矽谷晶片製造商 Cerebras Systems 宣佈完成 11 億美元融資，公司估值達到 81 億美元。Cerebras 在 AI 晶片市場定位獨特，研發的晶片尺寸達到餐碟大小，遠超傳統晶片郵票般的尺寸，在處理編程及自然語言查詢方面的速度優於 NVIDIA 產品，或成為有力的競爭對手。
這次融資由 Fidelity Management & Research Company 及 Atreides Management 領投，新投資者包括 Tiger Global、Valor Equity Partners 及由美國總統特朗普長子擔任合夥人的 1789 Capital。Cerebras 行政總裁 Andrew Feldman 表示，公司正準備首次公開招股（IPO），期望可以借助人工智能（AI）熱潮帶來的半導體需求增長機遇。Cerebras Systems 客戶名單包括 Meta、Amazon Web Services 及法國 AI 實驗室 Mistral，同時服務多個美國政府部門及醫療機構。NVIDIA 目前佔據全球 AI 加速器市場約 80% 至 90% 份額，市值達 4.4 萬億美元。
投資者背景雄厚 業務版圖持續擴張
投資方面，由 Fidelity Management & Research Company 前投資組合經理 Gavin Baker 創立的 Atreides Management 聯合領投是次融資。Valor Equity Partners 曾投資多間 Elon Musk 旗下企業，而 1789 Capital 則在特朗普次子加入後迅速擴張，管理資產從去年 1.5 億美元 增長至超過 10 億美元。原有投資者 Altimeter、Alphawave 及 Benchmark 亦參與今輪融資。Citigroup 及 Barclays Capital 擔任聯席配售代理。
Andrew Feldman 指出，NVIDIA 正運用其龐大資本進行策略投資，過去 1 個月對 Intel 投資 50 億美元、承諾向 OpenAI 投入 1,000 億美元、向雲端運算初創企業 Nscale 投資 5 億英鎊。Andrew Feldman 認為，當企業技術優勢減弱時，會開始運用資產負債表捆綁客戶。NVIDIA 回應指，公司憑藉性能基準測試結果及客戶價值贏得市場，強調其 AI 基礎設施提供無與倫比的性能、多功能性及價值組合。
完成審查清除上市障礙 持續研發投資致虧損
Cerebras 於 1 年前啟動首次公開招股程序，但因美國外國投資委員會（CFIUS）審查阿布扎比 AI 集團 G42 的投資而延遲。G42 目前仍是 Cerebras 最大客戶及關鍵合作夥伴。Andrew Feldman 透露，審查程序已在今年 3 月完成，清除上市障礙。公司自成立以來持續虧損，專注研發投資。根據去年披露數據，Cerebras 在 2024 年上半年淨虧損 6,700 萬美元，收入為 1.36 億美元。
晶圓級設計優勢明顯 訓練時間大幅縮短
企業如何運用 Cerebras 技術優勢成為關鍵考量。公司晶片採用晶圓級設計，將整個晶圓製成單一處理器，配備 40 萬個處理核心。相比需要組裝多個小型晶片的傳統方案，這種設計消除晶片間通訊延遲，提升運算效率。對於需要處理大型語言模型的企業而言，Cerebras 系統可將訓練時間從數週縮短至數秒，大幅降低運算成本及電力消耗。製藥企業 GlaxoSmithKline 及 AstraZeneca 已採用 Cerebras 系統進行藥物研發，訓練時間由原本 2 週縮短至 2 天。
市場競爭加劇 鎖定高速推理及中東市場
市場競爭格局正在轉變，雖然 NVIDIA 憑藉 CUDA 軟件生態系統及圖形處理單元（GPU）性能維持主導地位，但個人化 AI 晶片需求持續增長。Meta、Microsoft 及 OpenAI 等科技巨頭紛紛開發專屬晶片，減少對單一供應商依賴。Cerebras 主打推理速度優勢，聲稱在運行 Llama 模型時速度可達傳統 GPU 方案 18 倍。公司在今年宣佈與 Meta 建立合作關係，為新推出的 Llama API 提供推理服務。
中東市場成為 Cerebras 擴張重點，公司去年宣佈與沙特阿拉伯國家石油公司 Aramco 達成供應協議。Andrew Feldman 表示公司已持有部分裝置出口許可證，正向特朗普政府申請更多出口許可。為 G42 建造的運算系統目前均位於美國境內。中東交易需要美國政府出口許可，特朗普政府態度將影響 Cerebras 在該地區業務發展。
多元化成市場趨勢 晶片市場持續擴大
AI 晶片市場規模持續擴大，NVIDIA 預測全球數據中心資本開支將在 2030 年達到 3 萬億至 4 萬億美元。雖然 NVIDIA 憑藉成熟硬件及軟件生態系統保持領先，但高昂價格及供應短缺推動企業尋找替代方案。AMD 透過 MI300 系列晶片逐步擴大市場佔有率，Intel 則推出 Gaudi 處理器針對成本敏感型企業客戶。Cerebras 另闢蹊徑，專注大型模型訓練及高速推理場景，避免與 NVIDIA 全面競爭。
展望未來，AI 晶片市場將呈現多元化發展趨勢。個人化晶片成本效益隨著 AI 工作負載標準化而提升，企業可針對特定應用場景設計專屬處理器。Broadcom 等企業協助客戶開發個人化晶片，在性能及成本方面優於通用 GPU。Cerebras 若能維持技術領先優勢並成功上市，將為投資者提供分散投資 AI 基礎設施的選項。公司在推理速度方面的突破，配合與主要 AI 實驗室的合作關係，有望在推理服務市場建立差異化競爭優勢。