北京时间10月1日，人工智能芯片初创公司 Cerebras Systems 周一提交了首次公开募股的 S1 文件，计划在纳斯达克以股票代码“CBRS”进行交易。
从这份信息量巨大的文件中，我们也可以一窥围绕这家迅速跻身独角兽之列的AI芯片初创公司的更多秘密，以及它要靠什么抢英伟达GPU的生意。
核心创新
Cerebras Systems 成立于 2016 年 4 月，一家注册在美国特拉华州的公司，核心业务是设计 AI 芯片，找人代工之后，对外出售芯片，并且也以云服务的方式对外销售。截至 2024 年 9 月 26 日，员工规模 400 人。
英伟达、英特尔等厂商设计的芯片相对较小，通常一块晶圆上可以制造数十个甚至上百个独立的芯片。但是，Cerebras Systems 设计的芯片走了一条与众不同的道路——其将一整块硅晶圆设计成为一块“大”芯片。
半导体行业把这种技术称作晶圆级集成，就是指将原本需要多块芯片才能实现的功能集成到单一芯片上。
这种技术可以大幅提升芯片的计算性能、降低功耗、简化系统设计，尤其适用于 AI 计算等需要处理海量数据的应用场景。
Cerebras Systems 把自主研发的晶圆级集成技术称作晶圆级引擎 (WSE，Cerebras Wafer-Scale Engine)，基于此项技术的最新的芯片是WSE-3 。
上面那张图就是WSE-3 芯片，看上去确实非常大。到底有多大呢？大的好处有哪些呢？
Cerebras Systems 将其与英伟达主力 GPU 产品(NVIDIA H100)进行了比较，WSE-3 在芯片尺寸、计算核心数量、片上内存容量和内存带宽等方面均具有显著优势。
* 芯片尺寸: WSE-3 比 NVIDIA H100 大 57 倍。
* 计算核心: WSE-3 拥有 90 万个计算核心，是 NVIDIA H100 的 52 倍。
* 片上内存: WSE-3 拥有 44 GB 的片上内存 (SRAM)，是 NVIDIA H100 的 880 倍。
* 内存带宽: WSE-3 的内存带宽高达每秒 21 PB，是 NVIDIA H100 的 7,000 倍。
可以说，晶圆级引擎 WSE 就是Cerebras Systems 的核心竞争力。当然为了实现这样的芯片设计，Cerebras Systems 克服了多项技术挑战，其中包括：
* 多芯片互连: 在晶圆级别上将多个独立的芯片区域连接起来。
* 容错架构: 通过冗余设计，确保芯片在出现缺陷的情况下仍能正常工作。
* 热膨胀耐受封装: 解决芯片尺寸过大带来的热应力问题。
* 晶圆级供电和冷却: 满足晶圆级芯片对供电和散热的高要求。
重视软件创新
在 AI 训练和推理市场上，英伟达是绝对的一哥。Cerebras Systems 多次将其产品与英伟达的 GPU 进行比较，并强调自身在性能、效率和易用性方面的优势，可见英伟达是 Cerebras Systems 的主要竞争对手之一。
现在提到英伟达的核心竞争力，CUDA 当然是焦点。CUDA 是英伟达开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发人员直接访问 GPU 的计算资源。它已成为 AI 领域应用最广泛的编程模型之一。
要想取代英伟达，除了芯片硬件之外，软件也要有竞争力。Cerebras Systems 除了晶圆级引擎 (WSE) 芯片，还自研了软件平台 (CSoft) 和模型库 (Cerebras Model Zoo)，这些都是为了取代传统的GPU集群而设计的。
在招股书中， Cerebras Systems 多次提到的软件平台 CSoft 无需使用 CUDA 或其他硬件特定的语言进行底层编程，并且可以与 PyTorch 等行业标准机器学习框架无缝集成，简化了编程流程，并降低了开发人员的学习成本。
Cerebras Systems强调，用户无需进行复杂的分布式编程即可轻松使用 Cerebras 平台，而使用 GPU 集群训练大型模型则需要编写大量的分布式代码。
这表明 Cerebras Systems 旨在提供一种独立于 CUDA 的 AI 计算解决方案，并试图吸引那些希望摆脱 CUDA 限制的开发者。
不过，由于 CUDA 在 AI 开发者中拥有广泛的用户基础，Cerebras Systems 说服开发者放弃CUDA 转投CSoft 的挑战其实非常大。
核心商品与服务
除了 WSE 芯片，Cerebras Systems 还提供完整的 AI 计算平台，包括：
Cerebras System (CS): 用于安装 WSE 芯片的 AI 计算系统，提供创新的供电和冷却解决方案。
Cerebras AI 超级计算机: 由多个 CS 系统组成的集群，可线性扩展至 2,048 个系统，提供超大规模的 AI 计算能力。
Cerebras 软件平台 (CSoft): 与 WSE 芯片协同设计的软件平台，提供简单易用的编程接口和高效的模型编译优化工具。
Cerebras Systems 的AI计算平台可以应用于各种 AI 场景，包括AI模型训练和AI推理。
Cerebras Systems 表示，相比传统的GPU集群，Cerebras AI 计算平台可以将 AI 模型训练时间缩短 10 倍以上，以及比顶级云服务提供商的 GPU 解决方案快 10 倍以上的 AI 推理速度。
Cerebras Systems 采用灵活的商业模式，为客户提供多种选择，可以进行本地服务，也可以使用云端服务。此外，erebras Systems 还提供专门的推理云服务，供开发者直接使用。
目前，Cerebras Systems 的最终客户包括科技企业、 国家人工智能计划、云服务提供商、政府机构和研究机构。
业绩表现
Cerebras Systems 的收入在近年来快速增长，2023 年收入为 7870 万美元，同比增长 220%；2024 年上半年收入为 1.364 亿美元，比2023年上半年销售额866万美元增长1475%

尽管收入快速增长，但 Cerebras Systems 目前仍处于亏损状态。2023 年净亏损为 1.272 亿美元，2022 年净亏损为 1.777 亿美元；2024 年上半年净亏损为 6660 万美元。
Cerebras Systems 的毛利率整体上呈现逐渐走高的趋势。2022年全年毛利率为 11.73%， 2023 年毛利率为 33.47%，2024 年上半年毛利率为 41.07%。这主要依赖于，公司的营收增长快速增长，业务开始有一定的规模效应。
不过，Cerebras Systems 的收入高度依赖少数关键客户，主要是阿联酋AI公司G42。
招股书显示，G42 在 2023 年为 Cerebras Systems 贡献了 6510 万美元的收入，占其总收入的 83%；今年上半年，G42 为 Cerebras Systems 贡献了 1.191 亿美元的收入，占其上半年总收入的 87%。
当然，G42 对Cerebras Systems 的“帮助”还不仅仅是作为客户，几乎是全方位力挺：
2024 年 4 月，G42 向 Cerebras Systems 预付了 3 亿美元，用于支付制造高性能计算基础设施所需的第三方供应商费用。
2024 年 5 月，G42 承诺在 2025 年底前，通过预付和执行总计约 14.3 亿美元的约束性采购订单的方式，从 Cerebras Systems 购买高性能计算系统、安装和支持服务。
2024 年 5 月，G42 同意在 2025 年 4 月 15 日前，以每股 14.66 美元的价格购买 Cerebras Systems 总计约 2290 万股的 F-2 系列可赎回可转换优先股，预计总价为 3.35 亿美元。
2024 年 5 月，G42 还承诺在 2025 年底前，通过预付和执行总计约 14.3 亿美元的约束性采购订单的方式，从 Cerebras Systems 购买高性能计算系统、安装和支持服务。
根据双方协议，如果 G42 或其指定的第三方在单个采购订单中购买了超过 5 亿美元，且累计购买金额低于 50 亿美元的 Cerebras Systems 高性能计算集群，Cerebras Systems 还将授予 G42 以低于市价购买更多股份的期权。
可以说，是G42公司凭借一己之力举起了Cerebras Systems。
管理层和股权情况
Andrew D. Feldman 目前担任 Cerebras Systems的CEO、总裁，他是联合创始人之一，此前曾在 AMD担任企业副总裁兼总经理。更早前，Feldman 在微服务器公司SeaMicro担任首席执行官，该公司后来被AMD收购。
Andrew D. Feldman
Robert Komin担任 Cerebras Systems的 CFO，Dhiraj Mallick 担任 Cerebras Systems的 COO，他以前在英特尔、AMD任职。
上面的表格是Cerebras Systems 目前的股权分布情况。
最大投资者是风险投资公司Foundation Capital，其次是Benchmark 和 Eclipse Ventures。Alpha Wave、Coatue 和 Altimeter 也各自持有至少 5% 的股份。唯一持有 5% 或以上股份的个人是 CEO Andrew D. Feldman 。
如果上市之后，Cerebras Systems估值暴涨，显然这是一次风险投资机构们的丰收盛宴。
