#OpenAI# 还没上市，它的算力小弟先要IPO了，这事挺有意思。🧐 之前黄仁勋讲过，未来推理需求将会增长10亿倍，而下周四5月14日，推理时代的 #AI# 芯片黑马，Cerebras ( $CBRS)要上市了，定价区间115-125美金，募资最高35亿美金，估值266亿美金。也将是 @MSX_CN 的第一期 PreIPO项目，还是十分值得期待的！ 今天我们就来拆解一下这家Cerebras公司，以及估值分析情况，还有我个人的一些私人判断和意见。 要了解这个OpenAI系的推理芯片黑马，就要知晓山姆奥特曼的资本布局。 我们都知道英伟达在AI芯片领域有多牛，大模型公司烧钱，云厂商买卡，创业公司排队等GPU，最后利润大多流向卖铲子的英伟达，这是目前行业的现状。 但这种一家独大的局面，各家大模型厂商，都希望有一个嫡系方案做PlanB，比如谷歌Gemini便联合博通采用TPU方案，OpenAI也一直想扶持自己的嫡系部队。 所以在5月6日，OpenAI把英伟达、AMD、英特尔、博通、微软这些本该互相竞争的芯片公司拉到一起，搞了个MRC网络协议。表面看是技术合作，其实是OpenAI要重新分蛋糕了。 更深一层看，我认为是 #OpenAI# 想要拆开英伟达全栈垄断格局。 以前训练、推理、网络、云，全让英伟达一家包圆了。现在呢？OpenAI开始精细化运营：训练归训练，推理归推理，不同场景用不同芯片，不同环节找不同供应商。 #Cerebras# 就是在这个时候被推上了牌桌，它核心负责推理这一环。这正好与最近炒作火热的推理CPU概念，比如 #AMD，##INTC# 等，撞在了风口上。 🔥Cerebras到底牛在哪？ Cerebras的核心杀手锏是WSE-3芯片，直接把整片12英寸晶圆做成一颗巨型芯片，面积46225平方毫米，相当于A4纸的三分之一。 我们数据对比看看，相较于英伟达H100： • 它面积是H100的57倍 • 核心数是52倍 • 片上内存是880倍 • 内存带宽是7000倍 这数据📊看起来蛮夸张的，但核心关键不在大，而在于快。 在推理场景，尤其是长文本输出、实时交互、代码生成、AI Agent这些需要低延迟的任务上，Cerebras的CS-3系统推理速度比英伟达DGX B200快21倍，成本和能耗降到三分之一。这个效率和功耗，采用WSE-3芯片意味着OpenAI能在单位时间服务更多客户，这就相当于白花花银子啊。 📊财务数据也很漂亮 首先从市场趋势来看，AI 产业正从训练为主转向推理为主，这是不争的事实，2025 年全球 AI 推理市场规模已达1062亿美元，预计2030年将增至 2550亿美元，而 Cerebras 的技术优势正好踩在了风口上。 另外本轮IPO估值为266亿美金，发行价为115-125美金/股，我觉得是相对便宜的，虽然比上一轮估值翻了倍，上一轮F轮估值约为120亿美金，短短两年时间，直接翻倍，但架不住漂亮的财务数据。 2025年Cerebras营收5.1亿美金，比2024年的2.9亿增长76%。更牛的是净利润8790万美金，2024年还亏4.85亿，直接扭亏为盈。 以266亿估值来算，PS为52倍。以24年上市的热门半导体连接芯片公司Astera Labs( #ALAB#)做对比，它上市首日PS高达81倍。而目前正处于火热的推理赛道炒作中，个人认为Cerebras冲击80-100倍PS绰绰有余，对应的收盘价192美金—239美金，预计有50%以上涨幅！(但也要观察当天纳斯达克指数行情来综合判断) 不能只说好的一面，目前Cerebras问题也很明显，客户集中度太高。阿联酋MBZUAI贡献62%收入，G42贡献24%，前两大客户占86%。意味着Cerebras必须听大客户的话，自主性有限。可喜的是，OpenAI的介入，未来这种收入结构会有所改善，而且OpenAI会成为最大客户。 🎯OpenAI和Cerebras的深度绑定 最新的数据，OpenAI与Cerebras签了多年的合作协议，总价值超200亿美金，Cerebras要给OpenAI提供750兆瓦算力，部署到2028年。 但这不只是采购合同这么简单。OpenAI创始人奥特曼、总裁布鲁克曼、前首席科学家伊利亚、董事会成员亚当·安戈洛，这些核心高管都个人投资了Cerebras。 OpenAI还通过贷款、认股权证等金融工具，和Cerebras建立长期利益绑定。说白了，现在的Cerebras就是OpenAI的芯片部门。 除此之外，Cerebras 3月又与 AWS 达成合作，CS-3 系统上线亚马逊云端服务，成为首个进入主流云端厂商供应链的非 GPU AI 加速器。此外，葛兰素史克、美国能源部、多个国家实验室等也都是其客户，技术实力也得到多维度的验证。 💡OpenAI的资本局 OpenAI的真实意图很清楚： • 训练继续用英伟达高端GPU • 推理引入Cerebras低延迟方案 • 部分GPU采购AMD • 网络协议开放化 • 云服务在AWS、Azure、谷歌Cloud之间多家下注 • 未来可能推自研芯片 这是算力组合拳策略，不同工作负载匹配不同系统，不再单独依赖英伟达全栈方案。 OpenAI正在从模型公司转变为算力架构公司。以前只能被动接受芯片厂商定义的技术路线，现在要主动设计符合自己需求的算力组合。 OpenAI要把芯片供应商从"平台提供者"降维为"模块供应商"。所以扶持Cerebras是其战略中最重要的一环，预期来看，Cerebras上市首日股价，爆火的概率极大！ ⚡对英伟达的影响 短期看，Cerebras上市对英伟达冲击不大，就像身上长个粉刺一样无关痛痒。 英伟达目前占AI芯片市场80-90%份额，CUDA生态、GPU供应链、NVLink网络，这些护城河短期很难撼动。 但长期看，威胁是存在的。以前AI公司别无选择，只能用英伟达GPU。现在至少在推理场景，客户有了可行替代方案。这种选择权的出现，削弱了英伟达定价权。 当OpenAI可以说"推理我用Cerebras，训练我用英伟达"时，英伟达就失去了"全包"的议价能力。 AI推理市场正在快速增长。根据预测,2026-2032年全球AI推理市场复合增长率将达28.9%。推理场景更适合专用芯片。当推理市场规模超过训练市场时，英伟达在推理领域的相对弱势就会成为更大问题。 英伟达正在从"唯一供应商"变成"核心供应商之一"。这个转变不是因为英伟达变弱了，而是市场变大了，客户变强了，需求变复杂了。 🧐我的判断 Cerebras上市真正值得看的，不是又一家AI芯片公司IPO，而是OpenAI开始把推理这门生意单独拎出来定价了。 当推理市场被验证可以独立定价时，AI算力市场就真的开始分层了。训练和推理的需求差异被明确化，专用芯片在细分场景的优势被验证。 英伟达"一种芯片打天下"的叙事不再完全成立。市场会从"通用GPU垄断"走向"场景化芯片组合"。 而且不只OpenAI这么干，Anthropic也在和亚马逊、谷歌结盟。头部AI公司都在通过多元化采购降低对英伟达依赖。单一供应商的"完整解决方案"不再是最优选择。 最后值得一提的是，这次 #MSX# 第一期PreIPO项目即将上市，它就是本周四即将上市的Cerebras，拭目以待吧！🧐 DYOR🙏

韩国半导体产业链刚刚爆出一个重磅消息，但国内媒体基本没报，让我对美股AI板块的警惕性拉到了最高级别。🧐 英伟达下一代产品Rubin CPX，前景不明朗！ 首先要提示一下的是，Rubin CPX虽然与Rubin GPU VR200虽然都属于 NVIDIA 的 Rubin 架构世代，但它们扮演的角色不太一样。 Rubin CPX主要负责推理，有极高的吞吐量，非常适合用来啃长上下文这种硬骨头，所以不需要昂贵的HBM4，仅依靠GDDR7即可，成本降低了很多。相较与专注训练的旗舰Rubin GPU VR200来说，无论是存储芯片还是晶片封装，还是NVLink 6互联方案，都相对低廉一些，所以成本也会降低很多(如图2)。 但如今随着AI 发展向推理方向大迈进，这一块蛋糕其实也极其重要，英伟达假如在推理市场推出的产品出现跳票现象。这也会对英伟达股价，造成一定的冲击！ 讲讲这次韩国媒体从供应链端推理的路径，还是蛮有意思，毕竟现在韩国全民炒股，大家都热火朝天，也难怪今天没太多人理会这个新闻！ 📌 供应链传来的信号 • 内存行业相关人士表示：虽然说Rubin CPX要搭载GDDR7，但目前连订单影子都没见着，性能指标也不明确，根本不知道怎么开发配套方案。 • 基板行业人士更直接：Rubin CPX方面毫无动静，业界普遍认为可能目前都还没取得实质性进展。原本可期的GDDR7的应用规模可能也不大了。 • 存储器业界普遍持观望CPX态度，GDDR7的供应也不太可能大规模启动。目前GDDR7主要应用还是GeForce RTX 5090、5080等游戏显卡，连超级算力基板都不会用到GDDR7，而是用更高端的HBM。 📌 更诡异的是英伟达的战略调整 在今年3月的GTC 2026大会上，英伟达把CPX从第2代中移除了，这动作就很耐人寻味了。 取而代之的是，英伟达开始跟Groq公司深度合作，甚至去年直接签了200亿美元的限量协议，把Groq的核心推理技术和工程师团队都收了。 业界普遍认为实际上英伟达已经上架了Groq的方案。 也就是说，英伟达可能在推理市场这块，战略方向发生了重大转变。原本为推理市场准备的Rubin CPX，现在前途未卜。 我个人的一些思考，首先供应链是最诚实的。 当内存厂商和基板厂商都说没订单的时候，这不是小问题。你要知道，芯片这玩意儿，供应链得提前半年甚至一年开始准备。现在都下半年了，连订单都没有，这产品能按时出来吗？ 其次是英伟达当前股价反映的是什么预期？ 市场给英伟达的估值，是基于它在AI算力市场的绝对垄断地位，以及持续推出革命性产品的能力。但现在Rubin CPX这条产品线出了问题，Blackwell系列和未来的Vera Rubin系列虽然强大，但下一代产品如果跟不上，这个预期就会动摇。 最后就是如今AI板块，FOMO情绪比较严重，持续的逼空行情，大量空头回补，但基金仓位已经十分拥挤，这种持续的拉涨，还是需要留个心眼，注意市场的风吹草动！🧐 同时这个推理市场大蛋糕，也会利好于 #AMD# 和 #INTC。🧐#

今天看到一份报告，讲到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，这里面将会催生出AI投资下半场的巨大机会，下面👇我们来简单聊一聊。🧐 过去两年，大家都在疯狂囤 GPU 训练模型，烧钱堆算力。但最近大家有没有发现，情况开始变了？尤其是小龙虾🦞出来以后，各类Agent可谓大爆发，Token需求指数级增长。一个崭新的推理时代正在到来，未来AI最大的叙事点是让AI应用走进全球几十亿用户手中，并真正使用起来！ 这个转折点，我把它叫做从「训练时代」到「推理时代」的切换。而在这个新阶段，CPU 和定制芯片将是未来真正的主角。 👇咱们掰开揉碎了讲讲，为啥我开始盯上这些以前不起眼的家伙： 🎯 AI 现在有「脑子」了 以前的 AI 就是个工具，我问它答，无法去执行具体的工作。现在不一样了，Agentic AI来了，它能帮我订机票、改文档、写代码，甚至帮我规划整个工作流程。 这种活儿需要大量的逻辑判断和顺序编排。以前GPU是肌肉男，干体力活厉害；但现在这种执行活，CPU 才是指挥官，它擅长处理复杂的逻辑。AI 越聪明，越需要 CPU 来调度指挥。 🎯 大厂也得省钱啊 看财报，各大厂在AI领域的资本开支都十分庞大，其中七巨头除苹果之外，26年全年资本开支总额超过了6000亿美金。不要以为谷歌、Meta 这些巨头就不差钱。恰恰相反，他们也是把钱花在刀刃上。假如一直用英伟达的通用 GPU 来搞推理，电费和硬件成本会把他们吃掉。 所以大厂开始自己设计专用芯片ASIC，就像咱们切菜用菜刀、砍柴用斧头，专芯专用，效率高成本低。这是实打实的降本增效。 基于上述逻辑，我们筛了五个核心标的： • #AMD：推理界的全能选手，GPU# MI300/325 系列拥有业内领先的内存带宽(256GB HBM3E内存，带宽达6TB/s，参数上优于英伟达H200)，能轻松处理超大规模LLM的实时推理，而且速度快。关键是它还是服务器 CPU 的老二，代理式 AI 需要强 CPU 时，AMD 两头吃。 • #ARM：底层架构之王，谷歌、亚马逊自研芯片基本都跑# ARM 架构，ARM Neoverse 平台已经成为 90% 以上自研 AI 服务器 CPU 的首选。所以大厂搞自研，ARM 相当于在家坐着收过路费。 • 博通（#AVGO）：定制芯片的总工程师，它作为# Google TPU、Meta MTIA 和字节跳动的重要合作伙伴，博通在高速互联和封装技术上拥有绝对统治力，是云巨头降低推理成本的首选合作伙伴。大厂想省钱搞自研，离不开博通的技术。 • 迈威尔（#MRVL）：深度参与亚马逊# AWS 和微软 Azure 的芯片研发，这俩巨头想摆脱英伟达依赖，必须依靠迈威尔。目前迈威尔的定制硅片业务正从“研发期”进入“爆发收获期”，未来的生意只会越做越大。 • 英特尔（#INTC）：虽然最近比较难，但它是唯一有自家晶圆厂的设计商，还拥有全球稀缺的# IDM 2.0 代工能力。当推理导致全球 CPU 需求激增、供应链紧张时，Intel 内部的这种协同效应和本土制造优势将会逐渐凸显，而且它还是服务器 CPU 老大。 看完整份报告，我个人认为有几个大趋势将会成为必然： 首先是从以前的「暴力算力」到未来的「精细化运营」。现在来看，整个AI 投资逻辑正在转变，不再是谁芯片最强，而是谁的方案最省钱、最能落地。说明AI真正商业化全面落地场景下，能效比率才是关键。 其次是供应链博弈。各大云巨头都在搞自研芯片，未来 AI 硬件市场会从「英伟达一家独大」变成「群雄割据」。我认为这对整个产业链将是好事。 最后就是电力依然会成为长期瓶颈。虽然 CPU 和 ASIC 在优化效率，但整体算力规模爆炸，对电力的需求还是无限大。看芯片的同时，能源赛道也值得留意。 总结一句话，#AI# 下半场，别光盯着那块最贵的 GPU，那些负责指挥的CPU和帮大厂省钱的ASIC，可能藏着下一波机会。 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

上次推文重点提到CPU的爆发需求，不辱使命，如期迎来大暴涨，上次AMD价格还在280美金，今天已经409美金，半个月涨幅高达46%！从最新苏妈的电话会议来看，未来GPU与CPU需求将是1：1的比例，更加证实了当时我们的预判：「到2030年，未来75%的AI计算需求将会来自推理，CPU市场将会迎来大爆发」 今天看完 #AMD# 交出的这份 2026 Q1 成绩单，我最直观的感受是，风向变了。 如果说过去两年是“大模型训练”的肌肉秀，那么现在，我们正式进入了「AI Agent与推理」的爆发期。在这个阶段，原本被视为“配角”的 CPU，正在拿回它的主场。 1️⃣逻辑重构：CPU 配比逻辑变了！ 以前数据中心都是1颗CPU带8颗GPU，CPU就是个配角，负责发指令递数据。 但苏妈这次财报会提到，推理和智能体场景下，CPU的压力远超预期。 Agent不是简单的问答，它要做任务编排、拆解步骤、调用插件，这些都是CPU干的活。 所以现在高密度AI场景下，CPU和GPU的配比正在从1:8往1:1演进，甚至更高。 AMD把服务器CPU的市场预期直接从18%年复合增长拉到35%，到2030年是1200亿美金的盘子。这个调整很有意思。 2️⃣财报十分亮眼：不只是增长，是质变 这次 AMD 的数据确实硬气，创纪录的 103 亿美元营收（同比增长 38%）只是表象，真正让我这个投资者兴奋的是底层的财务质量： 利润率实现“戴维斯双击”， 毛利率拉升到 55%，自由现金流翻了三倍多。这说明 AMD 卖出的产品越来越高端，话语权越来越强。 数据中心成了绝对核心，营收占比和增长几乎全靠数据中心（同比涨 57%）。以前大家觉得 AMD 是靠 PC 起家的，现在它已经彻底进化成了一家高性能 AI 基础设施公司。 另外Meta给了个6GW级别的大单，还是多代定制的MI450，说明在顶级客户眼里，AMD已经不是备胎，是正选了。 3️⃣护城河：从“单兵作战”到“机架级全家桶” 我注意到苏妈提到了一个关键词：「Helios 架构」。 这是AMD的杀手锏，把自家最强的EPYC CPU（Verano系列）和Instinct GPU（MI450）做成机架级方案，直接送货上门。 相比之下，英特尔虽然也在追赶，但制程和生态整合上还有坑；而 ARM 方案虽然省电，但在处理复杂、高吞吐的 AI 编排任务时，还是打不过 AMD 的 x86 性能怪兽。 4️⃣有个小风险⚠️ 内存价格暴涨，HBM4和高端内存太贵，成本压力很大，游戏业务下半年预期下滑20%以上。虽然苏妈说供应链他们能处理，但这块肉确实被割了。 总结来说，我个人目前长期看好CPU发展的逻辑和方向，AMD已经从便宜替代品变成高性能定义者。苏妈提的EPS超20美金目标，按现在增长势头（Q2预期涨46%），不像画饼。 关注7月份推进AI活动，会有2纳米Zen 6架构CPU和MI450的更多细节。 如果您跟我一样，坚定的相信，AI会从聊天框演变成全自动AI Agent时代，那么AMD的CPU+GPU双轮驱动，可能是目前市场上比较稳的爆发点。 以前买AMD是买潜力，现在买AMD是买确定性。🧐 持续关注CPU赛道，另外还有其他相关利好公司，比如 #ARM# #INTC# 等，DYOR🙏 目前上述提及的公司在 #MSX# 上面基本都有，炒美股，我选择用 #RWA# 美股代币化平台 #MSX，一同投资参与美股市场：# 早期美股投资粉丝和伙伴，可以私信我，填写表单后，可免费进入美股交流和探讨社群(目前每周仅限定10人，助理审核，可能需要一点时间，感恩🙏)！

在intc跌成狗的日子里，抄底抄在半山腰的我用算估值的方法给自己打气。 90块的Intc到底值不值呢？反正我是越算越值啊。 你看看，26Q2的这份财报，总营收16.13B。虽然官方对Q3的营收指引只有15.8B–16.8B，midpoint 16.3B。但如果延续前两个季度都beat midpoint至少10%的趋势，18B貌似也不是不可能。那么26财年全年的营收可能会逼近70B。总市值即便维持当前的8倍市销，那也值560B，折股价也差不多106。8倍市销在半导体行业啥水平？连总说被用周期股估值的MU现在都有12倍市销，最类似的同行，AMD的P/S超过20倍，TSM的P/S也有10倍。8倍也就只能吊打高通了，属于全行业倒数的位置。 如果分部门看，那就更悬了。Products部门营收15B有余，占比超过93%。这是个盈利部门，营业利润率31.8%，这比AMD整体的约17%高多了（INTC整体营业利润率约12%，被Foundry的严重亏损给拖下来了）。你甚至可以说，如果做部门拆分，Products部门依旧只按8倍市销走，也差不多就值100的股价了。 剩下的呢？intc有不少投资的。其中Mobileye，Altera都已经上市了。其他的不算，就这两家现有的市值，乘以intc的持股比例，合计都有差不多接近10B，折到股价里每股影响个1.8-2美元。Mobileye虽然营收并表，但收入在分部门里是计All Other的，不影响Products部门的估值。 最后还有Foundry这个大头呢。怎么算下来，现在90不到的intc，Foundry都是负资产啊。光资产价值都差不多100B的净资产。 就跟我几个月前完全低估了CPU市场的紧俏程度一样，我同样完全没想到intc股价都到90了，Foundry部门的估值还跟股价18块钱时一样，是个负资产。 所以你说intc贵不贵？120都可以算偏保守的合理估值（Foundr就算按市净率走，1倍那也是100B，折股价接近20美元）。

Intel（INTC）和AMD正与中国主要服务器/AI数据中心客户洽谈长期CPU供应协议（LTA，1年至超2年），主要为保证采购量（价格可随市场调整）。 中国市场部分服务器CPU价格年初至今上涨超40%，月环比超10%，部分Intel产品交货期长达6个月。 这呼应更广的LTA趋势： 内存（ $MU、 $Samsung、 $SNDK、 $SK $Hynix签 $DRAM/ $NAND $LTA）、光电子（ $LITE、 $COHR签 $EML $LTA； Trendforce称AMD与hyperscalers追求CW LTA），以及潜在MLCC、基板等。 瓶颈逻辑强化 多年take-or-pay需求，再次证明 AI没有泡沫

英特尔$INTC盘前跌超5%，真正触发市场抛售的是在S-3ASR文件后明确的150亿美元普通股增发。承销商还有22.5亿美元超额配售权，全部执行的话融资规模最高可达172.5亿美元。我一开始把下跌简单理解为增发导致稀释，但看完公告后，觉得还有几层含义值得关注。 第一层是直接稀释。 英特尔目前约有50.43亿股。按97美元附近粗算，150亿美元大约需要发行1.54亿股，股本增加约3.1%；算上超额配售，可能达到3.5%左右。 而且发行价还没公布，承销发行通常要给机构一定折价，在价格和股数落地前，这部分不确定性本身就会压制股价。 第二层是融资信号。 增发并不等于公司价值自动减少3%，因为英特尔也会收到150亿美元现金。真正的问题是：公司为什么现在需要这么多钱，这笔钱又能产生多高的回报？ 公告中的用途比较宽泛，只说用于资本开支、营运资金等一般公司用途，没有对应到具体客户、产能或项目回报。 第三层是现金流和资产负债表。 截至二季度末，英特尔拥有约297亿美元现金及短期投资，长期债务约485亿美元。与此同时，Foundry单季度仍亏损约20.9亿美元。 公司给出的解释是AI需求强劲，需要增加设备、洁净室和基板投资，同时维持投资级信用评级。市场却可能理解成现有现金流还不足以轻松支持下一轮扩产，公司又不愿继续大幅加杠杆，所以选择让股东出资。 第四层是预期重新定价。 此前市场交易的是AI需求、18A和14A、先进封装以及外部代工客户。增发消息出来后，问题变成了为了兑现这些增长，英特尔还要投入多少钱？所以这次下跌，不只是分母变大，更是市场开始重新计算资本回报率。 趁股价上涨后融资，理论上比继续举债更稳健。如果这些资金对应真实的客户需求，并且未来回报率高于融资成本，今天的稀释也可能是合理的。苹果可能是让英特尔敢于继续扩产的重要锚定客户，但150亿美元首先是在给整个制造体系和资产负债表补血。 接下来我会继续关注：最终发行价和股数、资金对应的具体项目，以及Foundry的亏损和自由现金流什么时候改善。

💻 英特爾 (INTC) Q2 財報前瞻 ▪️ 核心看點 ─ AI PC 換機潮 ✕ Core Ultra 營收貢獻 ▪️ 關鍵指標 ─ IFS 代工虧損收窄 ✕ 毛利率修復情況 ▪️ 投資邏輯 ─ 驗證 IDM 2.0 戰略 ✕ 算力基礎設施重估 ▪️ 風險預警 ─ AMD/ARM 侵蝕市佔 ✕ 高額 Capex 消耗現金流 💡 7/24 盤後登場 提前佈局美股財報季震盪 👇完整分析👇