<h2>關鍵點</h2>
<ul>
<li>這家人工智能公司的技術極具吸引力。</li>
<li>它吸引了一些來自其他人工智能領軍企業的大交易。</li>
<li>在投資之前需要考慮許多風險。</li>
<li>這 10 只股票可能會造就下一波百萬富翁 ›</li>
</ul>
<p>2026 年將會有相當多的重磅首次公開募股（IPO）。OpenAI 和 Anthropic 預計將在今年公開上市，但另一家知名的人工智能（AI）公司可能會更早上市。</p>
<p>Cerebras 本月早些時候向證券交易委員會（SEC）提交了 S-1 註冊聲明，暗示其 IPO 可能即將到來。它還向投資者展示了其最近的財務結果，這家芯片製造商有很多值得關注的地方，旨在與 <strong>Nvidia</strong>（納斯達克：NVDA）爭奪人工智能計算的主導地位。不過，考慮到其近期的估值和潛在的 IPO 價格，業務中存在顯著的風險和不確定性，投資者不能忽視。</p>
<p><em><strong>人工智能會創造出世界上第一個萬億富翁嗎？</strong> 我們的團隊剛剛發佈了一份關於一家鮮為人知的公司報告，該公司被稱為 “不可或缺的壟斷”，提供 Nvidia 和 Intel 都需要的關鍵技術。<strong>繼續 »</strong></em></p>
<p>以下是投資者在 Cerebras IPO 之前需要了解的事項。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9lZGl0b3JpYWwvaW1hZ2VzLzg2NzE1OC9nZXR0eWltYWdlcy1haS1hcnRpZmljaWFsLWludGVsbGlnZW5jZS1jaGlwLXNlbWljb25kdWN0b3ItY2lyY3VpdC5qcGVnFnc9NzAw?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9lZGl0b3JpYWwvaW1hZ2VzLzg2NzE1OC9nZXR0eWltYWdlcy1haS1hcnRpZmljaWFsLWludGVsbGlnZW5jZS1jaGlwLXNlbWljb25kdWN0b3ItY2lyY3VpdC5qcGVnFnc9NzAw"/></p>
<p>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>解鎖更快的人工智能</h2>
<p>Cerebras 製造的 AI 芯片與市場上其他芯片截然不同。其晶圓級引擎架構使用整個硅晶圓，導致芯片的尺寸幾乎是 Nvidia Blackwell B200 封裝的 30 倍，每個芯片的晶體管數量是其 19 倍，依據該公司的 S-1 文件。</p>
<p>晶圓級芯片的優勢在於它們可以以更低的功耗和更少的網絡設備快速移動數據。當你有成千上萬的圖形處理單元（GPU）相互共享數據時，時間和成本會迅速增加。Cerebras 的芯片通過在單一硅片上放置更多的計算核心和內存，直接在芯片製造過程中將它們連接在一起，從而消除了芯片之間數據傳輸的大部分開銷，而不是依賴外部網絡或封裝。</p>
<p>節省的成本可能是可觀的，但在推理模型時代，節省的時間可能更為重要。隨着推理模型迭代調用大型語言模型以細化答案，響應所需的時間可能會顯著增加。Cerebras 表示，其晶圓級芯片在推理方面比領先的基於 GPU 的解決方案快多達 15 倍。</p>
<p>這項技術非常吸引人。實際上，OpenAI 與這家芯片製造商簽署了一項價值 200 億美元的協議，在 2026 年至 2028 年間購買 750 兆瓦的 AI 推理能力，並有可能在 2030 年底之前增加額外的 1.25 吉瓦的能力。此外，<strong>亞馬遜</strong> 簽署了一項協議，將其 CS-3 系統引入亞馬遜網絡服務（AWS），與其定製的 Trainium3 芯片集成進行推理。</p>
<p>憑藉這兩項交易，Cerebras 的資產負債表顯示出 246 億美元的剩餘履約義務，這對於去年僅產生 5.1 億美元收入的公司來説是絕對巨大的。但剩餘履約義務並不是收入，投資之前需要考慮許多風險。</p>
<h2>公司面臨的重大挑戰和風險</h2>
<p>Cerebras 需要克服一些挑戰，才能完全實現其訂單積壓。</p>
<p>Cerebras 必須大幅擴展其數據中心基礎設施運營，以服務 OpenAI。它從未承擔過如此規模的任務，這帶來了重大的運營挑戰。</p>
<p>更重要的是，它需要擴大生產，並完全依賴於 <strong>台積電</strong>（NYSE：TSM）來生產其晶圓級芯片。沒有其他代工廠能夠生產它們。同時，台積電正專注於將其用於 Cerebras 芯片的 5nm 工藝改造為其 3nm 工藝，該工藝被包括 Nvidia 在內的最大客户用於高端 AI 加速器。再加上晶圓級芯片的良率可能顯著低於小型芯片（因為一個錯誤可能會毀掉整個晶圓），擴大生產可能會證明成本高昂且具有挑戰性。</p>
<p>如果 Cerebras 未能按時交付產能或其硬件表現不佳，可能會導致 OpenAI 的承諾顯著減少。這指向另一個關鍵風險：幾乎所有的訂單積壓都與 OpenAI 的交易相關。降低這一風險的唯一方法是向潛在客户證明它能夠成功擴大生產和數據中心運營。</p>
<p>當然，這類風險對於一家年輕公司首次公開上市並不罕見。然而，這些風險似乎並未反映在估值中。該公司據報道目標估值為 350 億美元，儘管在 S-1 文件中未正式給出價格。這使其市盈率達到 70 倍的歷史銷售額，這對於該業務來説是一個巨大的溢價。雖然隨着其履行 OpenAI 合同，預計將實現顯著的收入增長，但這仍然是一個溢價估值。作為參考，Nvidia 的市盈率為 23 倍歷史銷售額和 13 倍 2026 年收入預期。儘管其增長速度不如 Cerebras 快，但在數據中心的主導地位相對穩固。</p>
<p>因此，儘管我喜歡 Cerebras 開發的技術，但價格和執行風險將使我無法參與其 IPO。不過，值得關注該公司如何執行，以及股票的風險/回報特徵是否變得更具吸引力。</p>
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<p>此處表達的觀點和意見僅代表作者的觀點和意見，並不一定反映納斯達克公司的觀點。</p>

OpenAI

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費城交易所 半導體 ETF - iShares

半導體 3 倍做多 - Direxion

標普半導體 ETF - SPDR

全球科技股指數 ETF - iShares

<p>Cerebras，一家人工智能芯片製造商，計劃在 2026 年推出首次公開募股（IPO），可能會在 OpenAI 和 Anthropic 之前上市。該公司已獲得重大交易，包括與 OpenAI 達成的 200 億美元協議。然而，它面臨着巨大的風險，包括生產規模化和對台積電的依賴。該公司的目標估值為 350 億美元，按其過去銷售額的 70 倍定價，這引發了人們對其在運營挑戰下估值的擔憂</p>

<h2>Key Points</h2>
<div class="lb-trans"><h2>關鍵點</h2>
</div><ul>
<li>This AI company's technology is extremely compelling.</li>
<li>It's attracted some big deals from other AI leaders.</li>
<li>There are many risks to consider before investing.</li>
<li>These 10 stocks could mint the next wave of millionaires ›</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>這家人工智能公司的技術極具吸引力。</li>
<li>它吸引了一些來自其他人工智能領軍企業的大交易。</li>
<li>在投資之前需要考慮許多風險。</li>
<li>這 10 只股票可能會造就下一波百萬富翁 ›</li>
</ul>
</div><p>2026 is set to see quite a few blockbuster initial public offerings (IPOs). Both OpenAI and Anthropic are expected to make their public debuts this year, but another notable artificial intelligence (AI) company may beat them to the punch.</p>
<div class="lb-trans"><p>2026 年將會有相當多的重磅首次公開募股（IPO）。OpenAI 和 Anthropic 預計將在今年公開上市，但另一家知名的人工智能（AI）公司可能會更早上市。</p>
</div><p>Cerebras filed its S-1 registration statement with the Securities and Exchange Commission (SEC) earlier this month, suggesting its IPO could be imminent. It also gave investors a glimpse of its recent financial results, and there's a lot to like about the chipmaker, which aims to rival <strong>Nvidia</strong>(NASDAQ: NVDA) for AI compute dominance. That said, there's significant risk and uncertainty in the business that investors can't ignore, especially given its recent valuation and potential IPO price.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 本月早些時候向證券交易委員會（SEC）提交了 S-1 註冊聲明，暗示其 IPO 可能即將到來。它還向投資者展示了其最近的財務結果，這家芯片製造商有很多值得關注的地方，旨在與 <strong>Nvidia</strong>（納斯達克：NVDA）爭奪人工智能計算的主導地位。不過，考慮到其近期的估值和潛在的 IPO 價格，業務中存在顯著的風險和不確定性，投資者不能忽視。</p>
</div><p><em><strong>Will AI create the world's first trillionaire?</strong> Our team just released a report on the one little-known company, called an &#34;Indispensable Monopoly&#34; providing the critical technology Nvidia and Intel both need. <strong>Continue »</strong></em></p>
<div class="lb-trans"><p><em><strong>人工智能會創造出世界上第一個萬億富翁嗎？</strong> 我們的團隊剛剛發佈了一份關於一家鮮為人知的公司報告，該公司被稱為 “不可或缺的壟斷”，提供 Nvidia 和 Intel 都需要的關鍵技術。<strong>繼續 »</strong></em></p>
</div><p>Here's what investors should know before the Cerebras IPO.</p>
<div class="lb-trans"><p>以下是投資者在 Cerebras IPO 之前需要了解的事項。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-dXJsPWh0dHBzOi8vZy5mb29sY2RuLmNvbS9lZGl0b3JpYWwvaW1hZ2VzLzg2NzE1OC9nZXR0eWltYWdlcy1haS1hcnRpZmljaWFsLWludGVsbGlnZW5jZS1jaGlwLXNlbWljb25kdWN0b3ItY2lyY3VpdC5qcGVnJnc9NzAw" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F867158%2Fgettyimages-ai-artificial-intelligence-chip-semiconductor-circuit.jpeg&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images.</p>
<div class="lb-trans"><p>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>Unlocking faster artificial intelligence</h2>
<div class="lb-trans"><h2>解鎖更快的人工智能</h2>
</div><p>Cerebras makes AI chips unlike any others in the market. Its wafer-scale engine architecture uses an entire silicon wafer, resulting in chips nearly 30 times the size of Nvidia's Blackwell B200 package, stuffing 19 times as many transistors per chip, according to the company's S-1 filing.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 製造的 AI 芯片與市場上其他芯片截然不同。其晶圓級引擎架構使用整個硅晶圓，導致芯片的尺寸幾乎是 Nvidia Blackwell B200 封裝的 30 倍，每個芯片的晶體管數量是其 19 倍，依據該公司的 S-1 文件。</p>
</div><p>The advantage of wafer-scale chips is that they can move data quickly with lower power requirements and fewer networking devices. And when you have clusters of thousands of graphics processing units (GPUs) all sharing data with each other, the time and costs can add up. Cerbras' chips eliminate much of the overhead of data transfer between chips by placing more compute cores and memory on a single piece of silicon, connecting them directly to one another during chip fabrication rather than relying on external networking or packaging.</p>
<div class="lb-trans"><p>晶圓級芯片的優勢在於它們可以以更低的功耗和更少的網絡設備快速移動數據。當你有成千上萬的圖形處理單元（GPU）相互共享數據時，時間和成本會迅速增加。Cerebras 的芯片通過在單一硅片上放置更多的計算核心和內存，直接在芯片製造過程中將它們連接在一起，從而消除了芯片之間數據傳輸的大部分開銷，而不是依賴外部網絡或封裝。</p>
</div><p>The savings can be substantial, but the time saved may be even more important in the age of reasoning models. With reasoning models that iteratively call a large language model to refine answers, the time it takes for a response can grow significantly. Cerebras says its wafer-scale chips are up to 15 times faster than the leading GPU-based solutions when it comes to inference.</p>
<div class="lb-trans"><p>節省的成本可能是可觀的，但在推理模型時代，節省的時間可能更為重要。隨着推理模型迭代調用大型語言模型以細化答案，響應所需的時間可能會顯著增加。Cerebras 表示，其晶圓級芯片在推理方面比領先的基於 GPU 的解決方案快多達 15 倍。</p>
</div><p>The technology is compelling. So much so, in fact, that OpenAI signed a $20 billion deal with the chipmaker to purchase 750 megawatts worth of AI inference capacity between 2026 and 2028, with the potential to add an additional 1.25 gigawatts of capacity by the end of 2030. Additionally, <strong>Amazon</strong> signed a deal to bring its CS-3 system to Amazon Web Services (AWS) for inference integrated with its custom Trainium3 chips.</p>
<div class="lb-trans"><p>這項技術非常吸引人。實際上，OpenAI 與這家芯片製造商簽署了一項價值 200 億美元的協議，在 2026 年至 2028 年間購買 750 兆瓦的 AI 推理能力，並有可能在 2030 年底之前增加額外的 1.25 吉瓦的能力。此外，<strong>亞馬遜</strong> 簽署了一項協議，將其 CS-3 系統引入亞馬遜網絡服務（AWS），與其定製的 Trainium3 芯片集成進行推理。</p>
</div><p>With those two deals, Cerebras' balance sheet shows $24.6 billion in remaining performance obligations, which is absolutely massive for a company that generated just $510 million in revenue last year. But remaining performance obligations are not revenue, and there are a lot of risks to consider before investing.</p>
<div class="lb-trans"><p>憑藉這兩項交易，Cerebras 的資產負債表顯示出 246 億美元的剩餘履約義務，這對於去年僅產生 5.1 億美元收入的公司來説是絕對巨大的。但剩餘履約義務並不是收入，投資之前需要考慮許多風險。</p>
</div><h2>The big challenges and risks facing the company</h2>
<div class="lb-trans"><h2>公司面臨的重大挑戰和風險</h2>
</div><p>There are a handful of challenges Cerebras will have to overcome before it can fully realize its backlog of orders.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 需要克服一些挑戰，才能完全實現其訂單積壓。</p>
</div><p>Cerebras will have to dramatically scale its data center infrastructure operations to service OpenAI. It's never taken on anything of this scale before, and it presents a significant operational challenge.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cerebras 必須大幅擴展其數據中心基礎設施運營，以服務 OpenAI。它從未承擔過如此規模的任務，這帶來了重大的運營挑戰。</p>
</div><p>What's more, it'll need to scale production, and it's entirely reliant on <strong>Taiwan Semiconductor Manufacturing</strong>(NYSE: TSM) for its wafer-scale chips. No other foundry is capable of producing them. Meanwhile, TSMC is focused on retrofitting the 5nm process it uses for Cerbras' chips to its 3nm process, which is used by its biggest customers, including Nvidia, for high-end AI accelerators. Combined with the fact that yields on wafer-scale chips can be significantly lower than smaller chips (because a single mistake can ruin the entire wafer), and scaling its production could prove costly and challenging.</p>
<div class="lb-trans"><p>更重要的是，它需要擴大生產，並完全依賴於 <strong>台積電</strong>（NYSE：TSM）來生產其晶圓級芯片。沒有其他代工廠能夠生產它們。同時，台積電正專注於將其用於 Cerebras 芯片的 5nm 工藝改造為其 3nm 工藝，該工藝被包括 Nvidia 在內的最大客户用於高端 AI 加速器。再加上晶圓級芯片的良率可能顯著低於小型芯片（因為一個錯誤可能會毀掉整個晶圓），擴大生產可能會證明成本高昂且具有挑戰性。</p>
</div><p>If Cerebras fails to deliver capacity on time or its hardware underperforms, it could result in a significant reduction in OpenAI's commitment. And that points to another key risk: Practically all of its backlog is tied to the OpenAI deal. The only way to mitigate that risk is to prove to potential customers that it can successfully scale its production and data center operations.</p>
<div class="lb-trans"><p>如果 Cerebras 未能按時交付產能或其硬件表現不佳，可能會導致 OpenAI 的承諾顯著減少。這指向另一個關鍵風險：幾乎所有的訂單積壓都與 OpenAI 的交易相關。降低這一風險的唯一方法是向潛在客户證明它能夠成功擴大生產和數據中心運營。</p>
</div><p>Granted, those kinds of risks aren't uncommon for a young company making its public debut. However, they don't appear to be priced into the valuation. The company is reportedly targeting a $35 billion valuation, although it refrained from putting an official price in the S-1 filing. That puts it at 70 times trailing sales, which is a huge premium to pay for the business. While it's set for significant revenue growth as it delivers on the OpenAI contract, it's still a premium valuation. For reference, Nvidia trades for 23 times trailing sales and 13 times 2026 revenue expectations. And while it's not growing as quickly, its dominant position in data centers is fairly secure.</p>
<div class="lb-trans"><p>當然，這類風險對於一家年輕公司首次公開上市並不罕見。然而，這些風險似乎並未反映在估值中。該公司據報道目標估值為 350 億美元，儘管在 S-1 文件中未正式給出價格。這使其市盈率達到 70 倍的歷史銷售額，這對於該業務來説是一個巨大的溢價。雖然隨着其履行 OpenAI 合同，預計將實現顯著的收入增長，但這仍然是一個溢價估值。作為參考，Nvidia 的市盈率為 23 倍歷史銷售額和 13 倍 2026 年收入預期。儘管其增長速度不如 Cerebras 快，但在數據中心的主導地位相對穩固。</p>
</div><p>So, while I like the technology Cerebras has developed, the price and execution risk will keep me from buying into the IPO. That said, it'll be worth keeping an eye on the company to see how well it executes and whether the stock's risk/return profile becomes more appealing.</p>
<div class="lb-trans"><p>因此，儘管我喜歡 Cerebras 開發的技術，但價格和執行風險將使我無法參與其 IPO。不過，值得關注該公司如何執行，以及股票的風險/回報特徵是否變得更具吸引力。</p>
</div><h2>Where to invest $1,000 right now</h2>
<div class="lb-trans"><h2>現在投資 1000 美元的地方</h2>
</div><p>When our analyst team has a stock tip, it can pay to listen. After all, <em>Stock Advisor’s</em> total average return is 983%* — a market-crushing outperformance compared to 200% for the S&amp;P 500.</p>
<div class="lb-trans"><p>當我們的分析師團隊有股票推薦時，傾聽是值得的。畢竟，_Stock Advisor_的總平均回報率為 983%* — 相較於標普 500 的 200% 表現，超出市場表現。</p>
</div><p>They just revealed what they believe are the <strong>10 best stocks</strong> for investors to buy right now, <strong>available when you join_Stock Advisor._</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>他們剛剛揭示了他們認為目前投資者可以購買的 <strong>10 只最佳股票</strong>，<strong>加入_Stock Advisor_後可獲得。</strong></p>
</div><p><strong>See the stocks »</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>查看股票 »</strong></p>
</div><p><em>*Stock Advisor returns as of April 27, 2026.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>*Stock Advisor 截至 2026 年 4 月 27 日的回報。</em></p>
</div><p><em>Adam Levy has positions in Amazon and Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool has positions in and recommends Amazon, Nvidia, and Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool has a disclosure policy.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>Adam Levy 持有亞馬遜和台灣半導體制造公司的股份。Motley Fool 持有並推薦亞馬遜、英偉達和台灣半導體制造公司的股份。Motley Fool 有披露政策。</em></p>
</div><p>The views and opinions expressed herein are the views and opinions of the author and do not necessarily reflect those of Nasdaq, Inc.</p>
<div class="lb-trans"><p>此處表達的觀點和意見僅代表作者的觀點和意見，並不一定反映納斯達克公司的觀點。</p>
</div>

The First Blockbuster Artificial Intelligence IPO of 2026 Is Almost Here. Here's Why I'm Staying Away.

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2026 年首個重磅人工智能 IPO 即將來臨。這就是我選擇避開的原因