上市首日暴涨68%，全球最大AI芯片公司，冲上670亿美元

（本文作者为 新质动能，钛媒体经授权发布）

文 | 新质动能

AI芯片赛道，又被推上了新的高潮。

当地时间5月14日，AI芯片公司Cerebras Systems正式登陆纳斯达克，股票代码为“CBRS”。公司IPO发行价最终定在每股185美元，不仅远高于此前150至160美元的发行区间，也让这场IPO最终募资达到55.5亿美元，成为2026年以来全球规模最大的科技公司上市交易之一。

更疯狂的是，上市首日，Cerebras股价一度暴涨约68%，公司市值迅速冲上约670亿美元。随着股价飙升，创始人兼CEO Andrew Feldman的持股价值也被彭博亿万富翁指数推高至32亿美元。

过去几年，AI资本市场已经见过太多英伟达挑战者，但很少有公司能像Cerebras这样，同时具备如此强烈的技术理想主义、资本狂热和戏剧性色彩。

这家公司最著名的标签，是“全球最大AI芯片”的制造者。与英伟达依赖大量GPU并联不同，Cerebras选择了一条全新的路线：不再把晶圆切割成小芯片，而是直接把整块晶圆做成一颗超大AI处理器。

在很长时间里，很多半导体工程师都觉得这种想法不可能实现。但随着生成式AI爆发、推理需求激增，以及OpenAI、AWS等客户开始下场合作，这家曾经被视作“工程疯狂实验”的公司，正在成为AI基础设施领域最受关注的新玩家之一。

年内最大科技IPO：Cerebras上市首日暴涨68%

这场IPO，从一开始就带着浓厚的AI狂热气氛。

根据路透社报道，Cerebras最终以每股185美元完成IPO定价，共发行3000万股，募资55.5亿美元，成为2026年以来规模最大的科技公司IPO之一。按完全摊薄后估值计算，公司市值达到564亿美元。

但真正震动市场的，是上市后的表现。

5月14日登陆纳斯达克后，Cerebras股价一度暴涨约68%，市值迅速升至约670亿美元。作为公司最大个人股东，Andrew Feldman持有约4.6%股份，其身价因此达到32亿美元；另一位联合创始人Sean Lie的持股价值也达到16亿美元。

“这是历史上规模最大的科技公司IPO之一，也是历史上规模最大的半导体公司IPO。”Feldman在接受彭博电视台采访时表示。

而在IPO定价前，这场交易就已经被市场疯抢。

最初，Cerebras仅计划以115至125美元的价格发行2800万股。但随着订单快速涌入，公司连续多次上调发行区间，并最终把发行规模扩大至3000万股。根据路透社报道，认购订单一度超过可售股份20倍。

这种热度，几乎已经回到了2021年科技IPO狂潮时期。

尤其在经历过去两年科技股调整后，市场原本对AI公司估值已经开始趋于谨慎。但Cerebras显然重新点燃了资本热情。

背后原因，很大程度上来自其近期迅速扩大的客户与合作版图。

今年2月，OpenAI宣布与Cerebras达成长期合作协议，到2028年前采购超过750MW算力，总金额约200亿美元，并随后推出首个基于Cerebras芯片运行的模型。

3月，亚马逊AWS也宣布，将于今年晚些时候在其数据中心部署Cerebras芯片。

在AI推理需求爆发的背景下，市场开始把Cerebras视作少数真正可能挑战英伟达的新变量之一。

Cerebras的“反主流”路线

从创立开始，Cerebras就带着很强的反行业共识的特征。

Cerebras成立于2015年，总部位于美国加州森尼韦尔，创始团队共有五人，包括Andrew Feldman、Jean-Philippe Fricker、Michael James、Gary Lauterbach和Sean Lie。几位创始人此前都曾在服务器公司SeaMicro共事，而SeaMicro后来于2012年被AMD以约3.34亿美元收购。

当时整个AI行业的基础设施几乎都建立在GPU之上，但创始团队认为，GPU原本是为图形渲染设计，并不是天然适合AI训练。随着模型越来越大，GPU之间的数据通信与内存瓶颈会越来越严重。

于是，他们决定挑战半导体行业几十年的默认规则。

传统芯片制造中，一块晶圆通常会被切割成许多小芯片。但Cerebras选择直接把整块晶圆做成一颗芯片，也就是后来著名的Wafer Scale Engine（WSE，晶圆级引擎）。

2019年，公司正式发布第一代WSE芯片。随后又陆续推出WSE-2、WSE-3等产品。根据资料，最新的WSE-3基于5nm工艺，拥有4万亿个晶体管，可提供125 petaflops峰值AI性能。简单来说，这是一颗“大得离谱”的AI芯片：它把原本需要几十块甚至上百块芯片协同完成的计算能力，尽量集中进一颗芯片里，每秒可完成125千万亿次AI计算，核心目标就是让大模型训练和AI推理跑得更快。

这种路线的核心逻辑其实很简单：

减少大量GPU之间的数据通信，把更多计算集中在单一超大芯片内部，其芯片大小接近半张A4纸。随着生成式AI爆发，这种思路开始重新受到关注。尤其在AI推理领域，Cerebras的超大芯片因为响应速度快，逐渐获得市场认可。

与此同时，公司融资规模也一路膨胀。

早期投资方包括Benchmark、Foundation Capital等硅谷基金；2023年后，Sam Altman、AMD、G42等产业资本陆续进入。2025年G轮融资时，公司估值达到81亿美元；2026年H轮融资后，估值进一步升至230亿美元。

而真正改变公司命运的，是ChatGPT之后的AI浪潮。

根据彭博报道，Cerebras早期产品其实并未获得市场认可，但随着AI芯片需求激增，公司开始迅速翻身。OpenAI与AWS等客户的加入，也让它从一家技术实验室，逐渐变成真正意义上的AI基础设施玩家。

光环背后，依然面临巨大挑战

但即便如此，围绕Cerebras的争议与质疑，其实一直没有消失。

首先就是技术路线本身的争议。

过去几十年，半导体行业主流方向一直是“小芯片+先进封装+分布式计算”。英伟达、AMD如今越来越强，也恰恰建立在GPU集群与生态优势之上。

而Cerebras选择的，却是另一条完全不同的路线：用超大单芯片减少分布式通信。

问题在于，这种架构是否真的适合未来超大规模AI模型，行业至今没有统一答案。尤其随着AI模型越来越依赖大量芯片协同训练，很多人开始怀疑：单一超大芯片路线，未来是否还能持续扩展。

其次，是生态问题。

AI芯片行业真正难的，从来不只是芯片本身，而是软件生态。英伟达最强大的地方，并不只是GPU性能，而是CUDA、开发者工具链和长期形成的软件体系。

相比之下，Cerebras虽然硬件路线激进，但开发者生态仍明显偏弱。它需要客户重新适配架构，而这本身就意味着极高迁移成本。

另一个持续被市场关注的问题，是客户集中度。

根据彭博报道，公司去年绝大部分收入来自阿联酋客户。此前资料也显示，G42一度贡献了Cerebras极高比例收入，2024年甚至达到85%。

这意味着，一旦地缘政治、AI芯片出口限制或者客户策略发生变化，都可能直接影响公司增长。

此外，Cerebras本身也是一家极度烧钱的硬科技公司。

无论是晶圆级芯片、超级计算系统，还是AI数据中心，都需要巨额资本投入。虽然公司收入增长迅速，但它仍处于高投入阶段。

而更现实的问题则是：英伟达已经建立起极其强大的产业惯性。

过去几年，Graphcore、SambaNova、Groq等公司都曾被视作“英伟达挑战者”，但真正跨越商业化鸿沟的，目前依然只有英伟达。

而如今，资本市场给Cerebras的估值已经冲到数百亿美元级别。市场本质上是在押注，它未来真的能够成长为AI基础设施中的核心平台。这场赌局，显然还远未结束。

参考资料：

《Cerebras公司将IPO定价为每股185美元，拟筹集55.5亿美元》，路透社

《Cerebras首席执行官在完成年度最大规模IPO后身价高达32亿美元》，彭博社

《Arm和软银在最后一刻试图收购Cerebras》，彭博社

《这家新兴英伟达竞争对手的首席执行官希望如何抢占利润丰厚的AI芯片市场》，MarketWatch

《MicroVentures投资组合公司：Cerebras的历史和里程碑》，MicroVentures

《Cerebras Systems完整融资历程》，综合SEC文件、彭博社、36氪、雷递网、IT之家等整理资料