Cerebras Systems 將於星期一開始向投資者推銷其股票，計劃以每股約115美元至125美元之間的價格出售股份，根據一位了解計劃並與路透社交談的人士透露。這家人工智能芯片製造商正試圖第二次公開募股。該公司在去年十月撤回了首次嘗試。Cerebras 公布了截至12月31日的年度更強勁的財務業績。公司收入達到5.1億美元，較前一年的2.903億美元大幅增長。每股盈利為1.38美元，而去年則每股虧損9.90美元。摩根士丹利、花旗集團、巴克萊和瑞銀負責此次股票銷售。行業正在轉型Cerebras 的策略並非隨意。人工智能行業正從開發新模型轉向實際運行這些模型。這一轉變為與英偉達（NASDAQ：NVDA）壟斷競爭的小型公司提供了黃金機會。正如 Cryptopolitan 所報導，即使是 OpenAI 也對英偉達的推理硬件持保留態度。這是因為運行 AI 模型（稱為推理）所需的能力與訓練模型不同。這為專門的芯片製造商提供了市場空間。處理大量信息的批次需要不同的計算能力、記憶體和數據傳輸速度，與運行 AI 聊天機器人或編碼助手所需的不同。這種需求的多樣性使推理市場變得更加多元。有些任務在傳統圖形芯片上效果更佳，而另一些則需要更先進的設備。英偉達去年12月以200億美元收購 Groq，展示了這一趨勢的發展。Groq 製造了搭載高速 SRAM 記憶體的芯片，能比標準圖形芯片更快地處理 AI 回應。但該公司在擴展規模方面遇到困難，因為其芯片的計算能力有限，且基於較舊的技術。英偉達通過分工解決了這個問題。它使用常規圖形芯片來處理生成 AI 回應的繁重計算部分（稱為預填充），而用 Groq 的芯片來進行速度更快的解碼步驟，該步驟計算較少但需要快速數據存取。其他大型公司也在做類似的事情。亞馬遜網路服務（AWS）在一次重要科技會議後不久宣布了自己的分工系統。它將定制的 Trainium 芯片用於預填充工作，與 Cerebras 的晶圓大小芯片結合進行解碼操作。英特爾也加入其中，透露計劃將圖形芯片與另一家新創公司 SambaNova 的處理器配對。圖形芯片負責預填充，而 SambaNova 的芯片則處理解碼。大多數較小的芯片公司在解碼工作方面取得了成功。SRAM 記憶體容量有限，但速度極快。配合足夠的芯片，或像 Cerebras 製造的那樣非常大的芯片，這些系統在解碼任務中表現出色。但公司並未止步於此。新技術挑戰分割芯片的方法Lumai 另一家新創公司本週宣布，研發出一款使用光而非電力進行 AI 核心數學運算的芯片。這種方法比傳統芯片耗電少得多。該公司預計其即將推出的 Iris Tetra 系統，到2029年將提供每秒十億億次 AI 性能（exaOPS），同時耗電僅10千瓦。這些芯片結合了光學和電學元件，但在推理過程中，光負責大部分工作。Lumai 計劃首先將這些芯片用作獨立替代圖形芯片的批量處理工作。之後，該公司希望也用於預填充工作。並非所有人都認為將工作分配給不同芯片的做法合理。Tenstorrent 本週推出了 Galaxy Blackhole 系統，CEO Jim Keller 批評這種做法。“行業內的每家公司都在組合搭配，打造加速器、加速器、加速器。CPU 執行代碼，GPU 加速 CPU，TPU 加速 GPU，LPU 加速 TPU，等等。這導致了複雜的解決方案，且不太可能與 AI 模型和用途的變化兼容。在 Tenstorrent，我們認為更通用、更簡單的方案會更有效，” Keller 表示。最聰明的加密貨幣專家已經閱讀了我們的通訊。想加入嗎？加入他們吧。
Cerebras 推出首次公開募股路演，目標股價為每股 115 美元至 125 美元
Cerebras Systems 將於星期一開始向投資者推銷其股票，計劃以每股約115美元至125美元之間的價格出售股份，根據一位了解計劃並與路透社交談的人士透露。
這家人工智能芯片製造商正試圖第二次公開募股。該公司在去年十月撤回了首次嘗試。
Cerebras 公布了截至12月31日的年度更強勁的財務業績。公司收入達到5.1億美元，較前一年的2.903億美元大幅增長。每股盈利為1.38美元，而去年則每股虧損9.90美元。
摩根士丹利、花旗集團、巴克萊和瑞銀負責此次股票銷售。
行業正在轉型
Cerebras 的策略並非隨意。人工智能行業正從開發新模型轉向實際運行這些模型。這一轉變為與英偉達（NASDAQ：NVDA）壟斷競爭的小型公司提供了黃金機會。正如 Cryptopolitan 所報導，即使是 OpenAI 也對英偉達的推理硬件持保留態度。
這是因為運行 AI 模型（稱為推理）所需的能力與訓練模型不同。這為專門的芯片製造商提供了市場空間。處理大量信息的批次需要不同的計算能力、記憶體和數據傳輸速度，與運行 AI 聊天機器人或編碼助手所需的不同。
這種需求的多樣性使推理市場變得更加多元。有些任務在傳統圖形芯片上效果更佳，而另一些則需要更先進的設備。
英偉達去年12月以200億美元收購 Groq，展示了這一趨勢的發展。Groq 製造了搭載高速 SRAM 記憶體的芯片，能比標準圖形芯片更快地處理 AI 回應。但該公司在擴展規模方面遇到困難，因為其芯片的計算能力有限，且基於較舊的技術。
英偉達通過分工解決了這個問題。它使用常規圖形芯片來處理生成 AI 回應的繁重計算部分（稱為預填充），而用 Groq 的芯片來進行速度更快的解碼步驟，該步驟計算較少但需要快速數據存取。
其他大型公司也在做類似的事情。亞馬遜網路服務（AWS）在一次重要科技會議後不久宣布了自己的分工系統。它將定制的 Trainium 芯片用於預填充工作，與 Cerebras 的晶圓大小芯片結合進行解碼操作。
英特爾也加入其中，透露計劃將圖形芯片與另一家新創公司 SambaNova 的處理器配對。圖形芯片負責預填充，而 SambaNova 的芯片則處理解碼。
大多數較小的芯片公司在解碼工作方面取得了成功。SRAM 記憶體容量有限，但速度極快。配合足夠的芯片，或像 Cerebras 製造的那樣非常大的芯片，這些系統在解碼任務中表現出色。但公司並未止步於此。
新技術挑戰分割芯片的方法
Lumai 另一家新創公司本週宣布，研發出一款使用光而非電力進行 AI 核心數學運算的芯片。這種方法比傳統芯片耗電少得多。
該公司預計其即將推出的 Iris Tetra 系統，到2029年將提供每秒十億億次 AI 性能（exaOPS），同時耗電僅10千瓦。
這些芯片結合了光學和電學元件，但在推理過程中，光負責大部分工作。Lumai 計劃首先將這些芯片用作獨立替代圖形芯片的批量處理工作。之後，該公司希望也用於預填充工作。
並非所有人都認為將工作分配給不同芯片的做法合理。Tenstorrent 本週推出了 Galaxy Blackhole 系統，CEO Jim Keller 批評這種做法。
“行業內的每家公司都在組合搭配，打造加速器、加速器、加速器。CPU 執行代碼，GPU 加速 CPU，TPU 加速 GPU，LPU 加速 TPU，等等。這導致了複雜的解決方案，且不太可能與 AI 模型和用途的變化兼容。在 Tenstorrent，我們認為更通用、更簡單的方案會更有效，” Keller 表示。
最聰明的加密貨幣專家已經閱讀了我們的通訊。想加入嗎？加入他們吧。