 制御 US, EP, JP 高 エージェント / コード生成向け WSE 最適化 対話型コード生成の低遅延デコード US, EP 高 クラウド × オンプレハイブリッド 機密データ分離、モデル重み同期 US, EU, JP, UAE 高 WSE データセンター電力最適化 需要予測、電力キャッピング、熱負荷平準化 US, EU, UAE 中-高 HPC/ 科学計算アプリ特許 分子動力学、 PDE 、材料探索の WSE 写像 US, EP, JP 高 CSP 協調推論アーキテクチャ Trainium prefill + WSE decode スケジューリング US, EP 主権 AI/ データ境界設計 高 欠陥マップ × コンパイラ連携 欠陥コア考慮のモデル配置 US, EP, JP, TW 熱 / 電力 / データセンター最適化 高 セキュア主権 AI 運用 テナント分離、監査ログ、重み暗号化 US, EU, JP, UAE 高 8 中 0 低 0 出願戦略の方向性 API/ クラウド運用のシステム特許化 モデルルーティング・ SLA 制御 Sources: S01, S02, S05, S09, S10 30 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

IMPLICATIONS 経営者向け示唆 経営上は、速度価値の商用化、供給制約の分散、営業秘密 / 契約管理の強化を同時に進めるべきである。 経営アクション 優先すべき統合テーマ 速度価値を軸に大口案件を履行しつつ、顧客集中・電力 / データセンター・供給制約を 分散。低遅延推論 API 、主権 AI 、運用系の追加出願と営業秘密管理を統合する。 1) 大口案件の履行と供給計画 2) クラウド / 専用容量の価格設計 3) 営業秘密・顧客契約・共同開発の発明帰属管理 4) 重要国での権利確認と追加出願 90 日以内の推奨経営タスク 重要特許ファミリーの権利存続 / 各国移行を確認 上位顧客・提携契約における IP/ データ条項をレビュー 追加出願テーマを製品ロードマップ / 顧客案件に紐づける Sources: S05, S07 31 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

IMPLICATIONS 投資家向け示唆 投資家は、特許の「数」ではなく、収益仮説とどれだけ接続しているかを確認すべきである。 投資判断の確認軸 投資家 DD チェックリスト 投資仮説は GPU 互換ではなく低遅延・単一論理デバイス・大口容量販売。特許は中核 を支えるが、契約、資本力、データセンター拡張、 CSoft が主要ドライバー。 売上成長と大口顧客集中 クラウド / その他売上の持続性 供給・電力・データセンター制約 競合耐性と総合防御 価値評価上の含意 Sources: S05, S06, S07 Cerebras の知財価値は、 WSE 物理実装の防御性だけでなく、クラウド /API 売上、専用容量契約、モデル対応、顧客導入実績が再現可能かに左右される。 32 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

IMPLICATIONS 技術責任者向け示唆 技術ロードマップは、保護可能な発明、営業秘密で管理するノウハウ、 FTO 回避設計を明確に分けて進めるべきである。 技術責任者への示唆 実装・知財プロセス PoC では自社モデルのレイテンシ、スループット、対応演算、開発者体験、障害時運 用、 MLOps 統合を検証。 FTO は演算、相互接続、パッケージ、 API を重点確認。 設計レビュー時に発明抽出を定例化 競合 CPC/ クレームのモニタリング 営業秘密台帳とアクセス制御 モデル /API 運用データの権利設計 開発ロードマップとの接続 Sources: S02, S03, S09, S10 WSE/CS の性能向上だけでなく、低遅延推論 API 、モデルルーティング、 SLA 制御、熱 / 電力 / 運用最適化を出願候補として早期に抽出する。 33 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

UNCERTAINTY 重要な不確実性 公開情報分析では、各国移行、権利存続、クレーム範囲、競合特許、顧客契約条件に重要な未確認領域が残る。 不確実性 影響 推奨対応 各国移行・ PCT/EP/JP/CN/KR グローバル保護範囲が不明確 Google Patents/Espacenet/Patentscope 等でファミリー統合 特許ステータス・年金・包袋 権利行使可能性や FTO 評価に直結 各国包袋、譲渡、継続 / 分割を確認 OpenAI/AWS 契約詳細 売上継続性、粗利、 IP 帰属が変わる SEC 開示と重要契約を追跡 実ワークロード性能 公開ベンチマークとの差異が導入判断を左右 PoC でモデル別・負荷別に検証 製造サプライチェーン・歩留まり 供給能力・粗利・価格競争力の核心 S-1/10-Q/10-K とサプライヤー依存を確認 競合特許番号の網羅抽出 FTO とホワイトスペース精度が限定 主要競合の CPC/ キーワード調査 輸出管理・主権 AI 規制 提供可能性と契約条件が変わる BIS/EU/ 各国規制を最新化 Sources: S09, S10, S11, S12 34 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

NEXT STEP 追加調査論点 次フェーズでは、公開情報のランドスケープから、法的に使える権利調査・ FTO ・契約 / 営業秘密レビューへ進める。 0-30 日 31-60 日 61-90 日 特許ファミリー統合 FTO 優先領域精査 出願・契約戦略化 Google Patents/Espacenet/Patentscope/USPTO で 同一ファミリー、継続 / 分割、各国移行、権利存続を 確認。 GPU/AI 演算、相互接続、パッケージング、クラウド 推論ソフトの競合クレームを比較。 追加出願テーマ、営業秘密管理、顧客 / 提携契約、共 同研究の発明帰属をロードマップ化。 成果物イメージ : ファミリー表、権利存続表、クレームチャート、 FTO 注意領域マップ、追加出願ロードマップ、営業秘密 / 契約チェックリスト。 Sources: S09, S10, S11, S12 35 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

SOURCES Sources / 出典 主要出典は企業公式、製品ページ、投資家資料、 SEC 提出書類、特許 DB 、競合公式資料で構成される。 S01 Cerebras - Company S02 Cerebras - Product / Chip S03 Cerebras - Product / System https://www.cerebras.ai/company https://www.cerebras.ai/chip https://www.cerebras.ai/system S04 Cerebras - Pricing S05 Cerebras Q1 2026 Results S06 Cerebras IPO Pricing https://www.cerebras.ai/pricing https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details… https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details… S07 SEC Form S-1/A May 2026 S08 SEC Form S-1/A April 2026 S09 Justia Patents - Cerebras Systems… https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2021728/0001628280260295… https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2021728/0001628280260257… https://patents.justia.com/assignee/cerebras-systems-inc S10 Google Patents - Cerebras Systems… S11 Espacenet - Cerebras Assignee Sea… S12 WIPO Patentscope https://patents.google.com/?assignee=%22Cerebras+Systems+Inc%22 https://worldwide.espacenet.com/patent/search?q=pa%3D%22Cerebras… https://patentscope.wipo.int/search/en/search.jsf S13 NVIDIA Blackwell Architecture S14 AMD Instinct MI300X S15 AWS Trainium https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/blackwell-… https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi300/mi30… https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/trainium/ S16 Groq LPU Architecture S17 SambaNova Systems S18 Intel Gaudi AI Accelerators https://groq.com/lpu-architecture/ https://sambanova.ai/ https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/process… S19 Tenstorrent S20 Graphcore S21 Cerebras Inference Documentation … https://tenstorrent.com/ https://www.graphcore.ai/ https://inference-docs.cerebras.ai/resources/models S22 Cerebras Announces WSE-3 S23 Cerebras WSE scientific computing… S24 arXiv WSE / Scientific AI https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-announces-third-g… https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-wafer-scale-engin… https://arxiv.org/html/2503.11698v1 S25 Artificial Analysis https://artificialanalysis.ai/ 注 : PDF では主要出典 ID を脚注表示。 URL 詳細は HTML/Markdown の出典一覧も参照。 Sources: S01, S02, S05, S09, S10 36 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition

• https://www.cerebras.ai/company
• https://www.cerebras.ai/chip
• https://www.cerebras.ai/system
• https://www.cerebras.ai/pricing
• https://investors.cerebras.ai/news-releases/news-release-details
• https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/202172
• https://patents.
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• https://worldwide.espacenet.com/patent/search
• https://patentscope.wipo.int/search/en/search.
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• https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi300/mi30
• https://aws.ama
• https://gro
• https://sambanova.ai/
• https://www.intel.com/content/www/us/en/products/details/process
• https://tenstorrent.com/
• https://www.graphcore.ai/
• https://inference-docs.cerebras.ai/resources/models
• https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-announces-third-g
• https://www.cerebras.ai/press-release/cerebras-wafer-scale-engin
• https://ar
• https://arti

DISCLAIMER Disclaimer / 免責 本資料は経営・知財戦略検討用であり、法的意見ではない。 免責文 本ダッシュボード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。 重要な意思決定には、専門家による詳細な特許調査・鑑定、契約確認、技術実装レビュー、各国法域の権利状態確認が必要です。 Sources: S09, S10, S12 37 / 37 | Cerebras Systems IP/Business Strategy | Consulting Edition