研发出世界最大芯片的AI芯片独角兽Cerebras Systems悄然IPO

Cerebras Systems，以研发出世界最大芯片，且在人工智能和高性能计算（HPC）市场上与英伟达（Nvidia）竞争而闻名世界的AI芯片独角兽，已向证券监管机构秘密申请IPO。该公司声称其芯片不仅比英伟达的GPU更强大，而且更具成本效益。

Cerebras估值约25亿美元

Cerebras Systems 在2021年11月的F轮融资中估值超过40亿美元。然而，最新报道称，随着上市的临近，该公司的估值可能已经发生了变化。

根据Prime Unicorn Index共享的文件，2024 年 6 月，Cerebras 批准以每股 14.66 美元的价格发行约 2700 万股新股，大大低于 F 轮融资期间 27.74 美元的股价，这一新股票授权表明其估值约为 25 亿美元。目前尚不清楚这些股票是否已正式出售，也不清楚其所有者是谁。

根据 Caplight 从处理现有股票竞标的经纪人处收集的数据，二级市场投资者对 Cerebras 的估值在 42 亿至 50 亿美元之间。随着公司向首次公开募股迈进，最终估值可能会受到各种因素的影响，包括投资者兴趣、市场条件以及公司在公开募股前的财务表现。确切的首次公开募股日期和估值将随着公司计划的推进而揭晓。

据悉，在AI领域声名赫赫的OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman曾参与Cerebras的8000万美元D轮融资。Cerebras在官网将Altman列在其投资人列表的第一位。

与Nvidia GPU展开竞争

英伟达已晋身全球最具价值企业之列，尽管近期市值有所波动，但在生成式AI浪潮的推动下，其发展势头依然迅猛。全球企业争相将尖端AI技术整合至系统及应用中，大量采购GPU，促使英伟达数据中心业务的年收入激增逾400%。

在英伟达面临的少数竞争者中，Cerebras显得格外突出。Cerebras表示专注于生产专业且高性能的计算机芯片，专为应对人工智能(AI)及高性能计算(HPC)的艰巨任务而设计。在过去一年中，它频登新闻头条，宣称其芯片在性能上超越英伟达的图形处理器(GPU)，同时在成本效益上更胜一筹。

其明星产品WSE-3处理器于三月面世，这一新处理器是在2021年首推的WSE-2基础上的升级版。 Cerebras的旗舰产品WSE-3芯片预计将于今年晚些时候面市。

据这家创新企业介绍，WSE-3的计算核心数量是单个Nvidia H52 GPU的百倍之多。该芯片将被集成进名为CS-3的数据中心系统中，其体积约等于一台小型冰箱。WSE-3芯片本身的尺寸接近一张比萨饼，并集成了冷却与供电模块。

性能方面，WSE-3的算力据称为WSE-2的两倍，峰值运算速度可达125千万亿次浮点运算（petaflops），即每秒1千万亿次计算。 Cerebras强调，WSE-3凭借这些规格，足以与Nvidia顶级GPU一较高下，其芯片通过更快的处理速度与更低的能耗处理AI任务，展现出更高的效率。

据官方介绍，Cerebras 的芯片架构在多个方面与英伟达的 GPU 存在显著差异：

• 晶圆级引擎：Cerebras 使用了晶圆级引擎，实质上是一个覆盖整个硅晶圆的巨大芯片。这与英伟达采用的多个较小GPU晶片的方法形成对比。
• 核心数量：例如，Cerebras CS-3拥有4万亿个晶体管和90万个AI核心，与英伟达GPU的数十亿晶体管和数千个核心形成了鲜明对比。
• 内存架构：Cerebras采用了全分布式的内存架构，能够单周期访问SRAM，这与GPU中常用的共享内存架构有所不同。这一设计为AI任务提供了前所未有的内存带宽和性能。
• 能效：英伟达的GPU每代产品的功耗几乎翻番，而Cerebras的芯片在保持相同功耗范围的同时，性能翻倍，展现出更优越的能效。
• 编程简便性：Cerebras声称，对于大型语言模型（LLMs），他们的芯片所需代码量比GPU少97%，简化了编程模型并缩短了开发时间。
• 性能表现：从原始性能角度看，单个Cerebras CS-3实现了125千万亿次的AI计算能力，相当于大约3.5台英伟达DGX B200服务器的性能，但在更紧凑的空间占用和一半的功耗下实现。

该公司通过与研究机构的合作展示了其硬件的能力，并在性能上相对于配备英伟达GPU的传统超级计算机展示出显著优势。例如，Cerebras与桑迪亚、劳伦斯·利弗莫尔和洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究人员合作，进行了原子尺度的材料模拟，达到了毫秒级的速度，比当时世界上最强劲的超级计算机Frontier快179倍。

Cerebras产品和战略高级副总裁Andy Hock上月对SiliconANGLE表示：“鲜少有GPU能达成这样的成就。我们正在开启分子动力学研究的新纪元，实现前所未有的时间尺度探索。”

Cerebras 的架构有仍有局限性

Cerebras 的架构尽管开创性十足，但也存在一些固有的局限性，这些局限与其设计和方法有关。

由于Cerebras的芯片堪称世界最大芯片，因此其晶圆级引擎设计不像传统芯片设计那样易于扩展。向上扩展需要制造更大的晶圆，这在制造工艺上提出了挑战。

此外，虽然 Cerebras 架构针对深度学习任务进行了优化，但对于更广泛的应用范围，它可能没有GPU那么灵活。GPU作为通用处理器，能够处理包括但不限于AI和机器学习在内的各种任务。

而庞大的模型需要大量的内存和计算资源，在由小型设备组成的大型集群中，这些问题变得相互交织且分布广泛。Cerebras的架构需要解决如何在其核心间精细划分和协调内存、计算及通信的问题。

在硬件方面，在GPU集群上训练最大的神经网络需要使用数据并行、管道模型并行和张量模型并行等技术。由于Cerebras芯片的尺寸和硬件限制，这些技术必须针对其架构进行调整或重新考虑。

Cerebras晶圆级芯片的制造和部署成本可能高于传统芯片，这可能限制了Cerebras技术的采纳，尤其是在成本是重要因素的市场中。

在生态系统与支持方面，英伟达拥有一个成熟完善的生态系统，具备强大的软件支持和庞大的开发者社区。Cerebras仍在构建其生态系统，这对于其架构的广泛采纳和支持至关重要。

这些局限性突显了Cerebras在芯片设计上的创新方法所涉及的权衡。尽管它们在某些领域提供了显著优势，但要成为AI和HPC市场中更广泛采纳的解决方案，仍有一些挑战需要解决。

潜力巨大

即使Cerebras 的架构有仍面临一些局限性，但AI算力繁荣正带动相关股票的飙涨鉴，而作为屈指可数能与行业巨头英伟达相抗衡的芯片制造商，自然成为投资者眼中的焦点。

尤其自2022年末OpenAI推出ChatGPT引领生成式AI新纪元以来，英伟达的市值已飙升超过九倍。若Cerebras真能如其所声称的那般形成有效竞争，其完全有可能在华尔街引发相似的轰动效应，Constellation Research Inc.的分析师Holger Mueller指出。

“颇具讽刺意味的是，正当英伟达跃升为全球市值最高上市公司之际，市场竞争却骤然加剧，且挑战不仅源自半导体行业内部的传统劲敌，”Mueller评论道。“Cerebras采取了一种区别于英伟达的芯片制造与销售策略，这种差异化路径加上它在吸引AI芯片领域投资竞赛中展现的潜力，使之成为一个不可小觑的竞争者。”

尽管Cerebras对自身的IPO规划保持低调，但根据彭博社之前的报道，公司已选定花旗集团领导其上市进程。经过与多家潜在顾问的深入讨论后，花旗最终获选。报道还提及，Cerebras拟于2024年下半年启动上市流程，目标估值超过其在2021年F轮融资后达到的40亿美元。

不过，The Information的消息源也提醒，Cerebras的IPO具体安排仍存在变数，公司或将根据市场反应及吸引投资者的能力灵活调整策略。