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title: Feldman：等待是關鍵，Cerebras 從被嘲笑到 630 億美元
tags: [YT訪談摘錄]

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type: yt_article
date: 2026-05-22
source: YouTube
youtube_url: https://www.youtube.com/watch?v=jeop9wfb9jU
channel: "No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups"
video_title: "The Story Behind Cerebras' $63 Billion IPO with Founder and CEO Andrew Feldman"
tags: ["Cerebras", "AI晶片", "IPO", "Feldman", "推理速度"]
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# Feldman：等待是關鍵，Cerebras 從被嘲笑到 630 億美元

> 原始影片：[The Story Behind Cerebras' $63 Billion IPO with Founder and CEO Andrew Feldman](https://www.youtube.com/watch?v=jeop9wfb9jU) | No Priors: AI, Machine Learning, Tech, & Startups | 2026-05-21

Andrew Feldman 是 Cerebras 的共同創辦人與執行長，這是他的第五次創業。他在半導體領域待了超過十年，一直相信 AI 會成為全新的運算工作負載，並為此押注職業生涯。

Cerebras 採用「晶圓級封裝」（wafer-scale integration）技術，打造的晶片面積達 46,000 平方毫米，大約一個晚餐盤子那麼大，而其他公司做的晶片只有郵票大小。這讓他們在推理速度上領先 GPU 達 15 至 20 倍。2026 年公司掛牌上市，市值突破 630 億美元。

這段訪談是 Feldman 第一手回顧公司從技術被嘲笑、市場冷淡，一路走到拿下 OpenAI 超過 200 億美元訂單的完整過程。

## 核心產品：比 GPU 快 15 至 20 倍的推理引擎

「我們建造 AI 電腦，專門為加速 AI 工作負載設計和優化的電腦。我們目前在推理上是最快的，不是快一點點，而是快很多，比 GPU 快 15、18、20 倍。」

這種速度優勢是全面性的。大型模型、小型模型、美國模型、中國模型、兆參數模型或十億參數模型，結果都一樣。

## 市場爆發的時機點：2025 年 AI 終於變得夠實用

速度的價值不是一開始就有人在乎的。「很長一段時間，沒人在乎這件事。說實在話，很多人反對，說這只是個奇怪的架構。他們說 Cerebras 的方向錯了。」

轉折發生在 2025 年：「從 2023 年到 2025 年初，大家都在指著 AI，但沒有人每天在工作中使用它。一旦你開始每天在工作中使用某樣東西，它就不能慢。你願意等一個網站載入多久？我沒有任何耐心。」

「慢速搜尋的市場有多大？答案是零。撥接網路的市場有多大？答案也是零。這就是慢速推理的未來。」

## 技術賭注：晶圓級整合，與現有架構截然不同

Cerebras 從一開始就選了跟主流完全不同的技術路徑。他們打造的晶片面積高達 46,000 平方毫米(460平方公分)，「一個晚餐盤子大小的晶片，而其他人打造的是郵票大小的晶片」。

「他們說我們瘋了，這不可能成功。他們列出一堆理由說明為什麼不可能。但要做到根本性的改進，你不能打造一個類似現有架構的東西。你不可能靠對 GPU 架構的小幅修改，就得到 15 或 20 倍的效能提升。」

「我們知道這個新工作負載會消耗大量運算資源，需要一個專屬的、全新的架構，而且這個架構不可能是現有架構的衍生產品。這是我們最大的幾個賭注，而且百分之百是逆勢操作。」

## 最艱難的時刻：2017–2019 年燒錢卻看不到進度

公司在 2017 年中到 2019 年中經歷了極度困難的時期：「那段時間我們每月燒掉約 800 萬美元。每六週召開一次董事會，每次都說『我造不出來』，然後對方說『不行，還是造不出來』。這是很大一筆錢，也是投資人巨大的信任。」

每一次失敗分析都讓團隊好一點點、好一點點。直到 2019 年夏天，終於成功量產。

「第一次，我們坐在 Los Altos 市中心一間臨時湊合的辦公室裡，那棟建築壓根不適合硬體工程師，盯著一台電腦看。那大概跟看油漆變乾一樣無聊。但它運行了。我們半個小時說不出話來。沒有人做到過這件事，我們做到了。」

## G42：從十幾台到大規模部署

技術成功之後，市場卻還沒到。第一代產品可能只賣了十幾台，第二代約 300 台。公司領先市場太遠，遠到沒人在乎。

來自阿拉伯聯合大公國的 G42 改變了這個局面。「G42 的執行長 Peng 和董事長 Sheikh Tahnoon 成為我們的策略夥伴和好朋友，他們向我們下了一張 10 億美元的訂單。這讓我們能夠重塑供應鏈、部署更大規模的叢集、進行實戰測試。」

「你的 QA 實驗室不可能跟你想部署的客戶規模一樣大。你不可能在 QA 實驗室裡放價值 1 億美元的設備。G42 與我們一起訓練模型、一起做推理。他們是非常棒的夥伴。當 OpenAI 和 AWS 找上門時，我們已經準備好了，已經跨越了那道鴻溝。」

## 與 OpenAI、AWS 的戰略合作：四週完成 200 億美元談判

2025 年底，Cerebras 先與 OpenAI 簽署一筆超過 200 億美元的合作協議，接著在 2026 年 3 月與 AWS 達成協議，將系統部署至 AWS 資料中心。

「2025 年年中，我和 Sam Altman 談了一次。他第一次說，『我們一直拚命追趕需求。現在我們看到了高速推理的重要性。』接著展開了一連串的測試。我們比競爭對手快了非常多，那感覺真的很好。他們的人跟我們接觸時說，『哇，我們現在懂了。』感恩節前一天晚上，我們簽署了條款書；四周後，12 月 24 日，我們簽署了主合約。這筆超過 200 億美元的合約，只用了四個半星期完成。」

## IPO：為何此時公開上市

「公開上市，本質上是把一群專業的科技投資人，創投，換成另一類投資人，降低一點資金成本。這就是真正在發生的事。我們從專業的你，變成了我爸爸。作為交換，你必須同意遵守一套非常嚴格的監管規則。」

這幾年環境確實不同了：「歷史上第一次，有少數公司可以在不上市的情況下籌集大量資金。OpenAI、Anthropic，也許還有其他幾家。但對大多數公司來說，如果你想要超高的估值、想要伴隨而來的正當性與公信力，歷史上大型美國公司偏好與其他上市公司往來，你的帳目經過稽核，這會帶來不同的可信度。」

Cerebras 上市還有一個特殊優勢：「我們是第一家，而且在一段時間內是唯一一家 AI 純概念股。你可以把我們 100% 的營收準確地對應到這個市場。沒有遊戲、沒有顯示卡、沒有 PC。這就是我們的全部。」

員工流動性方面：「我們打開了二級市場，讓員工可以在過程中出售持股。如果你打算跟我們一起押上大把的職涯，我們認為讓你在過程中獲得適度的流動性是合情合理的。如果你預估這需要十年，你必須用不同的方式思考。」

## 從 800 人到更大規模：招募與文化

目前 Cerebras 約有 800 至 850 名員工，管理著 200 億美元以上的訂單積壓。Feldman 最擔心的是文化稀釋：「當公司成長到 1,000、2,000、3,000 人時，很多公司會停止承擔之前那種程度的風險。從無畏的工程文化，變成『下一個版本時程內我們能做什麼』。我認為這非常有害。」

「我們要以非凡為目標，而不是在平凡中求存。那是一條可怕的路。我們希望僱用從事無畏工作的人，我們想要守護那種文化。」

招募是另一個難題：「你有這麼多職缺，很容易降標準，很容易找個人把位子填滿。這是慢性死亡。我每天花相當多時間和應徵者談話。」

## AI coding 在 Cerebras 內部的應用

「八個月前，我們每個工程師在 tokens 上的支出是零。現在大概在 25,000 到 30,000 美元之間，而且還在飆漲。」

不過這不是對所有人都好用：「有些人非常適合這種工作方式。他們讓八到十個 agent 全天候運行，把自己的編碼風格調整成管理 agent 的模式，他們思考如何 QA、如何彌補大型語言模型的弱點（冗長、缺少註解）。真正適合的人，從 10x 工程師變成了 100x。其他的人，包括我自己，則是掙扎著找出如何讓它在各自的工作崗位上運作。」

## 何時該放棄：假設被系統性地證偽

「顯然，該放手的時機是，當你列出贏得市場所需的一系列假設，而它們全都回來負面答案時。」

但 Feldman 也提醒要防範滑坡：「我看到人們會這樣做：他們說『我再測一個東西就好了』。測了，沒用。再測一個。又沒用。滑坡效應是一頭怪獸。有時候身邊有一位曾經擔任過執行長的資深創業家會很有幫助，他可以提醒你，『一年前你說過，如果走到這一步而沒有這個，你就會退出。』然後把逐漸升溫的水拉到你面前。這就是其他人如何幫你對自己的思考保持負責。」

## 創業者心理學：熱愛這段旅程

Feldman 自稱「職業大衛」：「我是專業的大衛。這是我的第五次創業。我的對手是輝達（Nvidia）。這就是我的工作。如果不是靠我們的腦力，他們的肌肉力量早就把市場拿走了。」

「你必須熱愛這段旅程。這些事太難了，如果不是因為喜歡建造，你只是在為了錢做這件事，那這條路太辛苦了。想要擊敗像輝達這樣強大的對手，沒有最簡單的路可以走。如果你享受當大衛對抗巨人的過程，那很好。如果不是，這條路會很漫長。」

## 速度將催生全新的商業模式

「當我思考速度的作用時，它不會讓現有的商業模式好一點點。想想 Netflix 曾經只是寄 DVD 和信封，當網路變快，他們變成了電影工作室。這不是他們更有效率地在寄 DVD，而是開啟了一個全新的事業，根本性的不同東西。」

「現在我們正在取代那些每個人都能看到的東西，coding、設計、SaaS 工具。但一旦我們開始圍繞這項技術進行根本性的重組，你就會看到全新的商業模式和生產力的跳躍式提升。我很期待。」

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*本文由 AI 根據 YouTube 影片內容生成，僅供參考。*