史上最大芯片IPO，投資人暴掙219倍

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Cerebras上市首日股價飆升逾一倍。這為備受期待的AI企業IPO大年拉開了序幕。

這家芯片公司的股票開盤報350美元，隨后在最新交易中迅速攀升至385美元，一度觸發停牌。此舉推動該公司狂攬約56億美元資金，一舉創下今年來規模最大的IPO紀錄。

周三晚間，Cerebras Systems將其首次公開募股(IPO)發行價定為185美元，遠超市場預期。一舉籌集約56億美元，成為今年規模最大的IPO。

市場對Cerebras股票的追捧，折射出投資者對AI領域的狂熱。近幾周來，芯片股一路高歌猛進，推動美國主要股指屢創新高。

業內兩大巨頭OpenAI和Anthropic正考慮在今年下半年進行IPO。此外，埃隆·馬斯克(Elon Musk)的SpaceX近期收購了Grok聊天機器人的開發商xAI，并計劃于6月掛牌上市。預計這三家公司的IPO募資規模都將超越Cerebras。

面對本周早些時候投資者的強勁需求，Cerebras將發行價區間從原定的115至125美元上調至每股150至160美元。這家專注于為AI模型提供算力的公司還將發行股數從2,800萬股增至3,000萬股。

據知情人士透露，許多渴望在IPO階段認購Cerebras股票的投資者最終空手而歸，只能轉戰公開市場買入。上述人士稱，即便是一些成功獲配的基金，拿到的股數也遠不及預期。

早盤的巨大漲幅給那些正瞄準IPO的AI公司上了一課：即便在私募市場已能拿下極高估值，公開市場給出的估值可能會更加驚人。

Cerebras的核心產品是一款名為“晶圓級引擎”(Wafer-Scale Engine)的方形硅芯片。它的體積遠超大多數現代AI處理器，大小堪比一本兒童繪本。這款芯片上密密麻麻地集成了4萬億個晶體管，并配備了44 GB的SRAM。SRAM是AI處理中常用的一種內存，在單一芯片上配備如此龐大的容量實屬罕見。

該公司表示，這款引擎堪稱執行“快速推理”的絕佳利器?？焖偻评硎侵窤I模型迅速解析提示詞并作出響應的過程。今年1月，Cerebras達成了一項價值超過100億美元的交易，將為OpenAI提供算力。OpenAI聯合創始人山姆·阿爾特曼(Sam Altman)和格雷格·布羅克曼(Greg Brockman)均是Cerebras的重要股東。

僅僅兩個月后，Cerebras又拿下一家大客戶，與亞馬遜云科技(Amazon Web Services)達成了多年期的合作伙伴關系。該交易的具體財務條款未予披露。

Cerebras聯合創始人兼首席執行官安德魯·費爾德曼(Andrew Feldman)表示，公司正在押注一個趨勢：隨著AI計算速度不斷提升，客戶將心甘情愿為更高效的處理器買單。

“慢速搜索的市場有多大？零，”費爾德曼在3月份的一次采訪中直言。

一些行業專家則發出警告，指出Cerebras可能過于依賴少數幾家客戶。在持續吸引新客戶大規模部署其定制芯片方面，該公司未來或將面臨重重阻礙。

半導體工程師兼精品芯片研究公司SemiExponent的創始人維克拉姆·塞卡爾(Vikram Sekar)在最近的一份通訊中寫道：“投資者關心的并不是‘Cerebras是否會撼動英偉達(Nvidia)’，而是這種全定制架構能否在OpenAI的戰略大單之外，進一步拓寬收入版圖。”

Cerebras在一份證券監管文件中坦言，預計未來幾年內，OpenAI仍將貢獻其總收入的“很大一部分”。

讓 Cerebras 聲名鵲起的那場賭局

Cerebras Systems的里程碑并非一蹴而就。它歷經十余年，采用了截然不同的芯片制造方法，并經歷了兩次IPO嘗試才最終成功。

Cerebras Systems 由前 SeaMicro 負責人 Andrew Feldman 于 2015 年創立，其首批芯片與當時的 GPU 或 AI 加速器截然不同。

當時，大多數高端GPU都采用面積約為800平方毫米的芯片，這些芯片是從更大的晶圓上切割下來的。通常會將八個或更多這樣的GPU通過高速互連技術（例如NVLink）連接在一起，使它們能夠匯集資源，像一個大型加速器一樣運行。

與其將晶圓切割成更小的芯片然后再重新連接起來，Cerebras 公司想，為什么不把所有的計算功能都蝕刻到晶圓大小的芯片上呢？于是，晶圓級引擎(WSE) 誕生了，這是一款面積達 46,225 平方毫米的巨型芯片——大約相當于一個餐盤的大小。

Cerebras 的第一批芯片不僅尺寸更大；它們是專門為 AI 訓練而設計的，并配備了一種新型的計算引擎，旨在加速深度學習中常見的稀疏矩陣乘加運算。

這種硬件稀疏性利用了神經網絡參數的大部分最終都會變為零這一事實，使得 Cerebras 能夠將其第一代 WSE 加速器的有效計算輸出從 2.65 16 位 petaFLOPS 提高到 26.5。

一年后，Nvidia 在其 Ampere 架構中增加了對稀疏性的支持，但它只適用于特定的比例（2:4），限制了其有效性，使其只能用于特定的用例。

為了訓練模型，最多可以將 16 個這樣的芯片通過高速互連連接在一起。這一點也至關重要，因為與將模型權重存儲在 HBM 或 GDDR 內存中的 GPU 不同，Cerebras 的芯片幾乎完全依賴于片上 SRAM。雖然 SRAM 的速度極快，這也是它被幾乎所有現代處理器用作緩存的原因，但它的空間效率并不高。

雖然 Cerebras 的首款晶圓級加速器理論上可以達到每秒 9 PB 的內存帶寬，但其容量卻僅限于 18 GB，而當時 Nvidia 的 GPU 容量已經達到 32 GB，并且即將躍升至每芯片 40 GB 甚至 80 GB。

盡管如此，這種方法的性能已經足夠出色，因此 Cerebras 在 2021 年推出的第二代晶圓級加速器中，加倍采用了這種架構。

雖然WSE-2 的物理尺寸并沒有增大，但采用臺積電的 7nm 工藝技術使該公司能夠將晶體管數量、計算密度、SRAM 容量和帶寬提高一倍以上。

這些芯片也支持更大的集群，最多可擴展到 192 個，但實際上這些集群通常較小，每個站點 16 到 32 個系統。

大約在同一時期，Cerebras 引起了總部位于阿聯酋的云計算提供商 G42 的關注，后者迅速成為其最大的投資方。到 2023 年年中，這家芯片初創公司已獲得價值 9 億美元的訂單，用于建設九個超級計算站點，這些站點總共擁有 36 exaFLOPS 的超稀疏人工智能計算能力。

一年后，Cerebras 采用臺積電的 5nm 工藝，推出了WSE-3。雖然內存和帶寬只有小幅提升，但計算能力再次翻了一番，在 16 位精度下，稀疏計算能力達到了 125 petaFLOPS（密集計算能力為 12.5 petaFLOPS）。

Cerebras 的 CS-3 系統目前已實現最大規模的部署，并為 G42 建造的 Condor Galaxy 集群的大部分以及北美和歐洲的幾個新站點提供動力。

直到 2024 年中期，Cerebras 的主要重點一直是訓練，但隨后該公司宣布推出精品推理即服務產品，以與 Groq 和 SambaNova 等競爭芯片初創公司的產品相抗衡。

事實證明，Cerebras 最新 AI 加速器的龐大 SRAM 容量不僅使其成為強大的訓練加速器，而且特別適合高速 LLM 推理。

Cerebras 的第三代晶圓級加速器擁有遠超實際需求的內存帶寬。該芯片的內存速度高達 21 PB/s，比英偉達新款 Rubin GPU 快近 1000 倍。

這一點，再加上一些推測性解碼技術，使得 Cerebras 生成令牌的速度遠超當時任何基于 GPU 的系統。即使在今天，Cerebras 仍然穩居全球推理速度最快的系統之列。

根據Artificial Analysis 的數據，Cerebras 的工具包在運行 GPT-OSS 120B High 時每秒可以生成超過 2200 個代幣，比下一個封閉式 GPU 云 Fireworks 快 2.8 倍。

Cerebras當時并不知道，它的推理平臺將會發展成遠超預期的龐大業務。2024年9月，該公司向美國證券交易委員會（SEC）提交了S-1上市申請。然而，幾乎一年后，費爾德曼悄悄撤回了S-1申請，推遲了IPO。

他的理由是什么？公司最初的S-1文件令人擔憂，因為它顯示G42貢獻了87%的收入。但自Cerebras推出推理平臺以來的一年里，該公司已斬獲多家知名客戶，包括Alphasense、AWS、Cognition、Meta、Mistral AI、Notion和Perplexity等。Feldman解釋說，最初的S-1文件尚未反映出這些增長帶來的財務成果。公司相信，未來會有更好的故事可以向投資者講述。

自那時起，Cerebras 的推理平臺不斷發展壯大。該公司穩步擴大業務版圖，同時宣布與 AWS 建立更深入的合作關系，并新增 OpenAI作為客戶。

周四，這家初創公司正式在納斯達克上市，股票代碼為CBRS，在此過程中籌集了55億美元。上市首日，該公司股價飆升近70%，投資者紛紛涌入這一人工智能熱潮的新領域。

IPO是許多創業公司夢寐以求的事情，但很少有公司能夠實現，尤其是在競爭激烈的半導體行業。

從技術角度來看，Cerebras 早就應該更新換代了。

推動該公司成功上市的 WSE-3 加速器已經相當老舊，其大量采用 SRAM 的設計所帶來的架構優勢正在縮小。

英偉達收購Groq 后，費爾德曼的長期競爭對手也擁有了自己的 SRAM 集成推理平臺，而其他公司正在競相追趕。

從這里我們只能猜測，但我們大膽猜測，Cerebras 的新股東們肯定希望盡快看到新的硅芯片問世。

根據現有的路線圖，我們預計 WSE-4 將在浮點運算性能方面帶來顯著提升，盡管未必能達到 16 位精度。業界大部分廠商已經轉向使用 FP8 和 FP4 等低精度數據類型。因此，如果 FP4 超稀疏計算達到 exaFLOP 級別，我們也不會感到絲毫驚訝。

稀疏性對LLM推理的實際作用究竟有多大，則是另一個問題。LLM推理歷來并未從稀疏性中獲益良多，但這從未阻止芯片制造商大肆宣傳其稀疏浮點運算性能（FLOPS）。

我們還預計 Cerebras 將在其下一代晶圓級計算平臺中集成更多 SRAM，可能會采用臺積電的 3D 芯片堆疊技術來實現。WSE-3 的 44GB SRAM 容量仍然是其能夠高效運行的機型數量的限制因素。

像 Kimi K2 這樣的萬億參數模型需要 12 到 48 個 Cerebras 的 WSE-3 加速器，具體取決于模型權重的存儲方式和已剪枝的參數數量，因此 SRAM 容量的任何增加都將大大提高其加速器的效率。

除了新的芯片，我們還可以期待看到更多類似于 Cerebras 與 AWS 合作的案例。

今年早些時候，AWS 宣布將把自己的 Trainium3 AI 加速器與 Cerebras 基于 WSE-3 的系統結合起來，以加快其推理平臺的速度，這與 Nvidia 使用 Groq 的加速器所做的事情非常相似。

Cerebras當然也可以與AMD或其他任何芯片制造商合作開展類似項目。從這個意義上講，Cerebras可以將自己的芯片作為解碼加速器，把推理流程中帶寬密集型的部分卸載到自己的芯片上，而其他部分則負責處理計算密集型的提示處理。

然而，Cerebras 為其下一個合作項目制定了計劃；其股東期待增長。正如俗語所說，敵人的敵人就是朋友。

背后最大贏家曝光

Cerebras Systems 的 IPO在周四取得了巨大成功，為公司自身、創始人以及主要投資者創造了數十億美元的收益。

此次交易的大贏家之一是主要股東Benchmark，該公司持有Cerebras 9.5%的股份。Benchmark的一位普通合伙人Eric Vishria自2016年Cerebras成立以來一直是其董事會成員，并曾共同領投了該公司2500萬美元的A輪融資。 截至周四收盤，其持有的Cerebras股份價值55億美元，勁掙該輪融資的另一主要投資者Foundation Capital持有價值48億美元的股份。

但他告訴 TechCrunch，Benchmark 之所以能獲得這數十億美元的收入，是因為 Vishria 幾乎是違背自己的意愿與這家初創公司會面。

“當時只有五位創始人，一份演示文稿，這是我們十年來首次硬件投資，”Vishria在接受TechCrunch采訪時談到第一次會面時說道?！拔耶敃r做風險投資人大概也就18個月。”（在成為風險投資人之前，Vishria于2013年將他聯合創辦的社交瀏覽器初創公司RockMelt以據報道6000萬至7000萬美元的價格出售給了雅虎。）

Benchmark 對投資公司的選擇非常挑剔，很少支持硬件公司，以至于 Vishria 后悔當初把時間花在了 Cerebras 身上。

“我為什么要接這個會？”他不停地嘟囔著。維什里亞回憶說，有一次，他甚至給負責管理他日程的助理發信息，質問她：“你為什么讓我接這個會？”

但到了第三張幻燈片，他的壞脾氣就消失了，因為聯合創始人兼首席執行官安德魯·費爾德曼闡述了 Cerebras 的宏偉計劃。

“第一張幻燈片是標題頁。第二張是團隊介紹。我當時就想，‘哇，這團隊真棒?！谌龔埢脽羝膬热荽蟾攀恰瓽PU其實并不適合深度學習。它們只是碰巧比CPU好100倍而已?！徽f完，我就恍然大悟，”維什里亞回憶道。“我當時就想，‘我的天，當然了。為什么圖形處理器會是人工智能的正確選擇呢？’”

不過，這比谷歌著名的Transformer論文——2017年那篇奠定現代人工智能基礎的研究論文——早了好幾年，而Transformer最終催生了ChatGPT。當時，Cerebras正在推銷一種新型的巨型芯片，專為人工智能訓練而設計，而處理器行業尚未做好生產準備。

維什里亞對此很感興趣，便與Benchmark的一些合伙人進行了討論，但他們很快告訴他，他們對硬件的了解也不夠。他們說，如果他想達成這筆交易，就必須請來一位上世紀90年代Benchmark的創始成員，那位成員才真正了解硬件。

維什里亞并未氣餒，而是安排了一次會議，讓費爾德曼向創始合伙人布魯斯·鄧利維進行推介，鄧利維就芯片封裝、冷卻等問題對這位創始人進行了盤問。

“那次會議對我來說就像狗在看電視一樣，”維什里亞開玩笑說，因為他幾乎什么都沒聽懂。在聽完提案后，鄧利維警告說，塞雷布拉斯的嘗試難度很大。其他人也嘗試過，但都失敗了。但他認為這支團隊有機會。然而，他也擔心這種芯片沒有市場。

盡管維什里亞并不完全了解這項技術，但他堅信，如果Cerebras“能夠讓人工智能運行得更快”，就一定有市場，而且這個團隊有能力取得成功。他們之前曾將一家名為SeaMicro的初創公司出售給了AMD。

Cerebras 首席執行官 Andrew Feldman 告訴 TechCrunch：“之前成功退出過一次公司，好處在于可以消除風險投資家的一些疑慮。我們不是憑空冒出來的，我們是一支經驗豐富的團隊?！?/p>

接下來的 8.5 年里，Cerebras 經歷了無數次的掙扎，才最終打造出自己的產品。

費爾德曼和他的 Cerebras 聯合創始人兼首席技術官肖恩·利不得不發明新的冷卻方法，以防止如此大的芯片在通電時燒毀。他們還必須發明一種機器，能夠同時在晶圓上鉆 40 個螺絲孔而不會使晶圓破裂。諸如此類。

基準投資者反復心想：“我們到底在做什么？”

此外，硬件成本高昂。該公司從眾多投資者那里籌集到5億美元資金時，其芯片仍在研發中。在2022年的風險投資熊市中，該公司不得不再次融資。

“當時公司還沒有取得太大進展，所以，是的，那段時間真的非常艱難，”維什里亞回憶道。

但大約18個月前，一切都發生了改變。Cerebras公司專為訓練而設計的芯片，由全球最大的芯片代工制造商臺積電成功生產，結果發現它們在推理方面表現更佳——無需事先訓練人工智能模型，即可直接運行模型生成響應。就在人們意識到這一點的同時，人工智能領域對這種計算能力的需求也變得異常旺盛。Cerebras公司擁有龐大的客戶群和可觀的收入。

Cerebras沒有選擇再次進行私募融資，而是試圖在2024年上市，結果卻因其唯一主要客戶——總部位于阿布扎比的云服務提供商G42的大筆投資而引發國家安全擔憂，最終陷入美國政府的審查之中。此外，公眾投資者也對其對G42的依賴以及巨額虧損感到擔憂。

這次延遲反而因禍得福。如今，OpenAI 和 AWS 也成為了 Cerebras 的大客戶。去年，Cerebras 的收入翻了一番，并實現了盈利。

Vishria 對 Cerebras 團隊的“堅持不懈、獨創性和適應能力”給予了高度評價。

但對于投資者而言，這也是一項值得稱道的成就，因為他們在公司通常的投資領域之外，找到了一個極具潛力的投資標的。Benchmark持有17,602,983股，按IPO開盤價185美元計算，價值33億美元；如果首日交易價格維持在300美元以上，則價值將超過53億美元。該公司必須等到六個月的禁售期結束后才能出售股票——這是一項標準限制，旨在防止公司內部人士在公司上市后立即出售股票。

據多方披露信息顯示，該公司在早期融資輪中以約1800萬美元的價格收購了約80%的股份，Vishria也向TechCrunch證實了這一點。Cerebras在其S-1文件中披露，該公司在后續融資輪中以更高的價格收購了剩余股份，總成本約為2.5億美元。

總而言之，這家歷史悠久的風險投資公司可能花費了 2.7 億美元獲得了這部分股份，而這部分股份的價值可能高達數十億美元甚至更多，具體取決于股價的走勢。

風投公司的員工在投資獲得豐厚回報時會獲得獎金——那么，對于維什里亞的助理，就是那個他曾因為批準第一次會面而大發雷霆的人呢？他笑著說：“我認為她會做得很好，非常好?！?/p>

（來源：內容來自半導體行業觀察綜合）

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