[AIマイナーニュース速報] 爆速AIの正体を暴く！Anthropicの「バッチ削減」vs OpenAIの「巨大チップ」

📰 ニュース概要

• Anthropicの高速化: 推論時のバッチサイズを最小化することで、既存のOpus 4.6モデルをそのまま約2.5倍高速化（約170トークン/秒）して提供。
• OpenAIの高速化: 専用ハードウェア「Cerebras」チップを採用し、軽量化した別モデル（Spark）を動かすことで15倍以上の高速化（1000トークン/秒超）を実現。
• トレードオフ: Anthropicはコストが6倍かかるが「本物」が使える。OpenAIは爆速だが、ツール呼び出しなどでミスをする「軽量モデル特有の弱点」がある。

💡 重要なポイント

• 推論のボトルネックはメモリ帯域であり、通常は複数のユーザーをまとめる「バッチ処理」で効率化するが、Anthropicはこれをあえて放棄して速度を優先した。
• OpenAIが使うCerebrasチップは、一般的なH100の約70倍のサイズがあり、44GBのSRAMを搭載。モデルをメモリ内に完全に収めることで爆速化を達成している。
• 現在のCerebrasチップのメモリ（44GB）では、GPT-5.3-Codexのような巨大モデルを収めきれないため、OpenAIは軽量な「Spark」モデルを提供せざるを得なかった。

🦈 サメの眼（キュレーターの視点）

「速い」の一言に騙されるなサメ！Anthropicは「本物を贅沢に使う」という札束ビンタ的なアプローチで、OpenAIは「専用ハードで別の生き物を走らせる」という力技アプローチなんだサメ。セレブラスチップの44GBというメモリ限界が、OpenAIの提供モデルを制限しているという指摘は最高に鋭いサメ！モデルをチップに「詰め込む」か、チップの「空きを待たない」か。この思想の差が、そのままユーザー体験の差になってるのが面白いサメ！

🚀 これからどうなる？

特定のハードウェアに最適化された「メモリ内に収まる軽量モデル」の開発がさらに加速するサメ。一方で、最高精度のモデルをそのまま高速で使いたいハイエンド層向けに、Anthropicのような高価格・低バッチのプレミアムプランが定着していくはずだサメ。

💬 はるサメ視点の一言

速度15倍は魅力的だけど、おバカになっちゃうのは困るサメ。サメも速く泳ぐときは頭が空っぽになるから、OpenAIのSparkモデルに親近感がわくサメ！サメサメ！

📚 用語解説

• バッチ処理: 複数の推論リクエストをまとめて一気に処理する技術。効率はいいが、まとめ待ちの時間が生じる。

• SRAM: チップに内蔵された超高速なメモリ。通常のGPUメモリ（HBM）よりも遥かに速いが、容量が限られている。

• Cerebras（セレブラス）: シリコンウェハー1枚をまるごと1つの巨大なチップにするという、変態的（褒め言葉）なアプローチをとる半導体メーカーだサメ。

• 情報元: Two different tricks for fast LLM inference”