long8：Cerebras获11亿美元G轮融资单芯片晶体管将突破12万亿颗！

发布日期： 2025-10-15 阅读量： 作者： 小编

　　致力于发展人工智能超级运算的公司Cerebras Systems，继2019年推出全球最大的晶圆级处理器WSE、2021年推出第二代WSE-2 处理器后，2024年第三代晶圆级处理器WSE-3（Wafer Scale Engine 3 ）以及由该款芯片构成的 CS-3 超级计算机系统后，继续加快运营及IPO步伐。

　　其最新完成的 11 亿美元 G 轮融资，这笔融资不仅为 Cerebras 争取到更多时间拓展客户群体并实现业务多元化，也为其 2024 年 10 月宣布的首次公开募股（IPO）计划增添了筹码。据悉，该公司最初计划通过 IPO 募资 7.5 亿至 10 亿美元，对应估值 70 亿至 80 亿美元。而 G 轮融资后，Cerebras 的估值已达 81 亿美元 —— 这意味着它无需经历 IPO 的繁琐流程，便已实现了预期的融资规模与估值。但这很可能是 IPO 前的最后一轮融资，预计 2026 年将是其登陆资本市场的关键节点。届时，AI 投资或将迎来局部峰值，甚至可能是生成式 AI 泡沫破裂前的最后高点。无论如何，2026 年注定是 AI 热潮突破新高度的年份，也将是叩响华尔街资本大门的最佳时机。

　　此轮融资由富达投资（管理资产规模近 6 万亿美元的金融巨头）和阿特柔斯管理公司（Atreides Management）领投。后者由曾在互联网泡沫时期执掌富达投资组合长达 20 年的加文・贝克（Gavin Baker）创立，其妻子亦为这家金融巨头的基金经理。值得关注的是，此次融资并非来自中东石油资本，而是波士顿的专业投资机构 —— 这对 Cerebras 而言意义重大。参与 G 轮的还包括 Benchmark Capital、老虎环球基金、Valor Equity Partners 等知名机构。截至目前，该公司累计融资已达 21.6 亿美元，其中包括阿联酋 G42 控股集团注资的 3.35 亿美元受限资金（G42 亦是 Cerebras 当前最大的客户）。

　　根据 Cerebras 去年向美国证监会提交的 S-1 文件显示，2023 年第三季度至 2024 年第二季度期间，G42 贡献了 1.187 亿美元的销售额，而此前两年半内其他所有客户的采购总额仅为 5580 万美元。尽管过去一年的财务数据尚未披露，但据已知信息，该公司此前持有 4.275 亿美元现金，尽管净亏损仍在扩大，但过往融资应仍留有部分储备资金。

　　有趣的是，富达与阿特柔斯均持有 AMD 股份 —— 根据公开文件，AMD 是阿特柔斯投资组合中占比最大的标的，紧随其后的是 Pure Storage。该基金管理资产达 36 亿美元，持仓涵盖谷歌、英伟达、亚马逊等科技巨头，同时也投资了 SpaceX、特斯拉等创新企业，以及 Mythic AI、Electric AI 等 AI 初创公司。值得一提的是，阿特柔斯还是今年 2 月马斯克牵头收购 OpenAI（报价 974 亿美元）的财团成员之一，而 Cerebras 很可能已成为其当前最大的单一投资标的。

　　富达与阿特柔斯对 AMD 的重仓，似乎暗示着它们在 AI 领域的多元布局策略。这与 Cerebras 的创始团队背景密不可分 ——2012 年，他们将微服务器公司 SeaMicro 以 3.34 亿美元出售给 AMD，此后在 AMD 任职数年。尽管 AMD 于三年后终止了 SeaMicro 的服务器业务，但安德鲁・费尔德曼（Andrew Feldman）等核心成员并未放弃，转而挑战晶圆级芯片技术 —— 这一梦想最早可追溯至 1980 年代，由 IBM System/360 大型机架构师吉恩・阿姆达尔（Gene Amdahl）创立的 Trilogy Systems 曾试图实现。

　　Trilogy Systems 在 1980 年代初就募集了惊人的 2.3 亿美元（按通胀调整后接近 10 亿美元），创下硅谷融资纪录。但当这家晶圆级计算先驱于 1984 年上市时，其制造工艺良率不足，而其他芯片设计技术正依托摩尔定律实现性价比突破。该公司成为硅谷早期科技乐观主义与快速失败的经典案例。如今，Cerebras 虽致力于将阿姆达尔 45 年前的构想商业化，却极力避免重蹈覆辙（毕竟阿姆达尔后来成功创立了大型机克隆业务，或许 Cerebras 若转型，也可能开发全新 GPU 与 AMD、英伟达正面竞争）。

　　当其他 XPU 供应商（包括英伟达、AMD 等 GPU 厂商）还在比拼单个计算引擎插座内能集成多少光罩限制芯片（面积约 800 平方毫米）—— 从 1 颗到 2 颗、4 颗，甚至未来十年可能增至 6 至 8 颗时，Cerebras 从创立之初就选择了晶圆级路线毫米晶圆在经济与技术层面均不具可行性，行业目前仍停留在 300 毫米晶圆时代。若 Cerebras 能转向 450 毫米晶圆，其晶圆级引擎（Wafer Scale Engine）的性能可直接提升 2.25 倍，而无需依赖制程工艺迭代。

　　Cerebras 将直径 300 毫米的圆形晶圆切割为四边形，通过切除四条弦边，在单晶圆上实现 46,225 平方毫米的电路面积。以下是三代晶圆级引擎对这一面积的利用演进：

　　每套系统仅搭载一颗 WSE 芯片，显然也可通过集群部署提升算力。当 WSE-3 发布时，其设计因拓展计算单元、提升性能，同时适度增加片上 SRAM 带宽与容量而备受赞誉。但生成式 AI 革命的爆发彻底改变了需求格局 —— 混合专家模型与推理模型的兴起，大幅推高了内存需求：如今用户不再满足于单次模糊应答，而是需要同时处理数十至数百个模型，以覆盖多样化任务。

　　这正是 Cerebras 近期在推理测试中频繁使用 2 至 4 套系统的原因 —— 并非算力不足，而是需要更多 SRAM 存储模型权重与参数。但该公司已不再披露具体使用的系统数量，我们推测其核心诉求已转向提升单晶圆 SRAM 容量。此外，通过 3D 堆叠技术垂直扩展 SRAM 或许是必经之路：类似 AMD 在 Epyc CPU 中采用的 V-Cache 顶部堆叠，或在 Instinct GPU 中通过 Infinity Cache 底部扩展。Cerebras 完全可授权这两种技术，为下一代 WSE-4 引擎集成 SRAM—— 如下表 “困难场景” 所示：

　　而“简易场景” 下的 WSE-4 则将在芯片上集成更多 SRAM，并为处理单元的 SIMD 引擎添加 FP8 与 FP4 精度计算支持。

　　本质上，WSE 芯片是大量 SRAM 与嵌入式计算单元的结合体，且内部存在显著冗余设计。从 4 万亿晶体管到 7 万亿晶体管的跃升，主要增量来自缓存扩展 —— 约 2.5 万亿晶体管用于实现 44GB 可用缓存，此外可能还有 10 亿冗余晶体管用于提升良率（部分电路存在缺陷时，可舍弃 20% 以确保 80% 的成品率）。

　　更激进的“极限场景” 则可能在晶圆外围集成 HBM4 内存 banks，或通过光互连技术构建 Memory-X 堆叠内存系统，作为片上 SRAM 的上层缓存（光互连从芯片顶部引出）。为满足大模型对 KV 缓存的本地化需求，甚至可能需要通过光传输接入高速 NVM-Express 闪存。我们看好 IBM 与微软开发的微流控散热技术 —— 试想晶圆堆叠结构中同时引出水冷管路与光传输通道，将是何等震撼的技术图景。

　　最后，Cerebras 若想成功上市，必须拿出一份直至 2032 年的技术路线年的规划，业界对其硬件演进已有基本预期。Cerebras 需效仿此举 —— 甚至更进一步。路线图可随技术发展动态调整，正如英伟达临时新增的长上下文处理芯片 “Rubin CPX” 所示：技术迭代中总可融入新突破。市场对此完全理解。

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