Cerebras 巨型芯片重新定义 AI 速度 | AI生成和翻译
Cerebras Systems 已崭露头角，成为人工智能硬件领域最具特色且强大的竞争者之一，以一种截然不同的方法挑战 Nvidia 的主导地位：wafer-scale engine。与将数千个小型处理器拼凑在一起不同，Cerebras 制造了一块餐盘大小的巨型芯片，专为使 AI inference——即将实时数据通过模型运行的过程——瞬间完成而设计。
这份全面介绍探讨了 Cerebras 的独特之处、其开创性技术、向 inference 的战略转向，以及其在快速演变的 AI 格局中的位置。
🚀 什么是 Cerebras？新一代 AI 计算机
Cerebras Systems 由一群开创性的计算机架构师和深度学习研究员于 2016 年创立，旨在解决一个根本问题：现有的计算机芯片并非为现代 AI 的需求而设计。他们的解决方案是构建一种全新的计算机类别，将 AI 工作加速到超越现有技术的数个数量级。
其核心是，Cerebras 是一家 AI 硬件公司，设计并构建全栈计算解决方案。这包括：
- Wafer-Scale Engine (WSE)： 其革命性的巨型芯片。
- CS Systems (CS-2, CS-3)： 配备 WSE 的交钥匙 AI 超级计算机，包含定制冷却、电源和网络。
- Cerebras Cloud： 一项云服务，允许客户远程访问 Cerebras 硬件的强大性能，用于 training 和关键的 inference。
公司于 2019 年达到“unicorn”地位（估值超过 10 亿美元）。截至 2025 年 10 月的最新 Series G 融资轮次，Cerebras 以 81 亿美元 的估值融资 11 亿美元。该轮融资由 Fidelity 等主要投资者领投，表明市场对其技术和战略的强烈信心。
💡 魔法所在：Wafer-Scale Engine (WSE) 技术
要理解 Cerebras，首先要理解其芯片。传统处理器，包括 Nvidia 的 GPUs，都是通过将大块硅晶圆切割成数百个微小芯片（dies）制成。Cerebras 则反其道而行之：保持晶圆完整，创建单一的巨型处理器。
这种看似简单的颠倒带来了深刻的性能影响，尤其是在 inference 方面。
为什么 GPU Inference 感觉缓慢
大型语言模型 (LLMs) 如 Llama 3.1 70B 需要将整个模型——整整 140GB——从内存移动到计算核心，用于它生成的 每一个单词（token）。GPUs 的片上快速内存非常有限（仅约 200MB）。这迫使它们不断从较慢的外部内存获取数据，造成瓶颈从而限制速度。一块 H100 GPU 具有 3.3 TB/s 的内存带宽，足以进行缓慢的 inference，但要实现瞬间速度则需要超过 140 TB/s。
Cerebras 解决方案：片上内存
WSE 完全消除了这一瓶颈。
- 海量片上内存： 最新的 WSE-3 在芯片上集成了 44GB 高速度 SRAM。这足以在几块芯片上容纳整个 Llama 70B 等模型，无需访问缓慢的外部内存。
- 无与伦比的内存带宽： 因为内存位于芯片上，通往计算核心的路径极短且宽阔。WSE-3 拥有 21 PB/s 的总内存带宽，大约是 H100 GPU 的 7000 倍。
- 海量计算能力： WSE-3 基于 5nm 工艺，集成了惊人的 4 万亿晶体管 和超过 90 万个 AI 优化核心。相比之下，一块 Nvidia H100 约有 800 亿晶体管和 18,688 个核心。
这种设计意味着 LLM 可以完全存储在处理器上，其所有参数都能以闪电般的速度访问，从而实现每秒生成数千个 tokens。
⚡ Cerebras Inference：速度即服务
虽然 Cerebras 硬件也用于 training，但公司当前的重点和最近的成功主要集中在 Inference Cloud 上。该平台于 2024 年 8 月推出，通过简单 API 向开发者提供其独特硬件。
价值主张很简单：无与伦比的速度和准确性。
- 行业领先性能： Cerebras 声称其 inference 是世界上最快的，对于较小模型可达 2000+ tokens/秒，对于 Llama 3.1 70B 等巨型模型达 450 tokens/秒——比基于 GPU 的超大规模云快 高达 20 倍。
- 全精度准确性： 与一些竞争对手使用低精度 8-bit 权重来提升速度不同，Cerebras 使用模型创建者（如 Meta）发布的原始 16-bit 权重。这确保了最高可能的准确性，对于 reasoning 和多轮对话等复杂任务至关重要。
- 实时推理： 这种速度开启了新一代应用。像 Alibaba 的 Qwen3-32B 等高级“reasoning models” 以前需要 30-90 秒“思考”，现在在 Cerebras 硬件上只需 1.2 秒 即可返回答案。这首次使复杂的 AI agents 和 copilots 真正实现交互。
对于开发者，Cerebras Inference API 使用熟悉的 OpenAI-compatible 格式，只需更改几行代码即可切换到更快的服务。该平台支持不断增长的热门开源模型，包括各种 Llama、Qwen 和 Mistral 模型。
🏢 商业策略与市场定位
Cerebras 正积极定位自己为高速 inference 的首选提供商，直接挑战 Nvidia 和主要云提供商的 GPU 中心基础设施。
商业模式
Cerebras 通过两大主要渠道产生收入：
- 系统销售： 直接向政府、国家实验室（如 Argonne）、研究机构以及大型企业（如 GSK 和 Mayo Clinic）销售 CS-3 系统，用于本地部署。
- 云服务： 通过 Cerebras Inference Cloud 提供硬件访问，为希望按需付费的开发者和企业创造 recurring revenue。
关键合作伙伴和客户
公司策略正获得有影响力的合作伙伴认可：
- OpenAI (2026 年 1 月)： 在一项里程碑式交易中，OpenAI 宣布与 Cerebras 合作，在未来几年将其平台整合 750 兆瓦低延迟 AI 计算。这是全球领先 AI 公司对 Cerebras 技术的巨大认可，旨在使 OpenAI 的模型响应更快。
- Hugging Face： 与 Hugging Face 的交易使 Cerebras inference 可一键访问该平台的数百万开发者，这是一次重要的营销胜利。
- Perplexity AI 和 Mistral： 这些领先 AI 公司也在使用 Cerebras 满足其 inference 需求。
- Sovereign AI： Cerebras 推出专属“Cerebras for Nations”计划，为寻求 sovereign compute 能力的国家提供交钥匙 AI 基础设施，据报道计划在阿联酋的 Stargate AI 中心进行大规模部署。
竞争格局
Cerebras 的主要竞争对手是 Nvidia，其 GPUs 和 CUDA 软件生态是行业标准。其他竞争对手包括 AMD 以及拥有定制硅的云提供商，如 AWS (Trainium/Inferentia) 和 Google (TPU)。然而，Cerebras 的 wafer-scale 架构使其在超低延迟 inference 的特定高价值细分市场中具有独特优势。
📈 最近发展与未来展望
Cerebras 正处于快速扩张和战略演变的阶段。
- 巨额融资： 2025 年 10 月的 11 亿美元 Series G 轮融资用于扩展制造并通过新数据中心规模化其 inference 云。
- 数据中心扩张： 公司计划在北美和欧洲运营多达 15 个 AI 数据中心，专攻高速 inference。
- IPO 暂缓： 尽管 2024 年提交 IPO 文件，但 Series G 融资后 Cerebras 撤回了计划，表明在回归公开市场前专注于长期私人增长。
- 收入增长： 公司处于快速规模化阶段，收入从 2023 年的 7870 万美元增长到 2024 年中期的超过 2 亿美元年化收入。
🏁 结论
Cerebras 不仅仅是另一家 AI 芯片初创公司。通过大胆重新思考处理器的基本设计，它构建了一台专为 AI 未来而生的机器——一个模型不仅仅生成文本，而是实时 reasoning、规划并与用户互动的未来。其与 OpenAI 的开创性合作巩固了其地位，不再是遥远的挑战者，而是下一代 AI 的关键基础设施提供商。对于寻求市场上最快 inference 的开发者和企业，Cerebras 已让自己不可忽视。
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