Cerebras Systems

公司做什么

Cerebras Systems 是一家美国公司，做 AI 处理器以及围绕处理器搭建的计算机系统。它最核心的主张是晶圆级计算（wafer-scale computing）：常规做法是在一片晶圆上造出几百颗芯片，再切开、封装、装到电路板上；Cerebras 则省掉切割这一步，让整片晶圆作为一颗很大的处理器工作^[1]。动机在于，数据在芯片之间搬运，比在同一块硅片内部搬运慢得多，所以把更多计算和内存放在一起是有好处的。难点也在这里：晶圆上任何一处缺陷都可能让整颗芯片报废，因此公司成立时，这条路在技术上是否走得通并没有定论^[1]。

由来

2015 年，Andrew Feldman（现任首席执行官）与 Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie、Jean-Philippe Fricker 共同创立了这家公司，目标是把晶圆级计算推向市场^[1]。

第一代晶圆级引擎

2019 年 8 月，公司发布晶圆级引擎（Wafer Scale Engine，WSE），晶体管数量超过 1.2 万亿颗，核心数 40 万个，并以名为 CS-1 的系统形式推出^[2]。晶体管是芯片上最基本的开关，核心则是执行运算的单元，这两个数字说明的是同一片晶圆上集成了多少电路。

WSE-3 与 CS-3

2024 年 3 月，Cerebras 发布第三代 WSE-3 和基于它的 CS-3 系统。公司称，这颗芯片在同样的功耗和价格下把 WSE-2 的性能提高了一倍：4 万亿颗晶体管、90 万个 AI 核心、44 GB 片上内存（on-chip memory），采用 5 纳米制程^[3]。同一份发布中还提到，WSE-3 的 AI 峰值算力为 125 petaflops，那 44 GB 片上内存是 SRAM，由台积电（TSMC）以 5 纳米制程制造，而 CS-3 超级计算机最多可以连成 2048 台系统的集群^[3]。片上内存指的是与运算单元做在同一块硅片上的存储器，数据不必往返于外部内存，这也是公司把它当作一项关键指标来讲的原因。

推理服务、上市与 CS-4

据公司介绍，2025 年它的推理服务（inference）支撑着 Meta 的 Llama API、Perplexity 和 Mistral；2026 年 5 月，公司以代码 CBRS 在纳斯达克开始交易；2026 年 8 月，公司又推出 CS-4，由三颗 WSE-3 Turbo 处理器驱动^[1]。这里的推理，指的是用训练好的模型来回答请求，与训练模型是不同的环节。

在发展中的位置

几代产品下来，设计思路基本没变：单块硅片越大，装进去的核心和内存就越多，整机需要连接的独立芯片就越少^[1]。这条路线用制造难度换集成密度，每一代系统都是公司自己对这笔交换是否成立的检验。