<p>人工智能芯片初創公司 Cerebras 完成了半導體歷史上最大的首次公開募股之一，在納斯達克發行了 3000 萬股，籌集約 55 億美元（與 Arm 在 2023 年的募股相比，後者籌集了 49 億美元）。</p>
<p>在首次公開募股前的幾周，Cerebras 的股票預期價格區間從 115-125 美元增長到週四（5 月 14 日）上市時的 185 美元。到週四結束時，股價飆升至 311 美元。這一價格使 Cerebras 的市值約為 660 億美元，這在 Cerebras 首次宣佈計劃於 2024 年上市時是不可想象的。</p>
<p>在眾多數據中心芯片初創公司中，Cerebras 和競爭對手 Groq 都從芯片供應商轉型為雲服務提供商，建立並部署自己的數據中心，通過 API 直接為開發者提供服務。這個想法是為了避免在仍由 Nvidia 主導的市場中依賴冷淡的硬件銷售，但這也展示了 Nvidia 的競爭對手能夠做到的事情——這兩家公司都識別出 Nvidia 的致命弱點是單用户令牌速度，而 Groq 和 Cerebras 在這一領域表現出色。隨着編碼和自主 AI 等應用的興起，對快速令牌的需求增長，驗證了速度市場的潛力。</p>
<p>Nvidia 以 200 億美元收購 Groq 的交易為 AI 芯片初創公司的估值設定了基準，並立即驗證了非 GPU 硬件市場。由於 Cerebras 提供了與 Groq 類似的垂直整合芯片和雲服務，或許 200 億美元的數字為 Cerebras 的估值提供了一個基線，儘管現在看來 Nvidia 對 Groq 的興趣在於其技術，而非其雲部署。</p>
<p>Groq 的交易和 Cerebras 的 IPO 可能會提升 D-Matrix、Tenstorrent、SambaNova、Rebellions 等公司的估值，儘管似乎不太可能有更多公司以 660 億美元或更高的價格尋求收購。相反，市場已經顯示出現在再次支持大型半導體 IPO 的準備。</p>
<p>Cerebras 在 2024 年 10 月提交了一份 S-1 文件，後來撤回。該文件顯示，來自阿布扎比的客户 G42 在 2024 年上半年佔 Cerebras 收入的 87%。這種客户集中度在當時受到廣泛批評。</p>
<p>此後，Cerebras 將客户基礎從一個擴大到三個重要客户。第二個客户 MBZUAI 是一所位於阿布扎比的大學和研究機構。第三個客户則是 OpenAI。</p>
<p>Cerebras 將為 OpenAI 提供 750 兆瓦的計算能力，費用約為 200 億美元，以及一筆用於資金建設的重大預付款。OpenAI 還獲得了 Cerebras 的 10% 股份。這似乎是一個很大的股權讓渡，但 Cerebras 與 OpenAI 的黃金品牌的公開關聯可能價值更高。</p>
<p>（這種循環交易，即同一家公司既是客户又是投資者，正在行業中變得越來越普遍。OpenAI 最近與 AMD 進行了類似的交易，而 Cerebras 與 G42 的現有交易也有類似的元素。）</p>
<p>Cerebras 的皇冠明珠是其晶圓級引擎（WSE），目前已進入第三代。這款如餐盤般大小的芯片本身就是一項巨大的工程成就，更不用説為其構建的定製服務器。由於其架構基於 SRAM，Cerebras 能夠生成快速令牌；它不依賴於計算與 DRAM 之間的內存帶寬，像 GPU 和其他架構那樣。</p>
<p>然而，晶圓的能力是有限的。WSE3 擁有 44GB 的 SRAM，遠低於最先進 GPU 的 HBM，但帶寬卻高得多。44GB 的內存不足以在單個硅片上容納整個模型。因此，需要將多個晶圓連接在一起，這與該架構的最初理論相悖。晶圓的 I/O 相對有限，Cerebras 目前通過僅在晶圓之間傳遞激活（這些比權重或數據小）來解決這個問題。然而，目前尚不清楚這是否能繼續擴展到更大的模型。而且，由於晶圓最初是為訓練設計的，它並不原生支持用於推理的低精度數字格式（當前支持降至 FP16）。（SemiAnalysis 在這裏有詳細的技術報告）。</p>
<p>第四代 WSE 可能會解決一些這些問題，但 SRAM 密度的擴展在 WSE3 之後趨於平穩，這可能是公司尚未宣佈第四代的關鍵原因。WSE4 能否在晶圓上使用 3D 堆疊來增加更多內存？Cerebras 是否會以某種形式轉向光學晶圓到晶圓的連接？這兩者都將是重大的工程挑戰，但 Cerebras 對此並不陌生。</p>
<p>由於股價如此之高，市場對 Cerebras 的期望極高，這意味着公司需要在接下來的幾個季度中展示非常高的增長。它還面臨來自新 Nvidia-Groq 組合在其關鍵領域——快速令牌生成——的更強競爭，該組合預計將在第三季度普遍可用。作為首個上市的同類公司，Cerebras 證明了華爾街對資助 Nvidia 替代品的渴望，但許多其他公司的未來現在依賴於它的成功或失敗。</p>
<p>Nvidia-Groq 交易的後果驗證了 AI 芯片初創公司的格局</p>
<p>Nvidia 與 Groq 的交易後果，其中 GPU 巨頭 reportedly 以 200 億美元收購了 Groq 的非獨佔許可，並僱傭了其大部分技術團隊，已對 AI 芯片行業產生了兩個重大影響。</p>
<p>相關主題：人工智能、數據中心、首次公開募股、半導體、SRAM、初創公司</p>
<p>公司：CEREBRAS、CEREBRAS SYSTEMS</p>
<p>Sally Ward-Foxton 為 EETimes.com 和 EETimes Europe 雜誌報道人工智能。Sally 在倫敦從事電子行業寫作已有 18 年。她曾為 Electronic Design、ECN、Electronic Specifier: Design、Components in Electronics 等多家新聞出版物撰寫文章。她擁有劍橋大學電氣與電子工程碩士學位。請在 LinkedIn 上關注 Sally。</p>
<p>您必須註冊或登錄才能發表評論。</p>
<p>本網站使用 Akismet 來減少垃圾郵件。瞭解您的評論數據是如何處理的。</p>

CBRS

2 倍做多英偉達 ETF - Direxion

半導體 3 倍做多 - Direxion

<p>Cerebras 完成了一次重要的首次公開募股（IPO），通過發行 3000 萬股籌集了約 55 億美元，股票交易價格為 311 美元，使其市值約為 660 億美元。該公司已從芯片供應商轉變為雲服務提供商，與英偉達展開競爭。Cerebras 擴大了客户基礎，現在包括 OpenAI，後者將以 200 億美元獲得 750 MW 的計算能力。然而，該公司面臨着其晶圓級引擎的內存限制和日益激烈的競爭等挑戰</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>人工智能芯片初創公司 Cerebras 完成了半導體歷史上最大的首次公開募股之一，在納斯達克發行了 3000 萬股，籌集約 55 億美元（與 Arm 在 2023 年的募股相比，後者籌集了 49 億美元）。</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>在首次公開募股前的幾周，Cerebras 的股票預期價格區間從 115-125 美元增長到週四（5 月 14 日）上市時的 185 美元。到週四結束時，股價飆升至 311 美元。這一價格使 Cerebras 的市值約為 660 億美元，這在 Cerebras 首次宣佈計劃於 2024 年上市時是不可想象的。</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>在眾多數據中心芯片初創公司中，Cerebras 和競爭對手 Groq 都從芯片供應商轉型為雲服務提供商，建立並部署自己的數據中心，通過 API 直接為開發者提供服務。這個想法是為了避免在仍由 Nvidia 主導的市場中依賴冷淡的硬件銷售，但這也展示了 Nvidia 的競爭對手能夠做到的事情——這兩家公司都識別出 Nvidia 的致命弱點是單用户令牌速度，而 Groq 和 Cerebras 在這一領域表現出色。隨着編碼和自主 AI 等應用的興起，對快速令牌的需求增長，驗證了速度市場的潛力。</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 億美元收購 Groq 的交易為 AI 芯片初創公司的估值設定了基準，並立即驗證了非 GPU 硬件市場。由於 Cerebras 提供了與 Groq 類似的垂直整合芯片和雲服務，或許 200 億美元的數字為 Cerebras 的估值提供了一個基線，儘管現在看來 Nvidia 對 Groq 的興趣在於其技術，而非其雲部署。</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 可能會提升 D-Matrix、Tenstorrent、SambaNova、Rebellions 等公司的估值，儘管似乎不太可能有更多公司以 660 億美元或更高的價格尋求收購。相反，市場已經顯示出現在再次支持大型半導體 IPO 的準備。</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，後來撤回。該文件顯示，來自阿布扎比的客户 G42 在 2024 年上半年佔 Cerebras 收入的 87%。這種客户集中度在當時受到廣泛批評。</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>此後，Cerebras 將客户基礎從一個擴大到三個重要客户。第二個客户 MBZUAI 是一所位於阿布扎比的大學和研究機構。第三個客户則是 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 將為 OpenAI 提供 750 兆瓦的計算能力，費用約為 200 億美元，以及一筆用於資金建設的重大預付款。OpenAI 還獲得了 Cerebras 的 10% 股份。這似乎是一個很大的股權讓渡，但 Cerebras 與 OpenAI 的黃金品牌的公開關聯可能價值更高。</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>（這種循環交易，即同一家公司既是客户又是投資者，正在行業中變得越來越普遍。OpenAI 最近與 AMD 進行了類似的交易，而 Cerebras 與 G42 的現有交易也有類似的元素。）</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 的皇冠明珠是其晶圓級引擎（WSE），目前已進入第三代。這款如餐盤般大小的芯片本身就是一項巨大的工程成就，更不用説為其構建的定製服務器。由於其架構基於 SRAM，Cerebras 能夠生成快速令牌；它不依賴於計算與 DRAM 之間的內存帶寬，像 GPU 和其他架構那樣。</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，晶圓的能力是有限的。WSE3 擁有 44GB 的 SRAM，遠低於最先進 GPU 的 HBM，但帶寬卻高得多。44GB 的內存不足以在單個硅片上容納整個模型。因此，需要將多個晶圓連接在一起，這與該架構的最初理論相悖。晶圓的 I/O 相對有限，Cerebras 目前通過僅在晶圓之間傳遞激活（這些比權重或數據小）來解決這個問題。然而，目前尚不清楚這是否能繼續擴展到更大的模型。而且，由於晶圓最初是為訓練設計的，它並不原生支持用於推理的低精度數字格式（當前支持降至 FP16）。（SemiAnalysis 在這裏有詳細的技術報告）。</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 可能會解決一些這些問題，但 SRAM 密度的擴展在 WSE3 之後趨於平穩，這可能是公司尚未宣佈第四代的關鍵原因。WSE4 能否在晶圓上使用 3D 堆疊來增加更多內存？Cerebras 是否會以某種形式轉向光學晶圓到晶圓的連接？這兩者都將是重大的工程挑戰，但 Cerebras 對此並不陌生。</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>由於股價如此之高，市場對 Cerebras 的期望極高，這意味着公司需要在接下來的幾個季度中展示非常高的增長。它還面臨來自新 Nvidia-Groq 組合在其關鍵領域——快速令牌生成——的更強競爭，該組合預計將在第三季度普遍可用。作為首個上市的同類公司，Cerebras 證明了華爾街對資助 Nvidia 替代品的渴望，但許多其他公司的未來現在依賴於它的成功或失敗。</p>
</div><p>Fallout From Nvidia-Groq Deal Validates AI Chip Startup Landscape</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia-Groq 交易的後果驗證了 AI 芯片初創公司的格局</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 與 Groq 的交易後果，其中 GPU 巨頭 reportedly 以 200 億美元收購了 Groq 的非獨佔許可，並僱傭了其大部分技術團隊，已對 AI 芯片行業產生了兩個重大影響。</p>
</div><p>RELATED TOPICS: AI, DATA CENTER, IPO, SEMICONDUCTORS, SRAM, STARTUPS</p>
<div class="lb-trans"><p>相關主題：人工智能、數據中心、首次公開募股、半導體、SRAM、初創公司</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 為 EETimes.com 和 EETimes Europe 雜誌報道人工智能。Sally 在倫敦從事電子行業寫作已有 18 年。她曾為 Electronic Design、ECN、Electronic Specifier: Design、Components in Electronics 等多家新聞出版物撰寫文章。她擁有劍橋大學電氣與電子工程碩士學位。請在 LinkedIn 上關注 Sally。</p>
</div><p>You must Register or Login to post a comment.</p>
<div class="lb-trans"><p>您必須註冊或登錄才能發表評論。</p>
</div><p>This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.</p>
<div class="lb-trans"><p>本網站使用 Akismet 來減少垃圾郵件。瞭解您的評論數據是如何處理的。</p>
</div>

Cerebras 的首次公開募股重新點燃了 AI 芯片初創公司的熱潮