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Cerebranalysis | 第二部分：现实世界推理的陷阱
原文标题: Cerebranalysis | Part 2: The Perils of Real World Inference 来源: Jason's Chips
💡 核心观点
Cerebras 的财务数据（收入、增长率、估值倍数）在分析其投资价值时几乎毫无意义，因为其市场是最大的推理市场，关键在于其“优质令牌”（超快但成本高）能否占据足够大的份额。通过实际测试，必须评估快速推理的现实性能和应用场景，才能判断其市场潜力。当前，定制模型（5.3 Codex Spark）牺牲性能换取速度，但架构创新（FP8/FP4、混合键合）和未被发现的应用场景（如快速基本面投资、实时人类增强）可能成为其爆发点。最终，投资者需关注快速推理市场规模的扩大，而非短期财务数字。
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欢迎（回来）阅读 Cerebranalysis（第二部分）！昨天，我们介绍了 Cerebras 的技术（餐盘级计算），这是本文的前置内容，因为我们将在那篇文章的主要结论基础上展开。Cerebranalysis | 第一部分：餐盘级计算 Jason's Chips · 5月11日 阅读全文 今天，我们将讨论财务和业务方面，并实际分析 Cerebras 作为一项投资。这包括对其硬件上运行的真实模型进行广泛测试，用于现实世界的智能体推理任务。很兴奋，对吧？通过访问此内容，您承认并同意我们的条款和条件。本研究不构成财务建议。
财务状况
Cerebras 的 IPO 在最初每股 130 美元的定价下获得了 20 倍超额认购。人们真的很想买这只股票。昨天，他们将 IPO 价格提高到 160 美元。Polymarket 仍认为其收盘市值超过 500 亿美元的概率接近 100%（这指的是其基础股权价值，仅占完全稀释后价值的约 70%，因此远高于表中所示）。他们 2025 年的收入微不足道且无关紧要，仅为 5.1 亿美元。目前，他们有 246 亿美元的剩余履约义务（RPO）和来自 OpenAI 的 200 亿美元合同价值，这些可以随时间扩大，但这意味着 67 亿美元的稳态年经常性收入（ARR）。以假设的 IPO 价格每股 160 美元乘以完全稀释后的股份数，隐含的收入倍数相对于 OpenAI 的 ARR 为 7.4 倍。
Cerebras 的第一真理
以下是 Cerebras 的第一真理。财务数据毫无用处。完全彻底无用。前瞻性估计无用。增长率无用。倍数无用。那么，为什么呢？让我们从第一性原理来思考。
如何思考 Cerebras
Cerebras 是一个典型例子：一项未经验证的技术，处于其 S 曲线的早期阶段，具有实现高两位数至三位数增长的潜力。这种高层概念特征使我们能够锚定到这个频道上已有大量报道的两家公司：Lumentum 和 Bloom Energy。
Lumentum
对 Lumentum 的 30,000 英尺高智力框架很简单：一个市场（光学）注定（根据物理定律）要取代另一个市场（铜缆），从而完全主导某个特定用例（AI 网络）。Jason's Chips The Lumentum 系列 | 第三部分：Scale-Up CPO 的起源 所以，我来向大家介绍一个我用来研究股票的有趣小方法……阅读更多 2个月前 · 56个赞 · 4条评论 · Jason's Chips 由于这种转变是不可避免的，新市场中的领先玩家拥有巨大的、确定的增长跑道。这就是光学如此火热的原因。同时，这种增长是可衡量且可测量的。很容易建模。我们可以自信地预测 Lumentum 有 50% 的同比增长，因为我们只需以光学的增长率作为锚点。
Bloom Energy
Bloom 略有不同。一家公司为单个市场提供客观上更优的解决方案，该市场有可能完全取代现有技术。Jason's Chips Bloom Energy 论文（免费版）作为 Substacker，我有义务说，我免费发布这篇文章是为了提供一个示例，展示付费订阅用户会获得哪种类型的研究……阅读更多 1个月前 · 79个赞 · 19条评论 · Jason's Chips 这与 Lumentum 不同，因为市场没有改变。Bloom 参与的是表后能源市场，就像 GE Vernova 一样。他们是直接竞争对手。没有铜缆的等价物。没有从一种市场到另一种市场的转变。正因如此，Bloom 的增长可能稍微更不可预测、更爆发式。没有一个大的 Kager 数字可参考。这仅仅是客户采用新解决方案的速度和程度的问题，或者新解决方案是否优于旧解决方案。然而，这里的增长仍然是可预测的。如果新解决方案更好，它仍会慢慢取代现有技术。
Cerebras
Cerebras 完全不同。从我们的第一篇文章来看，我们得出的最终结论是，Cerebras 提供了一种与 Nvidia 根本不同的产品：优质令牌。优质令牌更快，但成本更高。Cerebras 像 Lumentum 吗？不，优质令牌将不可避免地将取代普通令牌的情况是不存在的。它们只是两种不同的产品，各有不同的权衡。Cerebras 像 Bloom Energy 吗？不。WSE 并不是一种生产相同最终产品（Bloom 是电力，Nvidia 是普通令牌）的更优方式。在这两种比较中，Cerebras 实际上要糟糕得多。真的，它并不保证能从任何人手中夺取市场份额。然而，有一个关键区别，非常关键。非常非常关键。推理市场是世界上最大的单一市场。AI 网络和表后电力市场很大，但它们不是最大的。推理市场是，而当前的现有企业是世界上最大的公司。如果这些优质令牌能从整个蛋糕中切出足够大的一块，那么 Cerebras 就是一个非常有吸引力的投资。唯一的问题是，它能否切出一块更大的蛋糕？再次强调，与 Lumentum 不同，它并不保证能获得任何市场份额。现在你可能理解为什么我说财务数据无用了。数十亿级别的 ARR 根本不重要。如果你不盈利，而你的市场又是世界上最大的市场，那么更重要的是，实际上唯一重要的，就是快速推理这块蛋糕的份额。没有多少收入能够拯救 Cerebras 于提供一种根本不受欢迎的解决方案。如果他们服务于推理市场相当大的一部分，那么再高的估值也不为过。因此，本文的目的仅仅是评估快速推理市场最终变得巨大的可能性。
摘要
为了评估快速推理市场变得庞大的可能性，我们必须观察和测试当今快速推理的性能和实用性。测试中存在显著的阿尔法。仅通过观察使用模型的日常体验，我们就能切实感受到瓶颈推理的组件（提示：目前市场最喜爱的主题之一），并推断 Cerebras 是否定位来解决这个问题。在我的测试中，我完全忽略了不能代表实际工作的经典基准测试，而是专注于我每天执行的两项现实世界任务：股票研究和编码。对于股票研究，我们向模型提出一个经典的检索问题；对于编码，我们让它在（真正的！！）实时应用程序中开发一个功能，并进行并排比较。通过这两个测试，我们观察到日常推理速度的真正瓶颈是什么，并将其与硅片世界联系起来。我们评估了 5.3 Codex Spark 相对于其宣称加速的实际表现，以及相对于前沿模型的性能。我们将测试结果综合成一个关于 5.3 Codex Spark 和 Cerebras 硬件速度与性能质量的结论。然后，我强调了三种潜在的牛市论点：
- 未被发现的 TAM：没有人知道快速推理可以用来做什么，因此我们今天低估了它。我描述了三个潜在的市场契合点：
- 快速基本面投资
- 具身化和类人 AI
- 实时人类增强
- 低垂的果实：Cerebras 可以轻松实现架构创新，这将是其单位经济效益的阶跃变化。包括 FP8/FP4 支持和混合键合。
- 为什么他们是非 Nvidia 生态系统的唯一选择。
最重要的是，我将昨天和今天的研究汇总成一个最终结论，以及我个人在 IPO 时的行动。
目录 5.3 Codex Spark 情感 我自己的测试：股票研究 我自己的测试：编码 结论 牛市论点 未被发现的 TAM 低垂的果实 非 Nvidia 生态系统 结论以及我在 IPO 时的行动
5.3 Codex Spark
5.3 Codex Spark 是由 OpenAI 定制开发的模型，专门用于在 Cerebras 硬件上运行快速推理。它目前是唯一为 Cerebras 硬件定制设计的模型，因此实际上，这个模型是（如果不是）最重要的元素，也是任何 Cerebras 投资分析中最重要的元素之一。但由于某种原因，它很少被讨论。它牺牲了很大一部分性能来变得小巧。其基准测试性能显著较低，上下文窗口仅为当前领先前沿模型的八分之一，但推理速度超过每秒 1000 个令牌。正如我们在上一篇文章中所确定的，为了运行某个大小的模型，必须将一定数量的“餐盘”串联起来。模型权重越大，需要的晶圆级引擎就越多，经济性就越差。因此，对于 Cerebras 来说，运行小型模型成本效率更高。这个模型到底有多好？这就是我发现一些有趣事情的地方。
🔗 原文链接
https://www.jasonschips.ai/p/cerebranalysis-part-2-the-perils