Cerebras IPO：488亿美元估值，英伟达的竞争者是泡沫还是新兴巨头？

该公司于5月13日定价，并于5月14日在纳斯达克上市，股票代码为CBRS。

此次IPO是2026年以来全球最大的交易，承销团包括摩根士丹利、花旗、巴克莱和瑞银。路演阶段，该公司实现了20倍的超额认购，发行价从最初的115-125美元一路上调至150-160美元，预计筹集资金48亿美元，对应的估值达488亿美元。

仅仅三个月前，Cerebras的二级市场估值仍在230亿美元，也就是说，在IPO之前，该公司的账面价值翻了一番多。

关于Cerebras的故事已经被反复讲述，这家公司的特点包括被称为英伟达的挑战者、其晶圆级芯片技术、推理速度比B200快21倍，以及与OpenAI签署了10亿美元起步，最高可达200亿美元的算力合同。这是一个理想的“AI挑战者”故事，涵盖了技术、地缘政治、明星客户和巨额订单，每个元素均契合2026年AI基础设施的发展趋势。

然而，仔细阅读其S-1文件后，会发现一个奇怪的现象：所有公开报道传达的都是同一个故事，而招股书中却展现了不同的内容。

逐条拆解招股书，Cerebras呈现的是一个由“三重悖论”构成的复杂局面。

第一重：技术上表现出色，但财务上却是会计游戏。

招股书披露，2025年营收为5.1亿美元，同比增长76%，GAAP净利润为2.378亿美元。这样的表现显得非常吸引人，一家快速增长且盈利的AI硬件公司在当今的估值环境中几乎是“神话”。而CoreWeave在今年3月IPO时还处于亏损状态，Cerebras则交出了47%的净利率。

然而，这2.378亿美元的“净利润”中，有3.633亿美元来自一次性、非现金的会计调整，即与G42相关的远期合约负债注销所产生的纸面收益。剔除这一项后，再加上4980万美元的股权激励，2025年的真实non-GAAP净亏损为7570万美元，这比2024年的2180万美元亏损扩大了247%。

换句话说，市场看到的是“盈利 + 76%增长”的IPO明星，而招股书却展示了“亏损持续扩大的快速增长公司”。这两个版本都不算错，关键在于市场愿意相信哪一个。

第二重：表面上摆脱了G42，实际上却换上了OpenAI的循环结构。

2024年，Cerebras首次IPO失败的原因并不复杂：阿联酋客户G42贡献了上半年85%的营收，CFIUS介入审查，公司被迫撤回申请。

一年半后再度冲击IPO，客户名单似乎已多元化，增加了OpenAI和AWS等重量级客户。然而，翻开2026年5月的S-1，2025年的客户结构显示：

G42的“权重”只是转移到了同样位于阿联酋且与G42有关联的MBZUAI，MBZUAI单一客户占应收账款的77.9%。

而OpenAI的这条“救赎线”本质上也是一个循环结构。该合同价值超过200亿美元，OpenAI承诺采购750兆瓦算力。但同一份文件中也披露了几项内容：OpenAI向Cerebras提供了10亿美元的贷款；OpenAI获得了Cerebras3300万股几乎免费的认股权证；OpenAI的主关系协议中包含排他性条款，限制Cerebras向某些“被点名的竞争对手”销售。

由此可见，OpenAI同时是Cerebras的客户、贷款人、即将成为股东，并在某种程度上扮演着战略控制者的角色。一位匿名分析师在Medium上的一篇分析中提到：“当营收是循环的、估值是循环的，而IPO是为了让创造这些营收的人套现时，这不是市场，而是金融工程。”

虽然措辞可能过于尖锐，但这一观点在事实层面上难以反驳。

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第三重：表面上是英伟达的“挑战者”，实质上却是其“窄带补位者”。

Cerebras的技术确实相当强大。WSE-3具有4万亿晶体管、90万个AI核心和44GB片上SRAM，将整片晶圆整合为一颗芯片，避免了所有GPU集群必须面对的跨芯片通信瓶颈。独立的Artificial Analysis基准测试显示，运行Llama 4 Maverick（4000亿参数）时，CS-3每秒每用户输出超过2500个tokens，而英伟达旗舰DGX B200的输出大约为1000个tokens，Groq和SambaNova分别为549和794。

这些数据清晰地表明，Cerebras在特定场景下的推理能力确实优于GPU。

这里的关键是“推理”。Cerebras在招股书中明确指出，其最擅长的领域是延迟敏感的推理工作负载，而在大模型训练和通用计算方面，它并没有挑战英伟达的能力或意图。自2007年以来，英伟达的CUDA生态系统积累了近20年的经验，模型训练的工具链、开发者社区和第三方库等资源仍然在英伟达的护城河之内。

更重要的是，市场并未止步不前。英伟达在2026年GTC发布的Vera Rubin架构拥有3360亿晶体管，性能声称比Blackwell提升了5倍；AMD的MI400也在追赶，达到了3200亿晶体管；谷歌TPU v6、亚马逊Trainium 3、微软Maia 2等超大规模厂商也在研发自有芯片。英伟达在2025财年的研发投入超过180亿美元，去年12月还花费200亿美元收购了AI推理初创公司Groq的资产，并在3月对两家光子技术公司投资了40亿美元。

因此，更准确的说法是：Cerebras并不是想要替代英伟达，而是在英伟达的“推理”细分市场中争夺一块差异化的市场份额。这是一笔真正的生意，但488亿美元的估值对应5.1亿美元的营收，意味着市销率高达95倍。

Andrew Feldman是硅谷一位被低估的“连续创业者”。他既不是技术天才型创始人，也不是从象牙塔中走出的学者，而是斯坦福商学院的毕业生，曾担任Riverstone Networks的市场副总裁（该公司于2001年IPO）和Force10 Networks的产品副总裁（该公司于2011年以8亿美元被戴尔收购）。

2007年，他与Gary Lauterbach共同创办了SeaMicro，致力于开发“能效服务器”，通过将多颗小核心的低功耗处理器组合成集群，以对抗当时主流的大核心高功耗服务器。这一构想非常前卫，但市场尚未准备好。2012年，AMD以3.34亿美元收购了SeaMicro，Feldman在AMD担任了两年副总裁后离职。

将Feldman的经历放在一起观察，可以发现一个有趣的事实，他并非“芯片设计师”，而是“计算基础设施的另类投资者”。SeaMicro是赌“小核心战胜大核心”，虽然赌错了一半，但AMD之所以收购它，正是看中其Freedom Fabric互联技术，想要构建自己的服务器CPU平台，但此路未能成功，SeaMicro品牌最终悄然消失。Cerebras则是赌“大芯片战胜小芯片”，与SeaMicro的命题完全相反。

从某种程度上说，Feldman一直在做同一件事，寻找计算架构中那些被主流所忽视的，看似“不可能”的路径，进行重注投注，并凭借强大的销售能力将其推向市场。当年他能够掌控Force

来源：Odaily星球日报