OpenAI、プレートサイズのチップ上の異常に高速なコーディング モデルで Nvidia を回避

しかし、1 秒あたり 1,000 トークンという数字は、Cerebras の基準からすると実際には控えめな数字です。同社は、Llama 3.1 70B で 1 秒あたり 2,100 トークンを測定し、OpenAI 独自のオープンウェイト gpt-oss-120B モデルで 1 秒あたり 3,000 トークンを報告しました。これは、Codex-Spark の比較的遅い速度が、より大規模またはより複雑なモデルのオーバーヘッドを反映していることを示唆しています。

AI コーディング エージェントは飛躍的な年を迎え、OpenAI の Codex や Anthropic の Claude Code などのツールは、プロトタイプ、インターフェイス、ボイラープレート コードを迅速に構築するための有用性が新たなレベルに達しました。 OpenAI、Google、Anthropic はいずれも、より有能なコーディング エージェントをリリースするために競争しており、レイテンシが勝者を分けるものとなっています。コードを高速化するモデルにより、開発者はより高速に反復できるようになります。

Anthropic との熾烈な競争を背景に、OpenAI は Codex ラインの開発を急速に進めており、CEO の Sam Altman が Google からの競争圧力に関する社内の「コードレッド」メモを発表した後、12 月に GPT-5.2 をリリースし、つい数日前に GPT-5.3-Codex を出荷しました。

Nvidia から離れて多角化する

Spark のより深いハードウェアのストーリーは、ベンチマーク スコアよりも重要な意味をもつ可能性があります。このモデルは、Cerebras の Wafer Scale Engine 3 上で動作します。これは、Cerebras が少なくとも 2022 年以来ビジネスを構築してきたディナー皿ほどのサイズのチップです。OpenAI と Cerebras は 1 月に提携を発表しており、Codex-Spark はそこから生まれた最初の製品です。

OpenAI は過去 1 年間、Nvidia への依存度を計画的に削減してきました。同社は2025年10月にAMDと大規模な複数年契約を結び、11月にはAmazonと380億ドルのクラウドコンピューティング契約を締結し、最終的にTSMCによる製造に向けて独自のカスタムAIチップを設計してきた。

一方、NVIDIA と計画されていた 1,000 億ドルのインフラストラクチャ契約は、これまでのところ頓挫しているが、その後 NVIDIA は 200 億ドルの投資を約束した。ロイターは、OpenAI が推論タスク用の一部の Nvidia チップの速度に満足できなくなったと報告しました。これはまさに OpenAI が Codex-Spark を設計した種類のワークロードです。

どのチップが内部に搭載されているかに関係なく、精度は犠牲になるかもしれませんが、速度は重要です。コード エディターの中で AI の提案を待つことに日々を費やしている開発者にとって、1 秒あたり 1,000 個のトークンは、ジグソーを慎重に操縦するというよりは、切りのこを実行するようなものかもしれません。あなたが何を切っているのかを見てください。