SpaceX之前最重磅的IPO估计就是下周这个超大晶圆制造商Cerebras Systems的上市了，Cerebras是一家专注于AI加速器的美国公司，总部位于加州Sunnyvale，成立于2016年。公司以“晶圆级集成”（Wafer-Scale Engine，简称WSE）技术闻名，核心产品是将整个300mm硅晶圆直接做成一颗超级大的AI处理器，而不是像传统GPU那样切成小芯片再封装。这解决了AI训练/推理中常见的内存带宽和芯片间通信瓶颈问题，被誉为“世界上最大的AI芯片”。树立了下关于Cerebras几部分关键信息。 1、核心技术和产品 1）晶圆级引擎（WSE） 传统AI芯片（如NVIDIA H100/B200）采用多芯片模块（MCM）或小型die，通过NVLink/HBM等外部互联扩展。但Cerebras的WSE把整个晶圆做成单一die，避免了芯片间通信延迟和带宽损失，实现了“片上”海量并行计算。 WSE-3采用“Weight Streaming”架构，将计算和内存解耦，支持外部MemoryX扩展（1.5TB、12TB、120TB甚至1.2 PB），单系统即可训练高达24万亿参数的超大模型。 2）CS-3系统 单台15U机柜，内置1颗WSE-3，支持水冷。通过SwarmX互联可扩展至2048台集群，峰值达256 exaFLOPS。单台CS-3就能在不到1天内从零训练Llama 2 70B模型（Meta GPU集群需约1个月）。 3）性能优势 Cerebras强调“消除数据移动瓶颈”： 比上一代CS-2（WSE-2）：性能翻倍，功耗和成本不变（CS-2用7nm，2.6万亿晶体管，40 GB SRAM）。 比NVIDIA H100/B200：在内存密集型大模型任务中优势显著。CS-3单系统内存容量远超10,000节点GPU集群；推理速度可达GPU云的数倍（尤其是长上下文/大模型）。公司声称在Llama/Falcon等模型上tokens/second提升2倍。 实际基准：Condor Galaxy 3（64台CS-3集群，8 exaFLOPS）已于2024年Q2上线，与G42合作。集群编程像“单芯片”一样简单，无需复杂分布式框架。 优势： 极致内存带宽 → 适合万亿/十万亿参数模型训练与推理。 扩展性强 → 集群像单机一样编程，开发效率高。 能效/成本在特定 workloads 上优于GPU（同功耗下性能翻倍）。 挑战： 单系统功耗高（25kW），部署门槛高（需专用数据中心基础设施）。 晶圆级制造良率和缺陷容忍技术虽成熟，但整体成本高（单系统硬件估算数百万美元）。 生态不如CUDA成熟，主要针对AI训练/推理大模型，不如GPU通用。 总体上Cerebras是“垂直优化”的AI超级计算机方案，适合追求极致规模和速度的 hyperscaler、主权AI项目、国家实验室，而非通用GPU替代品。 2、发展历程 Cerebras从“卖硬件”转向“AI超级计算平台”，已从早期科研验证走向商用落地（Condor Galaxy等主权AI项目）。 从SeaMicro老兵到AI晶圆级先锋 Cerebras成立于2015-2016年（官方多以2016年计），总部位于加州Sunnyvale。创始人团队全部来自SeaMicro（2012年被AMD以3.34亿美元收购），早期处于stealth模式四年，专注解决“晶圆级集成良率难题”。 1）2019年：发布首代WSE-1，开启晶圆级AI芯片时代。 2）2020-2022年：推出CS-1/CS-2系统，完成从“芯片”到“系统+软件栈”的闭环，与TSMC深度绑定实现量产。 3）2024年：WSE-3及CS-3系统落地，性能翻倍；同期首次递交S-1（后因业务优化于2025年10月撤回）。 4）2025-2026年：转向云推理服务+混合模式，与OpenAI签署巨额合作； 5）2026年2月完成Series H，4月重启S-1，5月启动路演，计划Nasdaq上市（代码CBRS）。 3、核心团队及融资 1）核心团队 Andrew Feldman（CEO、联合创始人）：连续创业者，曾任SeaMicro CEO、Force10 Networks产品VP（后被Dell收购）、Riverstone Networks营销VP。斯坦福MBA背景，擅长产品化与资本运作。 Gary Lauterbach（联合创始人、前CTO）：Sun Microsystems UltraSPARC首席架构师，58项专利，曾主导AMD数据中心业务。 Sean Lie（联合创始人、现CTO）：MIT本科+硕士，AMD高级架构师，29项专利。 Michael James（首席架构师）：SeaMicro软件架构师，后任AMD对应岗位。 Jean-Philippe Fricker（首席系统架构师）：DSSD/SeaMicro资深硬件架构师，30项专利。 团队优势在于“系统思维”而非单纯芯片设计：他们深谙数据中心功耗、互联与软件优化，曾用fabric架构重塑服务器。这正是Cerebras能解决晶圆级缺陷容忍与Weight Streaming架构的关键。 2）融资历程 累计融资约29-37亿美元（含多轮），估值从早期数百M美元飙升至IPO前230-266亿美元： 早期：Series B/C/D（2016-2018）累计约1.7亿美元，投资者包括Foundation Capital、Eclipse、Sequoia、Benchmark。 中后期：2019 Series E（2.72亿美元，估值24亿美元）；2021 Series F（2.54亿美元，估值41亿美元）。 2025-2026：Series G（11亿美元，估值81亿美元）；Series H（10亿美元，估值230亿美元，Tiger Global领投，Benchmark、Fidelity、AMD等跟投）。 4、业务模式与财务表现 Cerebras早期卖硬件（CS-2/CS-3系统），后来转向云服务（Cerebras Inference，云端提供超快AI推理）和混合模式。客户包括CSP、 hyperscaler、企业、主权AI项目（如G42）、研究机构。 2025财年财务：收入5.1亿美元（同比+76%，2024年2.9亿美元，2023年0.787亿美元，2022年0.246亿美元，20倍增长）。硬件收入约3.58亿美元，云及其他服务1.52亿美元。 GAAP净利润：约0.879亿美元（2024年净亏损4.85亿美元），首次实现盈利（不过非GAAP仍有亏损）。 剩余履约义务（backlog）：246亿美元（OpenAI等多年前期大单贡献），2026-2027年预计确认15%。 客户集中度：2025年G42占24%（此前曾高达87%），另一UAE客户占62%，但已显著多元化；OpenAI签署超100-200亿美元多年前期合作（含1亿美元贷款+认股权证）。 公司定位从“卖芯片”转向“AI基础设施平台+云”，并与Qualcomm等合作加速边缘部署。 5、IPO相关信息： IPO 基础发行2800万A类普通股，超额配售420万A类普通股，核心管理层和投资人不卖股。纯公司发行新股用于募资，无大量旧股套现。 IPO定价$115–$125/股，因需求超20倍，已计划上调至$125–$135/股（可能进一步调整）。高区间（$125）募资约35亿美元（基础28M股），含超额配售最高约40.25亿美元。 高估值下（$125/股）对应市值约266亿美元IPO后总流通股本约 2.13亿百万股（包括Class A、B、N等）。其中： Class A（上市交易股）为IPO发行的28M股 + 超额部分； 其余Class B（高投票权，创始团队/早期投资者/优先股转换后）和Class N（非投票权，如OpenAI认股权证相关）。 ipo后解禁期前的流通比例 标准锁定期： 180天或提前至Q3 2026财报发布后两个交易日（取较早者）。 解禁前初始流通股（Initial Float）： 仅IPO发行的 28百万股（基础）或最高 32.2百万股（含超额）。 锁定期内真实流通比例： 约 13.1%–15.1%（28M / 213M ≈ 13.1%；32.2M / 213M ≈ 15.1%） 预期定价日：下周三5月13日，预期上市交易日：5月14日（周四），代码CBRS。 整体而言估值虽高，但增长潜力和技术壁垒值得关注 本条由@bitget_zh赞助，「Bitget 买美股：秒级入场，丝滑交易 」

美国的情况就更奔放一些，运营商都是私营的，加上还有网络中立法案支撑，互联网巨头一言不合就自架光缆，是一个非常沉重同时也非常好用的筹码，Google光纤、Facebook热气球、SpaceX星链其实可以看作美国科技业挑战运营商的三代传薪接力，最后只有在技术上越级成功的SpaceX星链成功了，同时因为SpaceX对商业化的需求最急迫。 Austin认为星链的成功终于摆脱了网络基建本质上是房地产生意的问题，特别适用于澳大利亚、蒙古这种地广人稀，或者美国这样人口分布严重不平衡的大国，同时也没有强有力的国家级基建推动，空中覆盖反而是低成本又高效的办法。 换句话说，如果科技创新能够实现太空发射成本的数量级下降，你就能够凭空创造一个以前根本不存在的市场出来，星链就是这样，在SpaceX成立的时候，它甚至都还没成为一个想法。 Meta则是不安感爆炸的另一个巨头代表，扎克伯格睁眼醒来就觉得自己被卡了脖子，所以在向通道上游发展的求生欲也是最强的，除了热气球这种看起来就不靠谱的项目之外，它也花大价格做过手机Rom/桌面，还和HTC一起卖定制机，结果都不怎么顺利。 讲道理，扎克伯格的恐慌不是没来由的，他一直在经历预言的自我实现，最近的一次就是苹果更新隐私政策，直接打掉了Meta每年100亿美金起步的收入，而他没有任何反制的能力。 这也解释了为什么Meta如此执着于豪赌下一个计算平台，它是真的憋屈，元宇宙看起来是寄了，VR半死不活，AI这波反而让Meta拿到了头等舱，只能说天佑自救者。（5/n）

为什么这个实盘可以做到： 1️⃣近五年、三年、一年、三个月以来都跑赢BTC 2️⃣近三年回撤远低于BTC本身 3️⃣近三年只交易BTC币本位合约 4️⃣近五年没有充币，近三年没有提币（曲线低噪） 5️⃣每笔交易订单实时公开 我只交易BTC来公开实盘，其中一个原因是利他，因为 资金曲线反映的就是最纯粹和这个单一标的缠斗的结果， 对于看实盘的人来说，不会因为看到各种小币买卖记录， 看得头晕目眩，或者分不清损益到底来自交易什么币。 且哪怕是不炒BTC的人，也可以当做大盘晴雨表。 不知道长期跟踪这个实盘的推友， 给自己带来显著帮助的多吗？ 以及： 市面上有哪些其他， 长期全公开纯交易BTC的实盘？ 欢迎在评论区推荐。 因为别说N年， 哪怕是别人坚持一两年的全公开纯BTC实盘， 哪怕没有跑赢BTC很多， 我都想如获至宝般地去研究他， 去跟踪解析下他每一笔订单， 他在不同时候的交易，可能是怎么想的， 何时防守、何时进攻到什么程度， 权衡了什么，像是什么策略等等... 就好像是棋手、电竞选手， 一定会想、需要去研究对手的棋谱、比赛视频。 （此处推荐相关韩国电影《终极对弈》） 对于想精进二级交易能力， 尤其是有意把二级交易当长期来做的BTC玩家来说， 这种是价值很大的参考素材。 前阵子很多人说， “不要相信OG总结的所谓如何从多少到多少，他们都是 赶上以前容易的早期红利/割韭菜/其他收入” “现在的BTC不是散户能玩的了”等等... 但这个实盘，365天24小时“全程直播”， 如何用一笔笔订单，能从3万u开始，只交易BTC， 近2年多做到极低回撤，同时却有85倍左右复利结果， （2022年底重新从1个BTC多做起） 尤其在最近一年半年各种诸如“总统画线”、1011清算下， 在资金曲线上看不到什么影响（图1）， 这难道不是很多人想达到的状态吗？ 你不好奇这具体是怎么做到的吗？ 每一笔交易过程和结果，可都是全透明让你看的。 不需要加群订阅码，不需要问你返佣，更没收费。 这该值得分析参考，或者哪怕简单点直接照抄呢？ 然而现实是， 我公开这个实盘的过程中， 这轮周期的两三年里，在发这条推文之前， “只要抄这个实盘作业，就能大幅跑赢BTC” 这个事实在持续不断验证的情况下， 我从没看到过有人聊对这个实盘进行分析， 我从没收到过一条信息，表示想交流诸如： “为什么现在是35%仓位？不是更多或更少？” “为什么这里买/卖的多？那里买/卖得少？” “你是实现这样的资金曲线，核心是什么方法、思维？” 反而大家乐此不疲地在分析讨论的是， 这个内幕哥实盘如何了，那个麻吉哥实盘又如何了。 嘴上都知道路遥知马力，都知道时间是试金石， 不少人经历一两轮周期后也都更向往更稳定的复利， 想减少对短期超高风险的参与，想要交易和生活的平衡， 但当这样纯BTC低回撤复利几十倍的公开实盘， 和快速大开大合玩刺激“哥”们的暴富爆亏实盘， 都摆在面前时，身体却是诚实的， 都还是只去关心后者。 你觉得原因是什么？ 是因为只想很短时间快速暴富吗？ 好像也不都是这样，因为身边有一些不玩快速暴富游戏、做月级别或以上BTC周期的朋友，来问我“对行情怎么看？”的时候，能感觉出来他们也都明显是没有先花1分钟看一眼我实盘仓位的。 是觉得看起来太费神？执行力不够？ 是，也不是。 说“是”是因为，如果你要深度、有效解读我的交易，这个确实不是大多数人能做到的。这也是为什么我前段时间呼吁期待真正好用的新一代“AI跟踪分析总结自己/别人的实盘”产品。 说“不是”是因为，其实你不需要怎么解读，甚至不用看买卖订单，就也能每天简单抄作业：只需要看实盘页面上的“合约仓位：空/多n倍”这一个数字。比如“空0.6倍”，就等于是套保了60%仓位，或者说就是40%仓位做多（币本位合约算法），这就是小学数学，且因为只交易BTC，而BTC又约等于Crypto大盘指数，所以也不存在“这个实盘交易的币种你不玩/不关心”的问题。 是因为大家不相信“免费实时全透明公开”的东西会有良心/高价值？得组织个XX社群，整个订阅码，甚至搞收费，大家才会觉得有价值？ 好像也不都是这样，因为有不少知道这个实盘长期含金量的朋友，其中包括深耕交易的KOL朋友，好像也没有深入跟踪的（除了hazenlee在某次Space提过一嘴）。 如果有人发推文，分享关于如何深入分析解读我的实盘交易、如何做到低回撤复利，应该是能获取一些高质量流量的。但事实上，哪怕为了流量去这样做的，也没有。 我非常崇尚"Open Intelligence"， 什么意思呢，就像是有些难破的谜案， 有人能通过Google公开资料来搞定， 多年来我一直认为， 一个人哪怕光是凭着“擅长Google”， 就能过得比大多数人都好 （今天这里的“Google”一定程度上迁移到了和AI交流）， 包括《仙逆》里王林仅通过观察下雨，来获得能力跃迁。 这种哲学就是，世界上有很多智慧， 很多大价值问题的思路，甚至答案， 往往就公开在大家身边，甚至眼前， 但是大部分人视而不见、充耳不闻。 所以我长期公开这样的实盘的其中一个想法， 也是想以自己的方式，在现实中强化这个哲学。

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