Cerebras IPO发行价上调估值奔350亿！OpenAI合作成底气，超大芯片挑战英伟达

Cerebras IPO发行价上调，估值直奔350亿美元

一条消息引爆华尔街！Cerebras，股票代码CBRS，作为芯片领域英伟达的直接挑战者，一家不切割晶圆、直接把整块300毫米硅片做成一颗芯片的AI公司，其IPO发行价从每股115到125美元，一路上调到150到160美元，超额认购已达20倍。按最新区间顶端计算，估值直奔350亿美元，融资规模从35亿升至近48亿美元。若成功落地，这将是2026年迄今全球最大IPO。

Cerebras估值狂飙，底气从哪来？

答案藏在一份供应链协议里。今年1月，OpenAI官宣与Cerebras深度合作，采购750兆瓦超低延迟AI算力，分批在2028年前交付。外界估算，这份协议潜在总价值超200亿美元。

这并非普通买卖关系。Cerebras在4月提交的S - 1文件里披露，OpenAI还向公司提供10亿美元运营资金贷款，年利率6%。作为交换，OpenAI获得约3350万股Cerebras普通股的认股权证，这些权证在OpenAI从Cerebras采购达到2吉瓦算力时完全兑现。

OpenAI已成Cerebras最核心战略合作伙伴，关系相当紧密。马斯克诉讼OpenAI的法庭文件曾披露，OpenAI高层一度考虑直接收购Cerebras，而非以客户身份合作。Sam Altman、Greg Brockman、Ilya Sutskever等人，均以个人身份入股Cerebras。Cerebras首席执行官Andrew Feldman在接受采访时直言：英伟达不想丢掉OpenAI的快速推理业务，但我们把它抢过来了。

除OpenAI外，AWS也随后宣布在Bedrock中接入Cerebras CS - 3。两家AI基础设施的最大买家同时站台，是此次IPO认购爆表的直接原因。

冲击上市之路

不过，这不是Cerebras第一次冲击上市。2024年，Cerebras首次公开提交IPO申请，当时大客户是阿联酋的G42，一家阿布扎比背景的AI集团。G42在2024年上半年为Cerebras贡献超87%的收入，客户集中度太高，更致命的是，G42同时还是Cerebras的投资方，这笔投资触发美国外国投资委员会（CFIUS）审查，IPO进程被冻结。2025年10月，Cerebras正式撤回注册声明。

撤单后，Feldman迅速重组客户结构，用OpenAI和AWS填补G42留下的缺口。到2025年底，G42的收入占比从87%以上压缩到24%。与此同时，CFIUS的障碍逐步扫清，G42被调整为持有无投票权股份，监管风险解除。

2026年4月，Cerebras重新公开提交S - 1（即向美国证券交易委员会提交的IPO招股文件）。财务数据也颇具说服力。Cerebras 2025年全年营收5.1亿美元，同比增长76%，更关键的是，公司实现8790万美元净利润，而2024年净亏损还高达4.85亿美元。可以想见，OpenAI的10亿美元贷款和算力采购协议，直接把Cerebras从烧钱模式拉进盈利通道。

不过，账面漂亮不代表没有隐患。GAAP口径下，Cerebras经营层面仍有1.46亿美元运营亏损。客户集中度虽降，但前三大客户依然占据收入大头。其中OpenAI被招股书明确表述为「未来数年的主要收入来源」——这既是底气，也是风险。如果OpenAI自研芯片，或者转向其他供应商，Cerebras的收入会受严重影响。资本市场的高估值，本质上还是在赌Cerebras能把OpenAI的故事复制到更多客户身上。

以超大芯片直接挑战英伟达

Cerebras的核心竞争力，是其自研的晶圆级引擎（Wafer Scale Engine，WSE）。传统芯片制造受光刻掩模尺寸限制，一颗GPU或CPU只能覆盖几百平方毫米的硅片面积，制造商会在一块300毫米的晶圆上切割出几十甚至上百颗独立芯片。而Cerebras的方案是直接不切割，整块晶圆就是一颗芯片。

2019年，Cerebras在洛斯阿尔托斯一间简陋实验室里首次跑通此事。Feldman后来回忆：英特尔10万人没做到，英伟达4万人没做到，我们85个人做到了。我们就站在那里，完全傻了。它的第三代产品WSE - 3，面积达46,225平方毫米，约是英伟达B200 GPU的58倍，上面集成了4万亿个晶体管和90万个AI计算核心。

这看似工程上的暴力破解，但真正技术壁垒不在面积，而在内存。GPU做AI推理时，最大瓶颈不是算力，而是“搬运”。大模型的参数通常需在外部内存（HBM）和计算核心之间频繁传输，这个搬运过程的延迟和带宽，直接决定推理速度，业界把这个瓶颈称为「内存墙」。

WSE - 3的解法是把内存直接建在芯片上。它的片上SRAM容量达44GB，内存带宽达每秒21PB。作为参照，英伟达H100的片上内存带宽约是这个数字的七千分之一。当整个模型直接“住”在芯片上，外部搬运的延迟几乎被消除。

效果如何？Cerebras官方称，跑Meta的Llama 4 Maverick（4000亿参数模型）时，其推理速度超英伟达DGX B200 Blackwell系统两倍。在Hugging Face的推理提供商排行榜上，Cerebras长期位列第一。

Cerebras不卖单颗芯片，卖的是一套完整系统，型号叫CS - 3。每台CS - 3包含一颗WSE - 3、液冷系统、电源管理和配套软件，整机功耗约25千瓦，可像一台服务器一样直接部署进数据中心。它还提供云服务，叫Cerebras Inference，按官方说法，推理速度比传统GPU方案快15倍，成本低至三分之一。

Cerebras选择的主战场是推理，不是训练。目前，AI行业正从「训练更大的模型」转向「把模型部署出去」。Agent工作流、实时编程、多轮对话等场景下，推理延迟会被指数级放大。GPU在训练阶段所向披靡，但在推理阶段，其内存墙问题愈发明显。而从OpenAI到AWS，头部买家正主动寻找英伟达之外的推理基础设施。Cerebras踩对这个节点，资本市场对其狂热追捧也顺理成章。

五个人，要做一件能载入计算机史的事

Cerebras有五位联合创始人：Andrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie、Jean - Philippe Fricker。五位联创的故事，要从2007年讲起。那一年，Andrew Feldman和Gary Lauterbach共同创立SeaMicro，做能效比极高的微服务器。另外三位联创，Michael James、Sean Lie、Jean - Philippe Fricker，也在这家公司并肩作战。

2012年，SeaMicro以3.34亿美元卖给AMD，五人随Feldman短暂留在AMD，随后各散东西。再度聚首是2015年。Feldman后来描述那次重聚时说，他们在白板上写了两件事：要再次合作，要做一件能载入计算机史的事。

在60余年的半导体史上，没有任何公司成功制造过晶圆级芯片，英特尔做不到，英伟达也没有。这五个人决定试一下。Cerebras，是他们给自己的答案，这也是Feldman的第五家创业公司。

团队分工清晰：Feldman担任CEO，是那种能用一句话讲清楚技术立场、同时搞定200亿美元合作的人。Lauterbach是联合创始人兼荣誉CTO，现已退休，他在Sun Microsystems期间主导了UltraSPARC III和IV处理器的设计，后来在AMD担任数据中心服务器业务的CTO，晶圆级芯片的核心技术构想，正是出自他。Sean Lie接棒成为现任CTO，MIT电子工程硕士出身，在SeaMicro担任首席硬件架构师，他现在持有29项计算机架构专利。剩下的两位，Michael James和Jean - Philippe Fricker，分别负责首席架构和系统架构。值得一提的是，此次IPO中Feldman本人不出售任何股份。

Cerebras的定价预计本周敲定。此刻，围绕AI的乐观情绪正在引爆芯片股。过去一个月，费城证券交易所半导体指数大涨超37%。无论最终估值落在哪里，350亿已经证明了一件事：市场愿意为英伟达之外的挑战者，认真给出第一个答案。