Cerebras Systems baru-baru ini menutup pusingan pembiayaan Series G bernilai $1.1 bilion dolar Amerika, mencapai penilaian $8.1 bilion dolar Amerika. Walaupun syarikat itu memuji enjin berskala wafernya sebagai penyelesaian inferens AI terpantas yang tersedia, komuniti teknologi mempersoalkan sama ada ekonominya benar-benar membenarkan penilaian yang begitu besar.
Butiran Pembiayaan Cerebras:
- Pembiayaan Siri G: $1.1 bilion USD
- Penilaian selepas wang: $8.1 bilion USD
- Pelabur utama: Fidelity Management & Research Company , Atreides Management
- Peserta lain: Tiger Global , Valor Equity Partners , 1789 Capital
Pertukaran Kelajuan vs Kos Mendominasi Perbincangan
Kebimbangan utama komuniti tertumpu pada pendekatan Cerebras menggunakan memori SRAM untuk mencapai kelajuan inferens yang sangat pantas. Pengguna melaporkan mengalami masa respons yang jauh lebih pantas berbanding penyelesaian berasaskan GPU tradisional, dengan sesetengahnya mendapati kelajuan itu begitu menarik sehingga mereka lebih suka menggunakannya walaupun memerlukan beberapa iterasi untuk menyelesaikan tugasan. Walau bagaimanapun, prestasi ini datang dengan harga yang tinggi. Pemerhati industri menganggarkan bahawa menjalankan model besar seperti Qwen 3 pada saiz konteks maksimum boleh memerlukan lebih daripada $100 juta dolar Amerika nilai cip Cerebras, berbanding hanya $1 juta dolar Amerika untuk perkakasan Nvidia Blackwell yang setara, walaupun pada kelajuan yang lebih perlahan.
SRAM (Static Random Access Memory) adalah lebih pantas tetapi lebih mahal daripada jenis memori lain, manakala saiz konteks merujuk kepada berapa banyak teks yang boleh diproses oleh model AI sekaligus.
Perbandingan Prestasi:
- Kelajuan inferens Cerebras : 20x lebih pantas daripada GPU Nvidia
- Wafer Scale Engine 3 ( WSE-3 ): 56x lebih besar daripada GPU terbesar
- Anggaran kos cip: $2-3 juta USD setiap cip Cerebras
- Perbandingan kos: $100M+ untuk Cerebras berbanding $1M untuk Nvidia Blackwell (beban kerja yang sama)
Cabaran Kebolehskalaan Menimbulkan Persoalan Daya Maju Jangka Panjang
Pakar teknikal dalam komuniti menunjukkan kepada batasan asas dalam pendekatan berskala wafer Cerebras. Teknologi SRAM sebahagian besarnya telah berhenti berskala dengan proses pembuatan yang lebih baharu, berpotensi mengehadkan peningkatan prestasi masa depan. Selain itu, cip-cip tersebut pada asalnya direka sebelum ledakan model bahasa besar, menjadikannya kurang sesuai untuk melatih sistem AI besar-besaran hari ini. Seni bina berfungsi dengan baik untuk inferens apabila keseluruhan model muat pada cip, tetapi menjadi kurang berfaedah apabila akses memori luaran diperlukan untuk model yang lebih besar.
Integrasi berskala wafer bermaksud membina pemproses merentasi keseluruhan wafer silikon dan bukannya memotongnya kepada cip individu yang lebih kecil.
Kedudukan Pasaran dan Pengalaman Pelanggan Bercampur-campur
Walaupun terdapat kebimbangan teknikal, Cerebras telah menarik pelanggan terkenal termasuk AWS, Meta, dan pelbagai agensi kerajaan. Syarikat itu melayani trilion token setiap bulan dan menduduki tempat teratas sebagai penyedia inferens di Hugging Face dengan lebih 5 juta permintaan bulanan. Walau bagaimanapun, pengalaman pelanggan berbeza-beza dengan ketara. Walaupun sesetengah pengguna memuji kelajuan yang luar biasa untuk tugasan mudah, yang lain melaporkan isu kebolehpercayaan, masa respons perkhidmatan pelanggan yang lemah, dan masalah dengan tugasan pengekodan yang lebih kompleks.
Sejak penubuhan kami, kami telah menguji setiap penyedia inferens AI merentasi beratus-ratus model. Cerebras secara konsisten yang terpantas.
Strategi harga syarikat juga menarik kritikan, dengan komitmen bulanan minimum antara $1,500 hingga $10,000 dolar Amerika ditambah kos penggunaan, berpotensi mengehadkan penggunaan dalam kalangan pembangun dan syarikat yang lebih kecil.
Struktur Harga:
- Pelan individu: $50/bulan dengan had token harian
- Pelan pasukan kecil: $1,500/bulan minimum
- Enterprise: Harga tersuai (perlu hubungi)
- Komitmen bulanan minimum: $1,500-$10,000 USD tambah penggunaan
Prospek Masa Depan Masih Tidak Pasti
Perdebatan komuniti mencerminkan persoalan yang lebih luas mengenai pendekatan perkakasan AI khusus. Walaupun Cerebras telah mengukir niche dalam inferens ultra-pantas, pesaing seperti Nvidia terus maju dengan penyelesaian yang lebih serba boleh yang mengimbangi prestasi, kos, dan kebolehskalaan. Kejayaan model perniagaan Cerebras berkemungkinan bergantung kepada sama ada pelanggan yang mencukupi menghargai kelajuan berbanding keberkesanan kos, dan sama ada syarikat boleh mengembangkan teknologinya untuk menangani kebimbangan kebolehskalaan ketika model AI terus berkembang dalam saiz dan kerumitan.
Rujukan: Cerebras Systems Raises $1.1 Billion Series G at $8.1 Billion Valuation