十年押注Cerebras：「晶圆级AI芯片」如何登上纳斯达克

原文标题：Reflections on a decade with Cerebras

原文作者：Steve Vassallo

原文编译：Peggy，BlockBeats

编者按： 5 月 14 日，Cerebras 正式登陆纳斯达克，股票代码为 CBRS，首日收盘较发行价上涨约 68%，成为 2026 年以来最受关注的 AI 硬件 IPO 之一。

本文由 Cerebras 早期投资人 Steve Vassallo 撰写，回顾了他与 Andrew Feldman 从 SeaMicro 到 Cerebras、横跨十九年的合作关系。文章表面上讲的是一笔从 term sheet 到 IPO 的风险投资故事，实则记录了一家前沿硬件公司如何在不被共识看好的时期，押注 AI 计算架构的底层重构：从晶圆级芯片、内存带宽瓶颈，到供电、散热、电气连续性等一系列工程难题，Cerebras 所面对的并不是单点技术挑战，而是一整套现代计算系统的重新发明。

最值得关注的，不是 Cerebras 最终做出了一块比传统芯片大 58 倍的晶圆级芯片，而是这家公司从一开始就选择了与行业惯性相反的方向：当 GPU 成为 AI 训练默认答案时，它试图重新定义「什么才是为 AI 而生的计算机」。这背后既需要技术判断，也需要资本耐心，更需要投资人与创始团队之间长期、非交易型的信任关系。

对于今天的 AI 硬件竞争而言，Cerebras 的意义在于提醒市场，算力革命不只是堆更多 GPU，也可能来自对计算架构本身的重新想象。

以下为原文：

2016 年 4 月 1 日，星期五，我给 Andrew Feldman 发了一封邮件，告诉他我会翻过他家后院的围栏，亲手把我们投资 Cerebras 的 term sheet 送到他手里。

那天是愚人节，但我不是在开玩笑。

严格来说，这并不是一家风险投资机构的标准操作。但到那时，我已经认识 Andrew 九年，也和他一起讨论下一家公司将近两年了。我不可能因为一个周六下午还在反复修改的条款句子，就错过这笔交易。

我第一次见到 Andrew，是在 2007 年 10 月。当时，他和 Gary Lauterbach 刚刚创办 SeaMicro。那一轮我没有投资，但我和他们非常投缘，尤其欣赏他们从第一性原理出发思考问题的方式。从那以后，我一直关注着他们。

真正有价值的关系，需要时间沉淀。真正有价值的公司，也一样。今天，从外部看，Cerebras 是一家成立十年、即将上市的公司。但在我看来，这是一段持续十九年的关系，终于走到了敲钟的时刻。

2019 年 8 月，我和 Andrew 在斯坦福校园举办的 Hot Chips 大会上。那一次，Cerebras 发布了第一代 Wafer-Scale Engine。

深度关系，与不合理的野心

2012 年 AMD 收购 SeaMicro 时，我就有一种预感：Andrew 不会在一家大公司里待太久。他身上有强烈的不服输，也有一颗充满反叛精神的心。到 2014 年初，他已经开始寻找离开的机会，我们也开始频繁见面，讨论下一步可能做什么。

当时，有两件事远未成为共识：第一，AI 真的会变得有用；第二，GPU 并不是最适合 AI 的计算架构。

关于第一个问题，我认识的许多聪明人也意见不一。AlexNet 在 2012 年出现后，研究社区的一些角落已经开始用卷积神经网络做出近乎魔法般的成果。但在更广泛的软件行业里，AI 仍然介于营销热词和科研项目之间。

第二个问题，也就是硬件问题，几乎还没有被认真提出。GPU 已经成为神经网络训练的默认选择，主要是因为研究人员偶然发现，相比 CPU，它们「没那么糟」。为 AI 工作负载专门打造一套新的计算系统，意味着要挑战当时全世界研究者都在使用的主流架构。

但 Andrew、Gary 和他们的联合创始人 Sean、Michael、JP 看到了不同的方向。他们在芯片和系统领域各自积累了数十年经验：Gary 的背景来自 20 世纪 80 年代在数据流和乱序执行方面的开创性工作；Sean 专注于先进服务器架构；Michael 负责软件和编译器；JP 则深耕硬件工程。他们是一群极其罕见的人：单独看，每个人都很出色；组合在一起，能力则呈现乘数效应。他们能够想象出一种全新的计算机。

他们相信，如果 AI 真正释放潜力，由此产生的市场规模将远远超过现有所有计算形态的总和。

他们也看清了 GPU 的本质：它原本是一颗为图形处理设计的芯片，只是在新的战场上被临时提拔成了 AI 训练工具。它在并行处理上确实比 CPU 更好，但如果从零开始为 AI 工作负载设计，没有人会设计出 GPU 这样的架构。真正限制神经网络能力的，并不是原始算力，而是内存带宽。这意味着，他们要创造的芯片，优化重点并不是孤立核心中的矩阵乘法，而是数据如何在整个计算结构中高效流动。

在公司内部，投资 Cerebras 远不是一个共识决定。我的几位合伙人亲眼见过上一轮半导体投资几乎只带来亏损，他们也非常坦率地表达了担忧。但最终，我们作为一个团队达成一致。2016 年 4 月的那个周末，我们明确告诉 Andrew：我们希望成为第一个给他 term sheet 的投资人。

几周后，Andrew、Gary、Sean、Michael 和 JP 搬进了我们位于 250 Middlefield 二楼的 EIR 办公空间。我至今还保留着当时办公室经理画下的平面图。在那张图上，Cerebras 坐在 Foundation 一位创始人的旁边，距离后来创办 Moveworks 的 Bhavin Shah 也只有几扇门之隔。那是一个很适合创业公司成长的楼层。

Cerebras 的第一个总部，就在我们位于 250 Middlefield 的旧办公室二楼。

知道哪些规则可以弯曲，哪些规则必须打破

在 Cerebras 之前，计算史上最大的芯片大约为 840 平方毫米，差不多是一枚邮票大小的硅片。而 Cerebras 做出的芯片，面积达到 46,000 平方毫米，是前者的 58 倍。

选择晶圆级芯片，也就意味着选择了随之而来的所有下游设计难题。在近 80 年的计算史上，从来没有人真正把这件事做成过。这也意味着，没人曾经系统性解决过这些问题：如何给如此巨大的芯片供电？如何为它散热？如何在数万个连接点之间保持电气连续性？

为了实现晶圆级计算，Cerebras 几乎必须同时重新发明现代计算的每一个环节：半导体、系统、数据结构、软件和算法。每一个方向，本身都足以成为一家创业公司。Andrew 和他的团队选择从最棘手的技术问题开始攻坚。在他们高强度、近乎不知疲倦的努力下，这些问题一个接一个被推进。

每隔六到八周，我们会开一次董事会会议。他们会向我们介绍上一次会议以来的尝试：一种新的系统设计变体，一种新的供电方案，或者一次热管理调整。由于反复从各个角度与系统性难题正面交锋，他们形成了一种来之不易的清晰表达能力。他们会解释自己认为哪里出了问题，以及下一步准备尝试什么。

我们会提出问题，然后和团队一起深入推进，调动所需的人、资源和关系，帮助他们找到新的突破口。六到八周后，当我们再次开会时，故事又会在另一个技术问题上重演：又一个需要探索的前沿边界。每一个解决方案，都会暴露出下一个必须解决的问题。

他们的第一片原型晶圆，在第一次通电时就冒烟了。团队把它称为一次「热事件」——当你不想吓到董事会或者房东时，通常就会用这个词来称呼一场火灾。

我当时一直在计算每平方毫米的功耗，一方面是出于好奇，另一方面也是因为这些数字看上去高得不像是真的。于是，我们请来了 Exponent 的工程师。这家公司是一家失效分析机构，而它以前的公司名恰好就叫 Failure Analysis。他们确认，那些功耗数字确实和看起来一样大胆，并帮助我们思考一系列不需要挑战热力学第二定律的方案。毕竟，那是 Andrew 足够聪明、不会去争辩的一条定律。

工程师的纪律在于，知道哪些规则可以打破，哪些规则可以弯曲，哪些规则必须尊重。Andrew 和他的团队，对于这种区别有一种经过实践验证的判断力。他们知道，什么时候自己是在挑战惯例——这是他们本来就想做的事；也知道什么时候自己是在挑战物理定律——这不是他们要做的事。

当你在构建前沿技术时，失败不可避免。穿越失败的唯一方式，是纪律、坚持，以及最重要的，信任：信任使命，信任彼此，也信任这样一件事——当第一个原型自毁之后，第二天早上你们仍然会回到实验室，开始下一轮迭代。

这种工作没有交易型版本。它只有长期版本：在那些尚不完整的解决方案和耐心解释中，始终留在房间里。这样，当它终于成功时，你才会在那里亲眼见证。

那个时刻出现在 2019 年 8 月。Andrew、Sean 和他们的团队站在实验室里，看着一台由他们亲手设计的全新计算机第一次运行起来。对外行人来说，它表面上看起来没有做任何有趣的事。按照 Andrew 的说法，那画面大概和看油漆变干一样无聊。但这一次的不同之处在于：此前，从来没有一桶这样的「油漆」真正干过。他们一起站在那里看了 30 分钟，然后又回去继续工作。

和谁一起建设，至关重要

有些人会根据自己知道能解决什么，来选择问题。Andrew 选择问题的标准，是他相信什么问题值得解决。渐进式迭代无法让他兴奋，他想要的是 1000 倍的跃迁。从第一天起，他就想把 Cerebras 打造成一家代际级、独一无二的公司。

这种驱动力，一部分来自他的性格。Andrew 把它描述为一种计算机架构师的「病症」——几十年来一直被某个想法困住。但在我看来，这更广义地说是一种创始人的「病症」。他看着一个问题，会先问自己：我能不能做出某个东西，让它发生阶跃式改善？接着他会问：如果我成功了，会有人在乎吗？如果两个问题的答案都是肯定的，他就会把接下来十年的人生投入其中。

这种驱动力的另一部分，来自他的成长环境。Andrew 从小生活在天才环绕的环境里，就像大多数孩子从小看电视一样自然。他的父亲是一位开创性的进化生物学教授，每周日都会和六个人轮流打双打网球。这六个人里，有三位后来获得诺贝尔奖，还有一位获得菲尔兹奖。

按照 Andrew 的讲述，这些巨人会耐心地用一个孩子能理解的语言，向他解释他们在物理、数学和分子生物学上的工作。他由此形成了一种深刻印象：真正的聪明是什么样子；同时也明白，正如他母亲所说，聪明并不意味着必须做一个混蛋。

我后来逐渐意识到，这是 Andrew 最核心的特质之一，与他那种反叛式野心、以及对真正值得解决的问题近乎趋光般的本能一样重要。他深信，自己遇到过的那些最卓越的人，往往也格外善良。

这种信念塑造了他的团队如何聚合在一起，完成那些极其困难的事情。Cerebras 最早招聘的 30 个人，都曾经和他共事过；其中一些人从 1996 年起就一直跟着他。如今 Cerebras 大约有 700 名员工，其中约 100 人曾跟随他穿越多家公司。

2022 年 8 月，Cerebras 创始团队在计算机历史博物馆。从左到右分别是：Sean Lie、Gary Lauterbach、Michael James、JP Fricker 和 Andrew Feldman。

重要的是，善良和竞争心并不矛盾。Andrew 极其渴望胜利。他喜欢说，自己是一个职业版的大卫，正在对抗歌利亚。歌利亚行动迟缓，并且总在防备正面进攻，这就为其他所有打法留下了空间。大卫的优势，在于出现在歌利亚无法出现的方式和地点。

在 SeaMicro 时，Andrew 在日本最大的渠道合作伙伴是 NetOne。NetOne 的主要供应商是 Cisco，而 Cisco 会用私人飞机和游艇招待合作伙伴，那些资产的价值比帕洛阿尔托大多数房子还高。Andrew 的预算要朴素得多，于是他邀请 NetOne 的 CEO 到自家后院吃烧烤。后来，那位 CEO 告诉他，自己和 Cisco 做了几十年生意，却从来没有被邀请去任何人的家里。这个看似微小、但非常有人情味的举动——一个歌利亚根本不会想到去做的举动——巩固了他们之间的关系。

从第一份 term sheet 到 IPO

今天早上，Andrew 在纳斯达克敲响了开市钟。我站在他身边。距离一切在我们 250 Middlefield 办公室开始，已经过去十年，也相隔 2600 英里。

今天，仍有一些罕见的创始人，正在做 Andrew 当年做的事情：凌晨三点还在白板上画图，与尚未被解决的技术难题搏斗。他们同样怀着强烈的不服输，也有一颗充满反叛精神的心。他们正在试图找到一个真正愿意并肩作战的伙伴：当第一个原型无法通电时，愿意和他们一起钻进去解决问题；并且会一直留下来，直到它终于跑起来。

这正是我想支持的创始人：他们选择值得解决的问题，想象出比现状好 1000 倍的解决方案，并在路上不可避免的挑战中持续打磨、坚持到底。

对于 Andrew、Gary、Sean、Michael 和 JP 这样的创始人，我愿意在一个周六下午翻过后院围栏，把 term sheet 亲手送到他们手里。

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