納斯達(dá)克 IPO 新王誕生？Cerebras即將上市：英偉達(dá)挑戰(zhàn)者如何走出差異化之路

就在明天，被資本市場譽(yù)為“英偉達(dá)最強(qiáng)挑戰(zhàn)者”的Cerebras，將以每股185美元的價(jià)格登陸納斯達(dá)克，市值預(yù)計(jì)直沖400億美元，不出意外將創(chuàng)下今年全球規(guī)模最大的IPO紀(jì)錄。

這家備受矚目的AI芯片獨(dú)角獸，曾以研發(fā)出“世界最大單體芯片”而問題。在華爾街資本對AI基礎(chǔ)設(shè)施需求狂熱追捧的當(dāng)下，Cerebras會在未來很長一段時(shí)間內(nèi)占據(jù)AI產(chǎn)業(yè)鏈的核心焦點(diǎn)，并且持續(xù)與英偉達(dá)等行業(yè)巨頭進(jìn)行對比。

將晶圓做成芯片

就當(dāng)所有芯片廠商都在想方設(shè)法從一塊晶圓上切割出更多芯片時(shí)，Cerebras走出了一條差異化路線：他們將12寸圓形硅晶圓直接做成一整塊芯片，無需額外的中間連接環(huán)節(jié)，所有數(shù)據(jù)都集中在單塊芯片之上。

這種模式被他們命名為“晶圓級整合”。

在Cerebras看來，當(dāng)前AI行業(yè)的核心瓶頸并非算力本身，而是數(shù)據(jù)在計(jì)算核心與顯存之間反復(fù)搬運(yùn)所產(chǎn)生的高昂成本。所以“晶圓級整合”最直接的優(yōu)勢在于縮短了數(shù)據(jù)的搬運(yùn)距離。當(dāng)所有核心組件都集成在同一塊晶圓上時(shí)，數(shù)據(jù)可在這個(gè)低延遲的環(huán)境中高速傳輸，大幅提升運(yùn)算效率。

以英偉達(dá)H100 AI芯片為例，該芯片高度依賴外部HBM顯存；而Cerebras最新推出的WSE-3芯片，內(nèi)置高達(dá)44GB的片上SRAM，相當(dāng)于將大量高速內(nèi)存直接“焊接”在芯片本體上。這一設(shè)計(jì)讓W(xué)SE-3的片上內(nèi)存帶寬達(dá)到了驚人的21 PB/s，相比H100的帶寬（3.35 TB/s）直接高出約6000倍。

在實(shí)際應(yīng)用場景中，這種獨(dú)特的物理結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)極低的運(yùn)算延遲，最終換來極高的推理速度。

據(jù)第三方實(shí)測數(shù)據(jù)，在處理Llama 3.1 8B等小模型時(shí)，Cerebras的速度優(yōu)勢可達(dá)英偉達(dá)B200的18-36倍。

一站式的商業(yè)模式

不過，單塊晶圓的內(nèi)存容量畢竟存在上限，無法容納70B以上的大模型。因此，在運(yùn)行超大模型時(shí)，晶圓級芯片的優(yōu)勢就會大幅縮小。針對這一痛點(diǎn)，Cerebras給出的解決方案是將多臺CS-3設(shè)備串聯(lián)成集群。

但這樣做的代價(jià)就單臺設(shè)備的速度優(yōu)勢在會被通信開銷抵消一部分，其在小模型上的速度優(yōu)勢，在運(yùn)行超大模型時(shí)會被壓縮約3倍。

不過Cerebras的目標(biāo)客戶也并非這類超大模式，他們的商業(yè)模式更適用于中小型客戶。

與英偉達(dá)“只做芯片設(shè)計(jì)、不涉足芯片制造”的輕資產(chǎn)模式不同，Cerebras選擇了重資產(chǎn)垂直整合路徑：它既是芯片設(shè)計(jì)商，也是整機(jī)集成商，更能自主完成數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營及推理云服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了從芯片到終端的全覆蓋。

就數(shù)據(jù)中心來說，由于WSE-3芯片功耗高達(dá)23kW，傳統(tǒng)的服務(wù)器機(jī)箱、液冷系統(tǒng)及機(jī)房布局均無法兼容。為解決這一部署難題，Cerebras利用多輪融資籌集的資金搭建了自營的數(shù)據(jù)中心。

這樣一來，客戶無需購買昂貴的硬件設(shè)備，也無需改造自身IT基礎(chǔ)設(shè)施，只需通過按token付費(fèi)，就能便捷使用Cerebras的算力。

值得注意的是，數(shù)據(jù)中心的自營模式恰恰就是Cerebras最燒錢的地方，這種重資產(chǎn)運(yùn)營會導(dǎo)致其毛利率持續(xù)走低，且面臨著長期虧損的壓力。不過在完成IPO后，大量現(xiàn)金流的涌入將極大緩解Cerebras的資金壓力。

值得一提的是，在AI算力資產(chǎn)日益稀缺的背景下，Cerebras能夠提供從晶圓研發(fā)到云端交付的全流程服務(wù)，這種模式反而能顯著提升其針對大客戶的交付速度。

目前，全球范圍內(nèi)僅有Cerebras采用這種這一模式，因此它與英偉達(dá)的技術(shù)路線并非相互取代，而是長期并存，不存在“誰淘汰誰”的競爭關(guān)系。

OpenAI的深度同盟

除了獨(dú)特的商業(yè)模式外，Cerebras還有一部分競爭力源于OpenAI在背后的力挺。

此前，OpenAI提供了一份價(jià)值超200億美元的巨額合同，不僅為Cerebras提供了未來數(shù)年的穩(wěn)定營收保障，更是借助OpenAI的“口碑”，幫助Cerebras從一家小眾的初創(chuàng)公司直接躋身全球AI基礎(chǔ)設(shè)施的主流玩家行列。

根據(jù)協(xié)議，OpenAI承諾在未來三年內(nèi)，向Cerebras采購750MW的推理算力，并擁有將總采購規(guī)模擴(kuò)展至2GW的權(quán)利。更重要的是，OpenAI還向Cerebras提供了10億美元貸款，用于支持其向臺積電采購晶圓，而貸款利息則以未來的算力服務(wù)抵扣。

這種“以算力換股權(quán)”的創(chuàng)新合作模式，最終讓OpenAI獲得了Cerebras約10%的股權(quán)，形成了綁定的同盟關(guān)系。

2026年，OpenAI首個(gè)不依賴英偉達(dá)硬件的精簡版模型GPT-5.3-Codex-Spark正式上線。該模型在Cerebras的WSE-3硬件上運(yùn)行時(shí)，速度達(dá)到1000 tokens/秒以上，較運(yùn)行在GPU集群上的標(biāo)準(zhǔn)版快15倍。

這一實(shí)測成績，也充分驗(yàn)證了Cerebras在小模型處理領(lǐng)域確實(shí)具備替代GPU的潛力。

當(dāng)然正如前文所述，Cerebras的存在并非為了“打敗”英偉達(dá)：GPU+HBM路線在大規(guī)模模型訓(xùn)練、批量推理及長上下文處理場景中，依然占據(jù)絕對統(tǒng)治地位；而Cerebras的晶圓級路線，目前仍存在一定局限性，這也是Cerebras要一直面臨的難題。

此外，業(yè)內(nèi)看好Cerebras的另一個(gè)重要原因更多在于其“避險(xiǎn)屬性”。

在內(nèi)存供應(yīng)緊張、芯片制造及封裝資源競爭白熱化的當(dāng)下，Cerebras的差異化路線，能為市場提供多元化的產(chǎn)能保障，這也為其帶來了大量潛在客戶。

這到底是一種優(yōu)勢還是風(fēng)險(xiǎn)，還得等Cerebras上市后才能驗(yàn)證。

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