SpaceX IPO前最重磅的IPO – AI推理芯片公司 Cerebras Systems 要上市了

SpaceX之前最重磅的IPO估计就是下周这个超大晶圆制造商Cerebras Systems的上市了。

Cerebras是一家专注于AI加速器的美国公司，总部位于加州Sunnyvale，成立于2016年。公司以“晶圆级集成”（Wafer-Scale Engine，简称WSE）技术闻名，核心产品是将整个300mm硅晶圆直接做成一颗超级大的AI处理器，而不是像传统GPU那样切成小芯片再封装。

这解决了AI训练/推理中常见的内存带宽和芯片间通信瓶颈问题，被誉为“世界上最大的AI芯片”。树立了下关于Cerebras几部分关键信息。

1、核心技术和产品

1）晶圆级引擎（WSE）

传统AI芯片（如NVIDIA H100/B200）采用多芯片模块（MCM）或小型die，通过NVLink/HBM等外部互联扩展。但Cerebras的WSE把整个晶圆做成单一die，避免了芯片间通信延迟和带宽损失，实现了“片上”海量并行计算。

WSE-3采用“Weight Streaming”架构，将计算和内存解耦，支持外部MemoryX扩展（1.5TB、12TB、120TB甚至1.2 PB），单系统即可训练高达24万亿参数的超大模型。

2）CS-3系统

单台15U机柜，内置1颗WSE-3，支持水冷。通过SwarmX互联可扩展至2048台集群，峰值达256 exaFLOPS。单台CS-3就能在不到1天内从零训练Llama 2 70B模型（Meta GPU集群需约1个月）。

3）性能优势

Cerebras强调“消除数据移动瓶颈”：

比上一代CS-2（WSE-2）：性能翻倍，功耗和成本不变（CS-2用7nm，2.6万亿晶体管，40 GB SRAM）。

比NVIDIA H100/B200：在内存密集型大模型任务中优势显著。CS-3单系统内存容量远超10,000节点GPU集群；推理速度可达GPU云的数倍（尤其是长上下文/大模型）。公司声称在Llama/Falcon等模型上tokens/second提升2倍。

实际基准：Condor Galaxy 3（64台CS-3集群，8 exaFLOPS）已于2024年Q2上线，与G42合作。集群编程像“单芯片”一样简单，无需复杂分布式框架。

优势：

• 极致内存带宽 → 适合万亿/十万亿参数模型训练与推理。
• 扩展性强 → 集群像单机一样编程，开发效率高。
• 能效/成本在特定 workloads 上优于GPU（同功耗下性能翻倍）。

挑战：

• 单系统功耗高（25kW），部署门槛高（需专用数据中心基础设施）。
• 晶圆级制造良率和缺陷容忍技术虽成熟，但整体成本高（单系统硬件估算数百万美元）。
• 生态不如CUDA成熟，主要针对AI训练/推理大模型，不如GPU通用。

总体上Cerebras是“垂直优化”的AI超级计算机方案，适合追求极致规模和速度的 hyperscaler、主权AI项目、国家实验室，而非通用GPU替代品。

2、发展历程

Cerebras从“卖硬件”转向“AI超级计算平台”，已从早期科研验证走向商用落地（Condor Galaxy等主权AI项目）。

从SeaMicro老兵到AI晶圆级先锋

Cerebras成立于2015-2016年（官方多以2016年计），总部位于加州Sunnyvale。创始人团队全部来自SeaMicro（2012年被AMD以3.34亿美元收购），早期处于stealth模式四年，专注解决“晶圆级集成良率难题”。

• 1）2019年：发布首代WSE-1，开启晶圆级AI芯片时代。
• 2）2020-2022年：推出CS-1/CS-2系统，完成从“芯片”到“系统+软件栈”的闭环，与TSMC深度绑定实现量产。
• 3）2024年：WSE-3及CS-3系统落地，性能翻倍；同期首次递交S-1（后因业务优化于2025年10月撤回）。
• 4）2025-2026年：转向云推理服务+混合模式，与OpenAI签署巨额合作；
• 5）2026年2月完成Series H，4月重启S-1，5月启动路演，计划Nasdaq上市（代码CBRS）。

3、核心团队及融资

1）核心团队

• Andrew Feldman（CEO、联合创始人）：连续创业者，曾任SeaMicro CEO、Force10 Networks产品VP（后被Dell收购）、Riverstone Networks营销VP。斯坦福MBA背景，擅长产品化与资本运作。
• Gary Lauterbach（联合创始人、前CTO）：Sun Microsystems UltraSPARC首席架构师，58项专利，曾主导AMD数据中心业务。
• Sean Lie（联合创始人、现CTO）：MIT本科+硕士，AMD高级架构师，29项专利。
• Michael James（首席架构师）：SeaMicro软件架构师，后任AMD对应岗位。
• Jean-Philippe Fricker（首席系统架构师）：DSSD/SeaMicro资深硬件架构师，30项专利。

团队优势在于“系统思维”而非单纯芯片设计：他们深谙数据中心功耗、互联与软件优化，曾用fabric架构重塑服务器。这正是Cerebras能解决晶圆级缺陷容忍与Weight Streaming架构的关键。

2）融资历程

累计融资约29-37亿美元（含多轮），估值从早期数百M美元飙升至IPO前230-266亿美元：

• 早期：Series B/C/D（2016-2018）累计约1.7亿美元，投资者包括Foundation Capital、Eclipse、Sequoia、Benchmark。
• 中后期：2019 Series E（2.72亿美元，估值24亿美元）；2021 Series F（2.54亿美元，估值41亿美元）。
• 2025-2026：Series G（11亿美元，估值81亿美元）；Series H（10亿美元，估值230亿美元，Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity、AMD等跟投）。

4、业务模式与财务表现

Cerebras早期卖硬件（CS-2/CS-3系统），后来转向云服务（Cerebras Inference，云端提供超快AI推理）和混合模式。客户包括CSP、 hyperscaler、企业、主权AI项目（如G42）、研究机构。

2025财年财务：收入5.1亿美元（同比+76%，2024年2.9亿美元，2023年0.787亿美元，2022年0.246亿美元，20倍增长）。硬件收入约3.58亿美元，云及其他服务1.52亿美元。

GAAP净利润：约0.879亿美元（2024年净亏损4.85亿美元），首次实现盈利（不过非GAAP仍有亏损）。

剩余履约义务（backlog）：246亿美元（OpenAI等多年前期大单贡献），2026-2027年预计确认15%。

客户集中度：2025年G42占24%（此前曾高达87%），另一UAE客户占62%，但已显著多元化；OpenAI签署超100-200亿美元多年前期合作（含1亿美元贷款+认股权证）。

公司定位从“卖芯片”转向“AI基础设施平台+云”，并与Qualcomm等合作加速边缘部署。

5、IPO相关信息

IPO 基础发行2800万A类普通股，超额配售420万A类普通股，核心管理层和投资人不卖股。纯公司发行新股用于募资，无大量旧股套现。

IPO定价$115–$125/股，因需求超20倍，已计划上调至$125–$135/股（可能进一步调整）。高区间（$125）募资约35亿美元（基础28M股），含超额配售最高约40.25亿美元。

高估值下（$125/股）对应市值约266亿美元IPO后总流通股本约 2.13亿百万股（包括Class A、B、N等）。其中：

• Class A（上市交易股）为IPO发行的28M股 + 超额部分；
• 其余Class B（高投票权，创始团队/早期投资者/优先股转换后）和Class N（非投票权，如OpenAI认股权证相关）。

ipo后解禁期前的流通比例

标准锁定期：
180天或提前至Q3 2026财报发布后两个交易日（取较早者）。
解禁前初始流通股（Initial Float）：
仅IPO发行的 2800万股（基础）或最高 3220万股（含超额）。
锁定期内真实流通比例：
约 13.1%–15.1%（28M / 213M ≈ 13.1%；32.2M / 213M ≈ 15.1%）

预期定价日：下周三5月13日，预期上市交易日：5月14日（周四），代码CBRS。

整体而言估值虽高，但增长潜力和技术壁垒值得关注。

文章：@qinbafrank