Cerebras vs. GPU (2026): Wafer-Scale gegen Nvidia bei der LLM-Inferenz

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Es gibt keinen Gesamtsieger – der richtige Chip hängt davon ab, ob Sie auf Latenz oder auf Kosten im großen Maßstab optimieren. Bei Durchsatz und Latenz pro Nutzer gewinnt Cerebras deutlich: 2.100 bis 2.522 Token pro Sekunde bei großen offenen Modellen gegenüber 50 bis 1.038 auf Nvidia-Systemen. Damit ist Wafer-Scale die klare Wahl für interaktive Produkte – Live-Codegenerierung, Sprachassistenten und mehrstufige Denkschleifen, bei denen sich jede Verzögerung aufsummiert. Fast alles andere geht an die GPUs: die Kosten pro Token bei hohem, gebündeltem Volumen, das CUDA-Ökosystem (PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM), Training und Betrieb auf einer Plattform sowie die Verfügbarkeit über jede Cloud dank Nvidias rund 92 % Marktanteil. Der Start von GPT-5.6 Sol auf Cerebras bedeutet nicht, dass GPUs verlieren – es ist der gezielte Einsatz von Tempo dort, wo Tempo das Produkt ist. Für die meisten Teams lautet die Antwort: beides. Leiten Sie latenzkritischen, interaktiven Verkehr an Cerebras und lassen Sie große Stapelverarbeitung, Training und alles Ökosystem-Abhängige auf GPUs. Richten Sie das Silizium an der Arbeitslast aus, nicht an der Benchmark-Schlagzeile. Eine Korrektur, die diese Seite brauchte: "GPU" ist keine einzelne Option. Rechnet man je Dollar statt je Rack, gehen die Beschleuniger innerhalb des GPU-Lagers weiter auseinander als Cerebras von der durchschnittlichen GPU. Beim Betrieb von Kimi K3 lieferte AMDs MI355X 48 Token/Sekunde je Dollar GPU-Stunde gegenüber 33 auf NVIDIAs B300 — die B300 gewinnt den Durchsatz auf jeder Achse und verliert jene, die die Rechnung bezahlt, weil sie je Karte rund 2,4-mal mehr kostet. Da AMD inzwischen Unterstützung für offene Spitzenmodelle ab Tag null liefert, wiegt das CUDA-Reifeargument weniger als früher. Wenn Sie diese Entscheidung zu NVIDIA-Preisen kalkuliert haben, rechnen Sie neu: Die günstigere GPU kann sowohl die teure GPU als auch den Wafer schlagen.