Cerebras开启IPO，估值目标350亿美元

当地时间4月17日，美国AI芯片独角兽Cerebras Systems正式披露IPO申请文件，计划以CBRS为股票代码在纳斯达克全球精选市场上市。本次IPO计划5月中旬落地，目标募资超30亿美元，估值瞄准350亿美元。

Cerebras成立于2015年，创始人包括Andrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、 Sean Lie和Jean-Philippe Fricker，旨在将晶圆级计算推向市场。公司CEO Andrew Feldman曾将SeaMicro出售给AMD并任AMD副总裁。公司CTO Sean Lie曾任AMD数据中心服务器首席硬件架构师。

Cerebras声称其第三代AI芯片WSE-3是“史上大批量推向市场的最大、最快AI芯片”。该芯片运行Llama、GLM、MiniMax、通义千问等开源模型，推理速度较主流GPU方案最高快15倍，特定场景超1000倍。该芯片由台积电代工、日月光封测，搭载于CS-3系统，可组网构成AI超级计算机，专为大模型训练与低延迟推理优化。

对比英伟达的B200，WSE-3集成了90万个计算核心、44GB片上内存和21PB的内存带宽。与包含两颗独立芯片的英伟达B200封装相比，WSE-3拥有19倍的晶体管、250倍的片上内存容量和2625倍的内存带宽。

招股文件显示，公司业绩实现跨越式增长。公司营收从2022年的2460万美元飙升至2025年的5.10亿美元，4年增长超19倍，其中2025年同比大增76%；净利润从2024年净亏损4.82亿美元，转为2025年盈利2.38亿美元，成功实现扭亏为盈；此外，公司2025年研发投入2.43亿美元，毛利率维持在39.0%，硬件收入占比约70%，云服务及其他服务收入占比近30%。

公司客户包括OpenAI、AWS、阿联酋G42、MBZUAI等知名企业。其中，公司曾在2026年1月与OpenAI签订超200亿美元多年协议，为其提供750兆瓦AI算力，并获10亿美元数据中心开发资金支持。Cerebras还在3月与AWS达成多年合作，扩大全球推理服务规模。过去两年，公司超八成收入来自中东客户，2025年MBZUAI与G42合计贡献公司86%营收，成为业绩爆发的关键引擎。

值得关注的是，Cerebras在今年2月才完成10亿美元H轮融资，估值达230亿美元；本次IPO计划5月中旬落地，目标募资超30亿美元，估值瞄准350亿美元。

招股书透露，公司主要股东除创始团队外，还包括Benchmark Capital、Foundation Capital和Eclipse Ventures等知名投资机构，以及高通、AMD和台积电等公司客户和主要代工方。OpenAI作为最大客户，在公司完成200亿美元采购后逐步行权，行权后将跻身前三大股东。

据报道，人工智能巨头 OpenAI 已与美国芯片初创公司 Cerebras 达成一项重磅多年期合作协议，计划向其支付超 200 亿美元采购 AI 服务器算力。这笔规模空前的交易，被业内解读为 ChatGPT 开发商在硬件供应链布局上的关键战略动作 —— 通过扶持英伟达的替代方案，加速推进供应链多元化，从而逐步减轻对单一供应商的依赖，保障其 AI 大模型研发与商业化的连续性。

作为全球生成式 AI 领域的领军企业，OpenAI 近年来面临着算力需求激增与硬件供应受限的双重压力。此次与 Cerebras 的合作协议覆盖未来三年，其规模几乎是此前市场曝光版本的两倍：2023 年底曾有消息称，双方已达成价值超 100 亿美元、对应 750 兆瓦算力的合作框架，而新协议在资金与算力供给上均实现翻倍。多位知情人士进一步透露，若后续合作进展符合预期，OpenAI 的总投入规模最终有望进一步扩大至 300 亿美元，成为全球 AI 行业史上规模最大的硬件采购协议之一。

此次合作的核心亮点在于其特殊的财务结构设计，通过股权与资金的深度绑定，实现了 OpenAI 与 Cerebras 的长期利益协同。根据协议条款，OpenAI 将获得 Cerebras 的少数股权认股权证，持股比例将与自身的采购支出金额同步动态调整 —— 若最终承诺支出接近 300 亿美元的上限，OpenAI 在 Cerebras 的持股比例最高可能达到 10%，成为该公司的重要战略股东。这种 “采购 + 投资” 的绑定模式，既为 Cerebras 提供了稳定的订单支撑，也让 OpenAI 得以深度参与芯片厂商的技术迭代过程，确保硬件产品与自身 AI 模型的适配性。

除股权合作外，资金支持还延伸至基础设施层面。消息显示，OpenAI 已同意向 Cerebras 提供约 10 亿美元的专项资金，用于建设专门运行其 AI 产品的数据中心。这笔资金被明确列为营运资金存款，将全部用于与 Cerebras 硬件配套的基础设施建设，包括数据中心机房搭建、电力供应系统升级、冷却方案优化等关键环节。对于 Cerebras 而言，这笔资金不仅缓解了其在产能扩张与基础设施建设上的资金压力，更能加速其硬件产品的规模化部署，为满足 OpenAI 的算力需求提供保障。

OpenAI 与 Cerebras 的深度合作，背后折射出全球 AI 行业的重要趋势：随着生成式 AI 应用的爆发式增长，AI 开发企业对算力的需求持续飙升，而英伟达在 AI 加速芯片市场的垄断地位，导致硬件采购成本居高不下，且存在供应链卡脖子风险。在此背景下，头部 AI 企业纷纷寻求替代方案，以控制基础设施投入成本，并提升供应链的稳定性。

目前，英伟达凭借 A100、H100 系列 GPU 芯片，占据全球 AI 加速芯片市场约 80% 的份额，其产品几乎成为大模型训练与推理的 “标配”。但过高的市场集中度也带来了诸多问题：一方面，GPU 芯片供不应求导致价格持续上涨，大幅增加了 AI 企业的研发与运营成本；另一方面，单一供应商依赖可能导致技术迭代受限，且在全球供应链波动的背景下，存在供货中断的风险。对于 OpenAI 而言，其旗下 ChatGPT、GPT-4 等产品的持续迭代，以及未来多模态模型、智能体等新应用的落地，均需要海量且稳定的算力支撑，因此降低对英伟达的依赖成为其必然选择。

Cerebras 之所以能成为 OpenAI 的核心替代选择，关键在于其独特的技术路线。该公司主打晶圆级架构（Wafer-Scale Engine），突破了传统芯片的封装限制，将整片硅晶圆直接作为单个处理器使用，无需像 GPU 那样通过多芯片互联实现算力聚合。这种架构设计带来了两大核心优势：一是极致的算力密度，单芯片集成的晶体管数量远超传统 GPU，能够大幅提升并行计算效率；二是极低的延迟，数据无需在多个芯片间传输，有效解决了传统 GPU 集群在大规模并行计算中的数据传输瓶颈。此外，OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼本人也是 Cerebras 的早期投资者，这一渊源也为双方的深度合作奠定了基础。

值得注意的是，OpenAI 此次采购主要聚焦于 AI 推理任务 —— 即 AI 模型在生成回复、处理用户请求时的算力消耗，而非模型训练阶段。业内分析认为，推理任务的算力需求更具稳定性和可预测性，适合采用差异化的硬件方案；而训练任务对算力的兼容性、软件生态的完善度要求更高，短期内英伟达仍将占据主导地位。但随着 Cerebras 等厂商技术的不断成熟，未来其在训练任务中的应用也有望逐步拓展，进一步冲击英伟达的市场份额。

此次合作协议的曝光，恰逢 Cerebras 首次公开募股（IPO）的关键节点。与 OpenAI 的超大规模合作协议，无疑将成为 Cerebras IPO 的核心亮点，为其估值提升提供重要支撑。