OpenAI和Cerebras几乎同时创立�Cerebras CEO Andrew Feldman在接受�OpenAI及Cerebras公告

<p class="f_center"><br><strong>智东)西<br></strong><strong>编译 陈[骏达<br></strong><strong>编辑 心缘</strong><br></p> <p id="489ISNGR">百亿美元AI芯片大单来了！</p> <p id="489ISNGS">智东西1月15日报道，今天，OpenAI与美国AI芯片独角兽Cerebras联合宣布，将部署<strong>750兆瓦的Cerebras晶圆级系统</strong>，为OpenAI客户提供服务。该合作将于2026年起分阶段落地，并于2028年之前完成，建成后将成为<strong>全球规模最大的高速AI推理平台。</strong></p> <p id="489ISNGT">另据《华尔街日报》援引知情人士消息称，<strong>这笔交易价值超过100亿美元（约合人民币697.36亿元）</strong>，同时，Cerebras正在洽谈以220亿美元（约合人民币1534.20亿元）的估值融资10亿美元（约合人民币69.74亿元），这将使其估值升至<strong>原有的近3倍</strong>。知情人士称，Cerebras仍计划推进IPO。</p> <p id="489ISNGU">值得注意的是，OpenAI联合创始人兼CEO萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）同时也是Cerebras的个人投资者。</p> <p id="489ISNGV">Cerebras打造的芯片以“大”著称，能在一块芯片上塞入4万亿颗晶体管。OpenAI认为，Cerebras芯片的速度来自于将庞大的计算量、内存和带宽集成在一块巨型芯片上，消除了传统硬件推理速度下降的瓶颈。Cerebras上大模型的响应速度，<strong>是基于GPU的系统的15倍。</strong></p> <p id="489ISNH0">OpenAI称，将Cerebras整合进其计算解决方案组合，旨在进一步提升AI响应速度。当AI能够实现实时响应时，用户可以完成更多任务，停留时间更长，并运行价值更高的工作负载。</p> <p id="489ISNH1">在公告中，<strong>Cerebras称双方的合作酝酿了十年之久</strong>。OpenAI和Cerebras几乎同时创立，自2017年以来，双方团队频繁会面，分享研究成果、早期工作，并坚信模型规模和硬件架构终将深度融合。</p> <p id="489ISNH2">根据阿尔特曼与马斯克相关诉讼中公开的法庭文件显示，早在2017年，OpenAI就曾讨论过与Cerebras建立合作关系的可能性。OpenAI一直在寻找比英伟达芯片更便宜、更高效的替代方案。去年，OpenAI宣布正与博通合作开发定制芯片，并单独签署协议，使用AMD的新型MI450芯片。</p> <p id="489ISNH3">Cerebras CEO Andrew Feldman在接受《华尔街日报》采访时称，OpenAI和Cerebras于去年秋季开始正式洽谈合作事宜，并在感恩节前签署了合作意向书。Feldman认为，目前推动市场的因素是“对快速计算的非凡需求”。</p> <p id="489ISNH4">OpenAI基础设施负责人Sachin Katti称，随着工程师不断反馈现有芯片在运行AI应用时速度仍有提升空间，尤其是在编程相关任务上，OpenAI开始认真评估并推动与Cerebras的合作。</p> <p id="489ISNH5">Katti在采访中提到：“算力是衡量OpenAI收入潜力的最关键因素。过去两年里，我们的整体计算能力几乎每年翻倍，收入增长也呈现出同样的趋势。”</p> <p id="489ISNH6">Cerebras成立于2016年，在2024年提交上市申请时披露，其大部分收入来自一家客户——总部位于阿布扎比的G42公司。</p> <p id="489ISNH7">次年，Cerebras撤回了上市计划，转而通过私募融资11亿美元（约合人民币76.71亿元），彼时Cerebras的投后估值为81亿美元（约合人民币564.86亿元）。Feldman称，Cerebras此后已与IBM和Meta签署了新的合作协议。</p> <p id="489ISNH8">市场研究公司PitchBook的数据显示，该公司已累计融资18亿美元（约合人民币125.52亿元），还不包括新筹集的资金。</p> <p><strong>结语：大模型商用引爆推理需求，多元算力路线获头部玩家押注</strong></p> <p id="489ISNH9">随着大模型进入大规模商用阶段，如何在更短时间内、以更低成本完成推理，正成为影响用户体验、应用上限乃至商业化能力的关键。</p> <p id="489ISNHA">虽然英伟达GPU仍是当前AI算力生态的绝对主流，但包括晶圆级架构、定制ASIC在内的多元算力路线，正在被头部模型厂商纳入基础设施布局。</p> <p id="489ISNHB">来源：《华尔街日报》、OpenAI及Cerebras公告</p>