宣布新一輪融資不到一個月的時間，美國AI芯片超級獨角獸Cerebras再次被傳出IPO計劃。據(jù)外媒報道，該公司一直在與潛在投資者會面，上市最早可能在今年4月進(jìn)行。

今年2月初，Cerebras通過一輪私募融資籌集了約10億美元，包括新投資，使公司估值達(dá)到230億美元。按此計算，Cerebras已經(jīng)超過不久前被英偉達(dá)以200億美元收購的Groq。

成立不到三年的AGI投資基金3C AGI Partners（以下簡稱“3C”），是少數(shù)同時押注Cerebras與Groq的機(jī)構(gòu)之一。創(chuàng)始人王康曼認(rèn)為，從數(shù)字上看，市場確實在討論Cerebras的IPO估值可能高于Groq被英偉達(dá)收購的大致水平，但兩者邏輯不同。Groq更像被并入GPU帝國的“關(guān)鍵模塊”，Cerebras更像一家具備完整系統(tǒng)與商業(yè)閉環(huán)的“獨立基礎(chǔ)設(shè)施平臺”，估值反映的是長期自由現(xiàn)金流與平臺溢價，而不是同一維度的簡單對比。

在最新一輪融資消息傳出前，OpenAI已同意購買Cerebras到2028年的750兆瓦計算能力，價值約100億美元。此前，Cerebras的客戶訂單主要依賴阿布扎比的AI公司G42，還曾因與其復(fù)雜關(guān)系遭到聯(lián)邦政府審查，使得之前的IPO計劃停滯。至2025年底，Cerebras已剝離G42投資者身份，成功解除監(jiān)管障礙。

當(dāng)下，全球AI軍備競賽持續(xù)升溫，算力之爭不斷抬高對AI基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)的估值。圍繞“是否存在泡沫”的討論，也一再被提前推至臺前。對于這一問題，王康曼將其拆分為兩個維度：第一，泡沫集中在哪；第二，誰有能力穿越泡沫。

四個月估值翻三倍

無論國內(nèi)還是海外，加速布局自主AI基礎(chǔ)設(shè)施已成為行業(yè)共識，芯片及相關(guān)算力基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的估值因此持續(xù)走高。

去年，寒武紀(jì)、摩爾線程與沐曦股份相繼登陸資本市場，帶來可觀的賬面回報。進(jìn)入2026年，海外AI公司同樣加快融資節(jié)奏。不久前，OpenAI宣布完成了1100億美元的新一輪融資，亞馬遜、英偉達(dá)和軟銀為主要投資者。Sam Altman強(qiáng)調(diào)，他的大部分精力都放在努力獲取更大規(guī)模AI算力基礎(chǔ)設(shè)施，以滿足ChatGPT及OpenAI其他AI應(yīng)用產(chǎn)品的天量級別需求。

Cerebras在2月份完成的10億美元融資之前，最近一輪融資是2025年9月底的G輪，投后估值為81億美元。短短約四個月時間，該企業(yè)的估值將近3倍。

類似的躍遷在之前Groq被英偉達(dá)收購的案例當(dāng)中就已出現(xiàn)過。當(dāng)時，英偉達(dá)給出的價格是200億美元現(xiàn)金，較Groq上一輪融資差不多也翻了3倍。我們當(dāng)時分析，英偉達(dá)出高價的焦點在于對其GPU競爭護(hù)城河的鞏固。隨著AI大模型重心從訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理和AgenticAI，傳統(tǒng)GPU在延遲和能效上的短板日益凸顯。

這一邏輯同樣體現(xiàn)在王康曼對Cerebras的投資判斷中。她表示，投資Cerebras，既不是跟風(fēng)，也不是簡單地押注一家公司，而是押注一條從“AI1.0”到“AI3.0”的算力演進(jìn)路徑：當(dāng)模型規(guī)模和推理負(fù)載指數(shù)級上升時，傳統(tǒng)GPU架構(gòu)一定會在內(nèi)存帶寬、通信和能效上遇到天花板，這恰好是Cerebras的系統(tǒng)級創(chuàng)新切入點。

王康曼回憶八年前第一次見Cerebras創(chuàng)始人Andrew Feldman時，對方能把從Transformer到foundation model，再到未來原生AI應(yīng)用的算力需求演進(jìn)，講得極其清晰，而且反推回去，解釋為什么需要一塊“違背常識”的巨型單片WSE，而不是多卡堆疊的傳統(tǒng)路線。

對于Cerebras的投資，王康曼更愿意相信是一次基于一線工程實踐的“反共識創(chuàng)新”，而不是單純的“反對主流”。原因是Cerebras在每一代WSE上都給出了非常硬的指標(biāo)；包括單芯片內(nèi)存容量、有效算力和在主流大模型上的訓(xùn)練/推理實測吞吐，而且這些指標(biāo)與它的物理架構(gòu)是一一對應(yīng)的，而不是單純依賴軟件調(diào)參。

“我們花了很長時間測試他們的架構(gòu)，包括在片上放下上百倍于GPU的SRAM、怎樣在單芯片上形成近似“數(shù)據(jù)中心級”的互聯(lián)拓?fù)?，這些都是超出常規(guī)半導(dǎo)體項目的技術(shù)盡調(diào)深度?！彼f。

挑戰(zhàn)英偉達(dá)

在IPO前夕，Cerebras還與OpenAI達(dá)成合作協(xié)議，承諾在2028年前為其提供750兆瓦的算力支持，訂單的價值超過100億美元。這被外界認(rèn)為是OpenAI首次如此大規(guī)模地在推理層“去英偉達(dá)化”。

從她所理解的技術(shù)邏輯來看，OpenAI選擇在750MW規(guī)模上引入Cerebras，有幾個非常硬核的動機(jī)：

第一，端到端推理性能與TCO：對于長上下文、長輸出的大模型應(yīng)用，傳統(tǒng)多卡GPU集群在通信、內(nèi)存和能效上的損耗非?？捎^，Cerebras把計算、存儲和互聯(lián)集中在一塊WSE-3上，可以在整體系統(tǒng)TCO上給出明顯差異，這已經(jīng)在多個模型上用實測數(shù)據(jù)驗證過，而不是理論推演。

第二，體系多樣性和供應(yīng)安全：OpenAI不可能把自己全部命運押在單一GPU供應(yīng)商和單一架構(gòu)上，引入Cerebras這樣的異構(gòu)算力，是它構(gòu)建長期算力彈性、降低地緣和供應(yīng)鏈風(fēng)險的重要一環(huán)。

第三，為下一代原生應(yīng)用預(yù)留空間：Cerebras的架構(gòu)尤其擅長實時、高帶寬的長輸出推理，這恰好對應(yīng)OpenAI在Agent、復(fù)雜工具調(diào)用和多模態(tài)交互上的中長期方向，它需要一個在“實時性”和“規(guī)?；敝g找到更好平衡的新平臺。

至于英偉達(dá)是否掉隊，王康曼判斷這是AI計算進(jìn)入多元基礎(chǔ)設(shè)施時代的自然結(jié)果。NVIDIA仍然會在通用GPU計算、現(xiàn)有CUDA生態(tài)和大量訓(xùn)練任務(wù)上扮演絕對核心角色；同時，像Cerebras這樣的非共識架構(gòu)，在特定高價值場景里提供數(shù)量級差異的體驗和經(jīng)濟(jì)性，成為超級平臺（比如OpenAI）的第二曲線。

過去很長一段時間，Cerebras的客戶訂單高度依賴G42，現(xiàn)在與英偉達(dá)的合作在一定程度上可以被視為這家初創(chuàng)公司正在經(jīng)歷“從單一大客戶走向多元客戶”的過程，對早期集中度風(fēng)險的主動對沖。

不過，需要注意的是，Cerebras依然面臨其他挑戰(zhàn)。其晶圓級芯片制造工藝復(fù)雜，良品率和產(chǎn)能擴(kuò)展難度大，供應(yīng)鏈管理和成本控制壓力顯著。同時，NVIDIA作為AI芯片市場的絕對領(lǐng)導(dǎo)者，靠著成熟的生態(tài)系統(tǒng)CUDA而積累下來的廣泛的客戶基礎(chǔ)，Cerebras要實現(xiàn)規(guī)?；偁幧行钑r間和資源積累。

電子馬還是汽車？

為信仰充值，AI時代是否存在泡沫，幾乎已成為資本市場的固定議題。尤其是在OpenAI、Anthropic等公司估值持續(xù)抬升、一級市場融資屢創(chuàng)新高的背景下，“AI是否過熱”不斷被反復(fù)討論。

在王康曼看來，真正的泡沫更多聚集在應(yīng)用層，而且具有很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性。如今，幾乎任何團(tuán)隊都可以打出“AI公司”的標(biāo)簽，但不少項目仍停留在相對有限、甚至偏舊的人類工具思維上-讓AI寫郵件、做客服、生成圖片，更多是在既有流程中做效率疊加，而非重構(gòu)流程本身。卻很少有人嚴(yán)肅思考一個問題：當(dāng)AI能力持續(xù)躍遷后，最大的用戶是否會變成AI本身？當(dāng)AI開始為AI生成任務(wù)、制定協(xié)議、形成新的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用形態(tài)是否還會沿用今天的人機(jī)交互邏輯？

她認(rèn)為，當(dāng)前應(yīng)用側(cè)的泡沫，至少體現(xiàn)在三個方向：第一類，是那些產(chǎn)品本身所依托的組織結(jié)構(gòu)和工作方式就會被AI時代淘汰的業(yè)務(wù)，很可能會被更智能、更端到端的系統(tǒng)直接重寫，連“被優(yōu)化的流程”本身都不再存在。

第二類，是以過程計費而非結(jié)果計費的服務(wù)型公司，例如很多按工時、按席位、按調(diào)用次數(shù)收費的SaaS公司。在強(qiáng)大模型和智能體的加持下，真正具有競爭力的模式，必然會越來越向按效果和價值產(chǎn)生遷移。

第三類是將AI標(biāo)簽貼上弱自動化產(chǎn)品，嵌入現(xiàn)有模型優(yōu)化部分功能的所謂“AI原生應(yīng)用”。它們?nèi)栽谀７氯祟愔悄埽窃O(shè)計面向AI的未來世界，更像加了AI濾鏡。王康曼認(rèn)為，真正顛覆性場景將在AI為AI設(shè)計工具和機(jī)制時出現(xiàn)。

為此，她用了一個比喻：現(xiàn)在很多應(yīng)用公司做的是在工業(yè)革命之初設(shè)計“更快更漂亮的電子馬”，而真正改變世界的，將是那一代完全不按“馬”的邏輯設(shè)計的汽車。眼下應(yīng)用側(cè)的大量產(chǎn)品形態(tài)，本質(zhì)上還是在給舊世界貼上“AI皮”，而不是為一個“AI–AI交互”的新世界設(shè)計原生形態(tài)，自然會積累大量泡沫。

相比之下，那些在物理層、架構(gòu)層、編譯器和系統(tǒng)軟件層重寫算力棧的公司，包括Cerebras、Groq這一類，雖然在賬面估值上看起來也不便宜，但試圖解決的是，在一個由AI自主協(xié)同、彼此調(diào)用的世界里，算力如何在極端吞吐、長上下文和更高能效下運行，這決定的是未來幾十年的“數(shù)字底座”，而不是某一個短期應(yīng)用熱點。

因此，王康曼更傾向于將2026年的AI周期定義為一種“結(jié)構(gòu)性泡沫”。應(yīng)用端的“電子馬公司”數(shù)量龐大、估值密度極高；而真正為“汽車時代”鋪路、造引擎的基礎(chǔ)設(shè)施玩家反而稀缺。

“有沒有泡沫？”作為投資人，王康曼的答案是“一定有”，但她認(rèn)為，關(guān)鍵問題不在此，而是判斷在給一輛電子馬車付錢，還是在提前買一張通往真正汽車時代的船票。在她看來，Cerebras更接近后者。