<p>人工智能芯片初创公司 Cerebras 完成了半导体历史上最大的首次公开募股之一，在纳斯达克发行了 3000 万股，筹集约 55 亿美元（与 Arm 在 2023 年的募股相比，后者筹集了 49 亿美元）。</p>
<p>在首次公开募股前的几周，Cerebras 的股票预期价格区间从 115-125 美元增长到周四（5 月 14 日）上市时的 185 美元。到周四结束时，股价飙升至 311 美元。这一价格使 Cerebras 的市值约为 660 亿美元，这在 Cerebras 首次宣布计划于 2024 年上市时是不可想象的。</p>
<p>在众多数据中心芯片初创公司中，Cerebras 和竞争对手 Groq 都从芯片供应商转型为云服务提供商，建立并部署自己的数据中心，通过 API 直接为开发者提供服务。这个想法是为了避免在仍由 Nvidia 主导的市场中依赖冷淡的硬件销售，但这也展示了 Nvidia 的竞争对手能够做到的事情——这两家公司都识别出 Nvidia 的致命弱点是单用户令牌速度，而 Groq 和 Cerebras 在这一领域表现出色。随着编码和自主 AI 等应用的兴起，对快速令牌的需求增长，验证了速度市场的潜力。</p>
<p>Nvidia 以 200 亿美元收购 Groq 的交易为 AI 芯片初创公司的估值设定了基准，并立即验证了非 GPU 硬件市场。由于 Cerebras 提供了与 Groq 类似的垂直整合芯片和云服务，或许 200 亿美元的数字为 Cerebras 的估值提供了一个基线，尽管现在看来 Nvidia 对 Groq 的兴趣在于其技术，而非其云部署。</p>
<p>Groq 的交易和 Cerebras 的 IPO 可能会提升 D-Matrix、Tenstorrent、SambaNova、Rebellions 等公司的估值，尽管似乎不太可能有更多公司以 660 亿美元或更高的价格寻求收购。相反，市场已经显示出现在再次支持大型半导体 IPO 的准备。</p>
<p>Cerebras 在 2024 年 10 月提交了一份 S-1 文件，后来撤回。该文件显示，来自阿布扎比的客户 G42 在 2024 年上半年占 Cerebras 收入的 87%。这种客户集中度在当时受到广泛批评。</p>
<p>此后，Cerebras 将客户基础从一个扩大到三个重要客户。第二个客户 MBZUAI 是一所位于阿布扎比的大学和研究机构。第三个客户则是 OpenAI。</p>
<p>Cerebras 将为 OpenAI 提供 750 兆瓦的计算能力，费用约为 200 亿美元，以及一笔用于资金建设的重大预付款。OpenAI 还获得了 Cerebras 的 10% 股份。这似乎是一个很大的股权让渡，但 Cerebras 与 OpenAI 的黄金品牌的公开关联可能价值更高。</p>
<p>（这种循环交易，即同一家公司既是客户又是投资者，正在行业中变得越来越普遍。OpenAI 最近与 AMD 进行了类似的交易，而 Cerebras 与 G42 的现有交易也有类似的元素。）</p>
<p>Cerebras 的皇冠明珠是其晶圆级引擎（WSE），目前已进入第三代。这款如餐盘般大小的芯片本身就是一项巨大的工程成就，更不用说为其构建的定制服务器。由于其架构基于 SRAM，Cerebras 能够生成快速令牌；它不依赖于计算与 DRAM 之间的内存带宽，像 GPU 和其他架构那样。</p>
<p>然而，晶圆的能力是有限的。WSE3 拥有 44GB 的 SRAM，远低于最先进 GPU 的 HBM，但带宽却高得多。44GB 的内存不足以在单个硅片上容纳整个模型。因此，需要将多个晶圆连接在一起，这与该架构的最初理论相悖。晶圆的 I/O 相对有限，Cerebras 目前通过仅在晶圆之间传递激活（这些比权重或数据小）来解决这个问题。然而，目前尚不清楚这是否能继续扩展到更大的模型。而且，由于晶圆最初是为训练设计的，它并不原生支持用于推理的低精度数字格式（当前支持降至 FP16）。（SemiAnalysis 在这里有详细的技术报告）。</p>
<p>第四代 WSE 可能会解决一些这些问题，但 SRAM 密度的扩展在 WSE3 之后趋于平稳，这可能是公司尚未宣布第四代的关键原因。WSE4 能否在晶圆上使用 3D 堆叠来增加更多内存？Cerebras 是否会以某种形式转向光学晶圆到晶圆的连接？这两者都将是重大的工程挑战，但 Cerebras 对此并不陌生。</p>
<p>由于股价如此之高，市场对 Cerebras 的期望极高，这意味着公司需要在接下来的几个季度中展示非常高的增长。它还面临来自新 Nvidia-Groq 组合在其关键领域——快速令牌生成——的更强竞争，该组合预计将在第三季度普遍可用。作为首个上市的同类公司，Cerebras 证明了华尔街对资助 Nvidia 替代品的渴望，但许多其他公司的未来现在依赖于它的成功或失败。</p>
<p>Nvidia-Groq 交易的后果验证了 AI 芯片初创公司的格局</p>
<p>Nvidia 与 Groq 的交易后果，其中 GPU 巨头 reportedly 以 200 亿美元收购了 Groq 的非独占许可，并雇佣了其大部分技术团队，已对 AI 芯片行业产生了两个重大影响。</p>
<p>相关主题：人工智能、数据中心、首次公开募股、半导体、SRAM、初创公司</p>
<p>公司：CEREBRAS、CEREBRAS SYSTEMS</p>
<p>Sally Ward-Foxton 为 EETimes.com 和 EETimes Europe 杂志报道人工智能。Sally 在伦敦从事电子行业写作已有 18 年。她曾为 Electronic Design、ECN、Electronic Specifier: Design、Components in Electronics 等多家新闻出版物撰写文章。她拥有剑桥大学电气与电子工程硕士学位。请在 LinkedIn 上关注 Sally。</p>
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CBRS

2 倍做多英伟达 ETF - Direxion

半导体 3 倍做多 - Direxion

<p>Cerebras 完成了一次重要的首次公开募股（IPO），通过发行 3000 万股筹集了约 55 亿美元，股票交易价格为 311 美元，使其市值约为 660 亿美元。该公司已从芯片供应商转变为云服务提供商，与英伟达展开竞争。Cerebras 扩大了客户基础，现在包括 OpenAI，后者将以 200 亿美元获得 750 MW 的计算能力。然而，该公司面临着其晶圆级引擎的内存限制和日益激烈的竞争等挑战</p>

<p>AI chip startup Cerebras has completed one of the biggest IPOs in semiconductor history, issuing 30 million shares to raise around $5.5 billion on the NASDAQ (comparable to Arm’s 2023 offering, which raised $4.9 billion).</p>
<div class="lb-trans"><p>人工智能芯片初创公司 Cerebras 完成了半导体历史上最大的首次公开募股之一，在纳斯达克发行了 3000 万股，筹集约 55 亿美元（与 Arm 在 2023 年的募股相比，后者筹集了 49 亿美元）。</p>
</div><p>In the weeks leading up to the IPO, the expected price range for the shares grew from $115-$125 to $185 at launch on Thursday (May 14). By the end of Thursday, they were trading at an enormous $311. This price puts Cerebras’ market capitalization at around $66 billion, a figure unthinkable when Cerebras first announced its intent to IPO in 2024.</p>
<div class="lb-trans"><p>在首次公开募股前的几周，Cerebras 的股票预期价格区间从 115-125 美元增长到周四（5 月 14 日）上市时的 185 美元。到周四结束时，股价飙升至 311 美元。这一价格使 Cerebras 的市值约为 660 亿美元，这在 Cerebras 首次宣布计划于 2024 年上市时是不可想象的。</p>
</div><p>Amongst a sea of data center chip startups, Cerebras and competitor Groq had both pivoted from chip supplier to cloud service provider, building and deploying their own data centers to serve developers directly via API. The idea was to avoid having to rely on lukewarm hardware sales in a market still dominated by Nvidia, but it also showed off what Nvidia’s competitors could do—both companies had identified Nvidia’s Achilles heel as single-user token speeds, an area both Groq and Cerebras excelled in. Demand grew for fast tokens as applications such as coding and agentic AI took off, validating the market for speed.</p>
<div class="lb-trans"><p>在众多数据中心芯片初创公司中，Cerebras 和竞争对手 Groq 都从芯片供应商转型为云服务提供商，建立并部署自己的数据中心，通过 API 直接为开发者提供服务。这个想法是为了避免在仍由 Nvidia 主导的市场中依赖冷淡的硬件销售，但这也展示了 Nvidia 的竞争对手能够做到的事情——这两家公司都识别出 Nvidia 的致命弱点是单用户令牌速度，而 Groq 和 Cerebras 在这一领域表现出色。随着编码和自主 AI 等应用的兴起，对快速令牌的需求增长，验证了速度市场的潜力。</p>
</div><p>Nvidia’s $20-billion deal for Groq set the bar for the valuation of an AI chip startup and immediately validated the market for non-GPU hardware. With a similar vertically integrated chip offering and cloud service to Groq, perhaps the $20 billion figure provided a baseline for Cerebras’ valuation, though it seems clear now that Nvidia’s interest was in Groq’s technology, not its cloud deployments.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 以 200 亿美元收购 Groq 的交易为 AI 芯片初创公司的估值设定了基准，并立即验证了非 GPU 硬件市场。由于 Cerebras 提供了与 Groq 类似的垂直整合芯片和云服务，或许 200 亿美元的数字为 Cerebras 的估值提供了一个基线，尽管现在看来 Nvidia 对 Groq 的兴趣在于其技术，而非其云部署。</p>
</div><p>Groq’s deal and Cerebras’ IPO may serve to boost valuations of companies such as D-Matrix, Tenstorrent, SambaNova, Rebellions, and others, though it seems unlikely there could be many more companies shopping for an acquisition at $66 billion or above. Rather, the market has shown it is now ready to support large semiconductor IPOs again.</p>
<div class="lb-trans"><p>Groq 的交易和 Cerebras 的 IPO 可能会提升 D-Matrix、Tenstorrent、SambaNova、Rebellions 等公司的估值，尽管似乎不太可能有更多公司以 660 亿美元或更高的价格寻求收购。相反，市场已经显示出现在再次支持大型半导体 IPO 的准备。</p>
</div><p>Cerebras had filed an S-1 in October 2024, which it later withdrew. That paperwork revealed that a single customer, Abu Dhabi-based G42, was responsible for 87% of Cerebras’ revenue in the first half of 2024. This concentration of customers was widely criticized at the time.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 在 2024 年 10 月提交了一份 S-1 文件，后来撤回。该文件显示，来自阿布扎比的客户 G42 在 2024 年上半年占 Cerebras 收入的 87%。这种客户集中度在当时受到广泛批评。</p>
</div><p>Since then, Cerebras has broadened its customer base from one… to three significant customers. The second, MBZUAI, is an Abu Dhabi-based University and research institute. The third is none other than OpenAI.</p>
<div class="lb-trans"><p>此后，Cerebras 将客户基础从一个扩大到三个重要客户。第二个客户 MBZUAI 是一所位于阿布扎比的大学和研究机构。第三个客户则是 OpenAI。</p>
</div><p>Cerebras will supply 750 MW of compute capacity to OpenAI for a fee of around $20 billion, plus a significant advance to fund the required buildout. OpenAI also got a significant stake in Cerebras—as much as 10%. This may seem like a lot of equity to give away, but it’s likely Cerebras’ public association with OpenAI’s golden brand was worth a lot more.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 将为 OpenAI 提供 750 兆瓦的计算能力，费用约为 200 亿美元，以及一笔用于资金建设的重大预付款。OpenAI 还获得了 Cerebras 的 10% 股份。这似乎是一个很大的股权让渡，但 Cerebras 与 OpenAI 的黄金品牌的公开关联可能价值更高。</p>
</div><p>(These circular deals, in which the same company is both customer and investor, are becoming more commonplace in the industry. OpenAI did a similar deal with AMD recently, and Cerebras’ existing deal with G42 has similar elements.)</p>
<div class="lb-trans"><p>（这种循环交易，即同一家公司既是客户又是投资者，正在行业中变得越来越普遍。OpenAI 最近与 AMD 进行了类似的交易，而 Cerebras 与 G42 的现有交易也有类似的元素。）</p>
</div><p>Cerebras’ crown jewel is its wafer-scale engine (WSE), currently in its third generation. This dinner-plate-sized chip is a huge feat of engineering in its own right—let alone the custom server built to house it. The company can generate fast tokens since its architecture is SRAM-based; it is not reliant on memory bandwidth between compute and DRAM like GPUs and other architectures.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 的皇冠明珠是其晶圆级引擎（WSE），目前已进入第三代。这款如餐盘般大小的芯片本身就是一项巨大的工程成就，更不用说为其构建的定制服务器。由于其架构基于 SRAM，Cerebras 能够生成快速令牌；它不依赖于计算与 DRAM 之间的内存带宽，像 GPU 和其他架构那样。</p>
</div><p>However, there are limits to what the wafer can do. The WSE3 has 44 GB of SRAM, considerably less memory than a state-of-the-art GPU’s HBM, but with much higher bandwidth. 44 GB isn’t enough to hold the whole of a model on a single piece of silicon anymore. Instead, multiple wafers need to be connected together, against the original thesis for the architecture. The wafer has relatively limited I/O, which Cerebras currently gets around by passing only activations between wafers (which are smaller than weights or data). However, it’s unclear whether this can continue to scale for even bigger models. And since the wafer was originally designed for training, it doesn’t natively support lower precision number formats used for inference (current support is down to FP16). (SemiAnalysis has a detailed technical report here).</p>
<div class="lb-trans"><p>然而，晶圆的能力是有限的。WSE3 拥有 44GB 的 SRAM，远低于最先进 GPU 的 HBM，但带宽却高得多。44GB 的内存不足以在单个硅片上容纳整个模型。因此，需要将多个晶圆连接在一起，这与该架构的最初理论相悖。晶圆的 I/O 相对有限，Cerebras 目前通过仅在晶圆之间传递激活（这些比权重或数据小）来解决这个问题。然而，目前尚不清楚这是否能继续扩展到更大的模型。而且，由于晶圆最初是为训练设计的，它并不原生支持用于推理的低精度数字格式（当前支持降至 FP16）。（SemiAnalysis 在这里有详细的技术报告）。</p>
</div><p>A fourth-generation WSE could fix some of these problems, but SRAM density scaling is leveling off for nodes beyond the WSE3’s, likely a key reason the company hasn’t announced a fourth generation yet. Could a WSE4 use 3D stacking on top of the wafer to add more memory? And will Cerebras go to optical wafer-to-wafer connectivity in some form? Both would be significant engineering challenges, but that’s something Cerebras is no stranger to.</p>
<div class="lb-trans"><p>第四代 WSE 可能会解决一些这些问题，但 SRAM 密度的扩展在 WSE3 之后趋于平稳，这可能是公司尚未宣布第四代的关键原因。WSE4 能否在晶圆上使用 3D 堆叠来增加更多内存？Cerebras 是否会以某种形式转向光学晶圆到晶圆的连接？这两者都将是重大的工程挑战，但 Cerebras 对此并不陌生。</p>
</div><p>With such a high share price, expectations for Cerebras are extremely high, meaning the company will need to show very high growth in the coming quarters. It is also facing much, much stronger competition from the new Nvidia-Groq combination in its key segment, fast token generation, due to reach general availability in the third quarter. As the first of its cohort to IPO, Cerebras has proven Wall Street’s appetite for funding Nvidia alternatives, but many other companies’ futures now depend on its success or failure.</p>
<div class="lb-trans"><p>由于股价如此之高，市场对 Cerebras 的期望极高，这意味着公司需要在接下来的几个季度中展示非常高的增长。它还面临来自新 Nvidia-Groq 组合在其关键领域——快速令牌生成——的更强竞争，该组合预计将在第三季度普遍可用。作为首个上市的同类公司，Cerebras 证明了华尔街对资助 Nvidia 替代品的渴望，但许多其他公司的未来现在依赖于它的成功或失败。</p>
</div><p>Fallout From Nvidia-Groq Deal Validates AI Chip Startup Landscape</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia-Groq 交易的后果验证了 AI 芯片初创公司的格局</p>
</div><p>Fallout from Nvidia’s deal with Groq, in which the GPU giant reportedly paid $20 billion for a non-exclusive license to Groq’s technology and hired most of its technical team, has had two big ramifications across the AI chip industry.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 与 Groq 的交易后果，其中 GPU 巨头 reportedly 以 200 亿美元收购了 Groq 的非独占许可，并雇佣了其大部分技术团队，已对 AI 芯片行业产生了两个重大影响。</p>
</div><p>RELATED TOPICS: AI, DATA CENTER, IPO, SEMICONDUCTORS, SRAM, STARTUPS</p>
<div class="lb-trans"><p>相关主题：人工智能、数据中心、首次公开募股、半导体、SRAM、初创公司</p>
</div><p>COMPANIES: CEREBRAS, CEREBRAS SYSTEMS</p>
<div class="lb-trans"><p>公司：CEREBRAS、CEREBRAS SYSTEMS</p>
</div><p>Sally Ward-Foxton covers AI for EETimes.com and EETimes Europe magazine. Sally has spent the last 18 years writing about the electronics industry from London. She has written for Electronic Design, ECN, Electronic Specifier: Design, Components in Electronics, and many more news publications. She holds a Masters' degree in Electrical and Electronic Engineering from the University of Cambridge. Follow Sally on LinkedIn</p>
<div class="lb-trans"><p>Sally Ward-Foxton 为 EETimes.com 和 EETimes Europe 杂志报道人工智能。Sally 在伦敦从事电子行业写作已有 18 年。她曾为 Electronic Design、ECN、Electronic Specifier: Design、Components in Electronics 等多家新闻出版物撰写文章。她拥有剑桥大学电气与电子工程硕士学位。请在 LinkedIn 上关注 Sally。</p>
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Cerebras 的首次公开募股重新点燃了 AI 芯片初创公司的热潮