一、会议开场

接线员： 大家下午好，欢迎参加 Cerebras 2026 财年第二季度财报电话会。管理层发表准备好的讲话后，我们将开放提问环节。本次电话会正在录音。下面有请投资者关系负责人 Sean Dorsey。

Sean Dorsey： 谢谢。大家下午好，欢迎参加 Cerebras 2026 财年第二季度财报电话会。

今天早些时候，我们发布了新闻稿，并在公司投资者关系网站上公布了补充财报演示材料。本次网络直播的回放也将在电话会结束后上线投资者关系网站。

今天与我一同出席电话会的有公司联合创始人、首席执行官兼总裁 Andrew Feldman，以及首席财务官 Bob Komin。

在开始之前，我想提醒各位，今天的讨论将包含依据《1995 年私人证券诉讼改革法案》安全港条款作出的前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于有关公司未来财务表现、业务战略、市场机会、客户需求、产品路线图、技术领先地位、供应链、运营模式，以及对 2026 财年第三季度和全年的展望。

前瞻性陈述基于我们当前的预期和假设，并受到各种风险和不确定性的影响，实际结果可能与陈述中明示或暗示的结果存在重大差异。这些风险已在公司向美国证券交易委员会提交的文件中说明，包括与首次公开募股相关的最终招股说明书，以及今后定期向美国证券交易委员会提交的文件。除法律要求外，我们不承担更新这些前瞻性陈述的义务。

在今天的电话会上，我们还将讨论部分非 GAAP 财务指标。GAAP 与非 GAAP 业绩之间的调节表载于今天发布的新闻稿和补充材料中，相关文件可在公司投资者关系网站上查阅。

下面有请 Andrew。

二、首席执行官发言

CEO： 谢谢 Sean，也感谢各位今天参加电话会。

第二季度表现强劲。我们完成了公开发行，同时没有让这件事分散公司对业务执行的注意力。核心收入创下历史新高，核心收入、核心毛利率和核心营业利润率均超过指引。

展望未来，我们看到市场对高速推理的需求几乎没有上限。市场正在意识到，速度并非只是一项基准测试指标。速度能够改变用户参与度、智能体表现和 AI 生产力。高速推理将解锁新的应用和新的市场。

正如我们此前所说，2026 年是 Cerebras 夯实基础的一年。自上次财报电话会以来的七周内，我们在多个方面取得了出色进展，为 2027 年、2028 年和 2029 年的巨大增长做好准备，并将逐步履行目前账面上 250亿美元的剩余履约义务。

基于这些进展，我们预计 2027 年核心收入将增长至 2026 年的三倍以上，随后几年继续保持数倍增长。我们从产能、能力和客户三个维度衡量进展。

我们正通过在全球签订新的数据中心合同、扩大制造能力，以及与供应商协作保障供应，扩大公司产能，以支持非同寻常的增长。

我们正通过发明新技术，提高性能、吞吐量和能效，不断提升公司能力。

我们也在扩大客户基础：一方面提升编程和智能体工作流等现有市场的 AI 生产力，另一方面开拓安全等新领域。在这些领域，速度能够创造全新的机会。

数据中心容量

从产能角度看，数据中心空间仍是整个行业的瓶颈，Cerebras 也不例外。我们和客户启用新数据中心的速度越快，公司增长就越快。

过去七个月，我们全力推进数据中心容量的获取和建设。我们拥有两项优势。

第一，由于我们的产品用于推理，并不需要像训练集群那样寻找吉瓦级占地规模的单一地点。因此，我们能够更加灵活地在全球众多地点扩大容量。

第二，我们已经建立了一套可重复执行的选址、集群部署和客户激活流程。这是一种将吉瓦级电力容量转化为全球生产级 Token 的必要运营能力。

我很高兴地宣布，我们的推进工作非常成功。目前，我们已经在以下地区拥有已投运或已签约的数据中心：美国的阿拉巴马、达拉斯、丹佛、明尼阿波利斯、圣克拉拉和斯托克顿，以及美国以外的法国、芬兰、曼尼托巴、蒙特利尔、挪威、萨斯喀彻温和多伦多。

过去七个月，我们总共 확보了超过 600 MW 的数据中心容量，其中一部分已经上线，其余将在 2027 年底前交付。尽管这些容量远不足以满足需求，但公司潜在扩建项目的管线仍在持续增长，目前已经以吉瓦计。

从规模上看，随着我们继续建设第一方云平台，它将成为全球最大的非超大规模 AI 云平台之一。

2025 年底时，我们还处在陡峭的学习曲线上。如今，我很高兴地说，我们已经相当擅长建设数据中心，而且拥有一条清晰的路径，能够进一步做到卓越。

制造与供应链

产能的其他关键组成部分包括制造和供应链。

我们已经成功扩大制造能力，并正与 Flex 和 Sanmina 建设新工厂。预计 2026 年制造能力将扩大至原来的十倍以上，2027 年还将继续扩张，为未来几年预期中的高速增长做好准备。

与供应链厂商的合作也已经转化为一项显著优势。台积电再次给予了有力支持，我们已经获得支撑未来增长所需的晶圆。

我们的晶圆供应还受益于另一项事实：Cerebras 在台积电 5 纳米制程上就实现了行业领先的性能。在这一制程上，晶圆成本更低，供应限制也相对较少。

我们与供应合作伙伴保持了数十年的关系，这进一步增强了公司兑现未来增长计划的信心。在供应短缺时期，这类关系尤其稀缺而宝贵。

还需要提醒大家，目前行业面临的大多数关键供应链限制并不适用于 Cerebras。例如，我们不使用 HBM 内存和 CoWoS 封装，也不需要 3 纳米晶圆制造产能。

支持 GPT-5.6 Sol

从产品能力看，第二季度我们完成了对 OpenAI GPT-5.6 Sol 的支持。GPT-5.6 Sol 是目前规模最大、能力最强的前沿模型。Cerebras 能够以高出十倍的速度提供 GPT-5.6 Sol 服务。

对 GPT-5.6 Sol 的支持消除了外界对于 Cerebras 能否承载大型前沿模型的最后疑虑。作为 GPT-5.6 Sol 交付合作伙伴，并通过 Cerebras 云提供该模型，充分体现了公司软件栈的成熟度。

要达到超大规模云所要求的质量和可靠性，需要经过数百万系统小时的生产环境打磨。我们很自豪，Cerebras 推理云已经能够满足要求最严苛的客户。

我们在前沿模型服务方面的合作，还带来了一项此前只有 英伟达 才拥有的重要战略优势。闭源前沿模型会持续引入新的洞察和 AI 技术。为这些模型提供服务，使我们能够提前看到未来的发展方向并做好准备。

从硬件到软件栈，我们的产品路线图现在已经反映出这些前沿趋势，并将在未来几年形成不断累积的优势。

解耦式推理

继续讨论产品能力，下面谈谈解耦式推理。

我们目前已经与两家领先芯片公司合作推出解耦式推理解决方案，分别是采用 Helios 的 AMD，以及采用 Trainium 的 AWS。

解耦式推理能够同时扩大 GPU 供应商和 Cerebras 的市场。它使 GPU 能够进入此前难以参与的高速推理市场，也使 Cerebras 能够覆盖价格敏感度更高的客户，并提高公司数据中心的盈利能力。

下面解释这一方案的运行方式。

与所有计算市场一样，随着推理市场发展和成熟，专业化分工的机会开始出现。解耦是一种专业化形式，尤其适合流量模式明确的工作负载。

在这种情况下，推理被拆分成预填充和解码两个阶段，每个阶段采用不同的处理器。

预填充负责处理用户或智能体提交的输入。它属于可并行化工作负载，因此很适合 GPU 及其基于 HBM 的内存架构。

解码负责生成输出 Token，是技术难度更高的环节，也承担了解耦式解决方案中的大部分计算工作。解码具有顺序执行和高内存带宽需求的特点，因此非常适合 Cerebras 的晶圆级引擎。

预填充处理器和解码处理器需要相互连接，才能构成端到端解决方案。Cerebras 采用基于标准的 I/O 和开放合作战略，使这项集成变得简单直接。

几周前，我们宣布与 AMD 合作建设解耦式推理解决方案。该方案将 AMD Helios 机架与 Cerebras CS 系统相结合，在保持 Cerebras 速度的同时，将吞吐量提高至原来的五倍。

要理解这一成果的重要性，必须区分速度和吞吐量。

速度是以单个用户为单位衡量的，指标是每位用户每秒获得的 Token 数。它代表用户的问题多快得到回答，或者智能体完成一项任务需要多长时间。在图表中，速度通常位于横轴。

吞吐量则是解决方案每秒能够生成的 Token 总数，通过汇总所有并发用户产生的 Token 计算，通常显示在纵轴。

速度对于用户体验至关重要，吞吐量则决定推理业务的经济性。

GPU 解决方案可以支持高吞吐量，但只能在速度较低时做到这一点。一旦配置为支持中等速度，GPU 的吞吐量就会急剧下降。这不仅适用于 GPU，也适用于 ASIC 和所有采用 HBM 的解决方案。

HBM 内存架构迫使系统在吞吐量与速度之间作出取舍。Cerebras 采用的 SRAM 架构则恰好相反：它能够提供极高的 Token 生成速度，但吞吐量相对适中。

GPU 希望在不牺牲吞吐量的情况下提高速度，Cerebras 则希望在不牺牲速度的情况下提高吞吐量。这正是解耦式解决方案的优势所在：它能够在保持 Cerebras 速度的同时，将吞吐量提高五倍。

在维持行业领先速度的前提下把吞吐量提高五倍，会对 Token 生成的经济性产生深远影响。这意味着每套 Cerebras 系统最多能够生成五倍数量的高速、高价值 Token。

每套系统以更低成本生成更多 Token，意味着更多收入和更高毛利率。每套 CS 系统生成更多 Token，也意味着每瓦电力能够产生更多 Token，从而提高每座数据中心的盈利能力。

在数据中心容量受限的环境下，或许最重要的一点是，解耦式解决方案让我们能够承接剩余履约义务所对应的更多需求。

我们认为，这种解耦方法与任何 GPU 结合都具有性能和经济意义。

对于已经大规模部署 GPU 的运营商而言，将一部分现有 GPU 与 Cerebras 解决方案配对，可以在既有投资基础上创造显著的杠杆效应，大幅提升其数据中心资产的价值和实用性。

产品路线图

我们的工程执行继续快速推进。预计未来几年，我们每年都将推出速度提高一倍的新系统。

需要记住的是，我们是在已经领先行业其他厂商十五倍的基础上继续将性能翻倍。

此外，在保持性能领先地位的同时，我们计划在未来十八个月内推出吞吐量提高二十倍以上的解决方案。

下周，我们将在年度 Supernova 大会上发布第四代系统 CS-4。届时会有许多产品公告，我建议各位参加。

目前，CS-5 也仍按计划于 2027 年下半年推出。

从更长期看，我们的创新引擎正在高速运转。公司已经与美国政府建立重要合作，开发堆叠式内存解决方案和集成式晶圆级光学解决方案。

未来几年，各位将看到 Cerebras 在芯片和芯片架构，以及系统设计的所有组成部分上推出创新，包括封装、I/O 和供电。

概括而言，我们预计将继续在产品和技术领域实现开创性进展，提高速度和吞吐量，减少每个 Token 的耗电量，并大幅降低解决方案的单位 Token 成本。

客户进展

高速 Token 在企业级市场拥有强劲需求，也能够获得溢价。兼具高速和前沿智能的 Token，目前只能通过 OpenAI 与 Cerebras 的合作获得。

我们与 AWS 的合作仍在继续，预计相关解决方案将在 2027 年第一季度通过 AWS 的 Amazon Bedrock 平台全面上市。

与 AWS 的合作扩大了我们的市场机会，并借助这家受到全球几乎所有企业信任的行业领导者，为公司提供全球触达能力。

我们与其他超大规模云服务商的洽谈也进展顺利。预计相关合作将在 2027 年年中开始贡献首批收入，并于 2028 年及以后逐步放量。

需要强调的是，目前公司 250亿美元的剩余履约义务，并不包含来自 AWS 或任何其他超大规模云服务商的业务积压订单。

OpenAI 和超大规模云服务商以外的业务也保持良好增长。例如，第二季度我们签署了六笔金额超过 3000万美元的合同。

AI 编程市场继续快速增长。根据我们的经验，没有人在编程时会说自己满足于缓慢的 Token 生成速度。因此毫不意外，我们在编程领域的业务版图持续扩大。

我们与 Figma 等上市公司以及 Cognition 等领先初创企业签署了新协议，并通过赢得 Lovable 这一重要客户进一步扩大了在欧洲的业务。

智能体工作流也在快速增长。随着智能体操作迅速向多步骤、多智能体解决方案演进，速度带来的价值会不断叠加。

Block、AlphaSense 和 GSK 等业务各异的公司均在第二季度与 Cerebras 签署新协议，利用高速推理为其定制智能体提供支持。

高速 AI 还将开辟新市场，扩大 Cerebras 的潜在市场总额，安全就是其中一个例子。

近期赢得 CrowdStrike 客户，代表了一类只有在 AI 足够快时才可能存在的应用。高速 AI 使基于 AI 的安全设备能够直接部署在企业流量路径中，利用大语言模型检查和保护流量，同时把处理速度控制在用户完全感受不到的程度。

AI 负责提供安全保护，速度则让这种保护变得不可感知，从而避免延迟和业务中断。

考虑到威胁环境正在快速演变，我们预计这种安全模式将成为常态。企业很快会要求以这种方式检查大范围流量，由此创造只有高速 AI 才能实现的巨大新机会。

前沿实验室、超大规模云服务商、领先芯片制造商、增长最快的初创企业和大型企业，现在都已成为 Cerebras 的客户与合作伙伴，并受益于公司速度极快的推理服务。

CEO 总结

总体而言，这是一个表现强劲的季度。

我们成功完成首次公开募股。核心收入、核心毛利率和核心营业利润率均超出预期。公司在产能、能力和客户三个关键领域都取得了进展。

这些进展构成了公司实现目标的基础：在 2027 年和 2028 年实现大幅增长，并在 2029 年及以后继续保持这种高速增长。

下面有请 Bob。

三、首席财务官发言

CFO： 谢谢 Andrew，大家下午好。

2026 年上半年，我们取得了巨大进展。正如公司此前所说，2026 年是未来多年实现数倍增长的基础之年。

年初时，我们赢得了科技行业历史上规模最大的交易之一，由此形成超过 250亿美元的剩余履约义务。这要求我们立即大幅提升三个关键方面的产能。

第一，我们需要增加晶圆供应。正如 Andrew 所说，得益于公司与台积电的牢固关系及其支持，我们已经实现这一目标。目前不仅能够满足今年余下时间的需要，也为明年做好了充分准备。

第二，我们需要扩大制造能力。公司当前制造能力已经达到 2025 年上半年的四倍，并将在 2026 年内扩大至原来的十倍以上。我们在这方面进展非常顺利。

第三，我们需要大幅增加数据中心容量。目前公司已有超过 600 MW 的容量签订合同，将在 2027 年底前交付，潜在项目管线的规模则以吉瓦计。

这些基础已经就位，能够支持 2027 年核心收入增长至三倍或更高，并支持未来几年继续实现数倍增长。这一增长也将推动公司在 2027 年及以后显著扩大利润率。

第二季度收入

下面介绍第二季度财务业绩。

本季度业绩继续保持强劲，指引中的每一项指标均超出预期。核心收入创下历史新高，核心毛利率和核心营业利润率也均高于预期。

我将沿用上季度引入的核心业务框架说明公司进展。核心业务指标的定义，以及这些指标与 GAAP 指标之间的全部调节信息，均载于今天发布的财报和公司网站。

核心收入为 2.099亿美元，同比增长 103%。

公司的私有云业务正在以极快速度增长。核心云及其他服务收入为 1.277亿美元，同比增长 287%。这一接近四倍的增长反映了市场对 Cerebras 高速推理服务的巨大需求。

本季度核心硬件收入为 8210万美元，同比增长 17%。

我们关注的是核心收入总额，而不是云服务和硬件之间的收入组合。由于新建大型云容量和硬件发货时间的影响，两者占比可能在不同季度之间出现显著波动。

第二季度，大部分核心收入增长来自核心云业务，反映了 OpenAI 部署的放量、其他云客户使用量的增加，以及硬件客户同样需要协调新数据中心容量的启用时间。

市场对高速推理的需求依然强劲。公司销售管线中有多笔已经进入后期阶段的硬件交易，来自新客户的潜在金额达到数亿美元。此外，我们还在洽谈多笔面向 2027 年的重要云服务合同。

现有高速推理市场正在增长，新的市场也开始出现。我们认为，解耦式推理是推动新应用场景的重要突破，因为它能够显著改善推理和数据中心所有权的经济性。

目前，这意味着每套 CS 系统最多可以生成五倍数量的 Token，从而显著降低每个 Token 对应的电力和成本。

通过继续大力投资研发和产品路线图，Cerebras 将在 2027 年底前把当前已经领先行业的速度再提高至四倍，并把吞吐量提升二十倍以上，大幅改善性能和推理业务的经济性。

毛利率

下面介绍毛利率。

与上年同期相比，核心毛利率显著改善。第二季度核心毛利率为 40.6%，比 2025 年第二季度提高约 940 个基点。

这反映了市场对高速推理价值的认可、公司持续推出的产品改进，以及规模经济进一步增强。

分业务来看，核心云及其他服务毛利率为 41.8%，比 2025 年第二季度提高 1,600 个基点。

核心硬件毛利率为 38.8%，比上年同期提高 510 个基点。

正如上季度所述，为满足高速推理服务的部分巨大需求，我们暂时从云客户手中租回了一部分由公司生产的系统，并通过 Cerebras 云向市场提供这些系统的容量。

更早满足这些推理需求，有助于我们满足云客户的需要，并与客户长期共同成长。我们相信，这将为 Cerebras 及其股东创造更多长期价值。

短期内，由于租赁容量的成本较高，这种做法会压低毛利率。因此，第二季度核心毛利率为 40.6%，低于 2026 年第一季度的 46.5%。

如果没有因租回更多系统、扩大私有云容量而产生的较高成本，核心毛利率将高出约 500 个基点，更接近上季度水平。

展望未来，我们预计第三季度将成为核心毛利率的低点。随着更多数据中心在 2026 年第四季度上线，并部署成本更低的 Cerebras 自有系统，核心毛利率将显著改善，核心云业务毛利率也将随之回升。

2027 年，核心毛利率还将继续改善，并由于以下几个原因向 60% 以上的目标水平靠拢。

首先，市场已经认识到，高速 Token 是价值更高的 Token，因此可以支持更高定价。这一点已经体现在未来几个季度将确认收入的硬件和云服务合同中。

其次，未来几个季度，我们将逐步退出成本较高的租赁系统，用私有云中成本较低的自有系统取而代之。

第三，根据产品路线图，未来十八个月公司吞吐量将提高二十倍，从而降低每套系统及每单位电力对应的 Token 生产成本。

第四，随着规模扩大，公司的物料成本和供应链条件将进一步改善。

第五，由于我们采用 5 纳米制程，晶圆成本低于那些必须采用 3 纳米或 2 纳米制程的竞争者，同时公司的晶圆采购量也大幅增加。

最后，我们不依赖 HBM。HBM 成本压力会迫使使用者提高价格或牺牲利润率，而 Cerebras 不面临这一风险。我们相信，这将增强公司的价值主张和定价灵活性。

营业利润率

核心营业亏损为 3360万美元。核心营业利润率为负 16%，相比上年同期的负 42% 改善约 2,600 个基点。

公司在收入增长超过一倍、同时全面加大投资的情况下，仍然显著改善了核心营业利润率，体现了公司商业模式内在的强大经营杠杆。

目前，我们正在投资世界一流的人才、制造能力、数据中心容量和公司基础设施，以支持未来几年预期中的大规模扩张。

截至 2026 年 6 月 30 日，剩余履约义务为 254亿美元。这些积压订单为未来收入增长提供了可见性，使公司能够保持高度信心，并提前进行必要投资。

现有大型战略客户带来了市场验证、合同层面的可见性，以及大规模建设新产能所需的经济支持。

与此同时，我们也在扩大潜在市场和客户基础方面取得成功。

OpenAI 带来的优势包括业务规模和前沿技术洞察；AWS 提供全球企业客户触达能力；近期与 AMD 的合作将市场机会扩展至解耦式推理；高速推理还在打开安全等更多新市场。

现金、流动性与资本开支

第二季度末，公司持有超过 86亿美元的现金等价物、受限现金和有价证券。

公司还拥有一项最高 8.5亿美元的循环信贷额度，截至目前尚未使用。

公司的流动性和资产负债表状况十分稳健，并因第二季度完成首次公开募股而进一步增强。这是一项显著优势，使公司能够在高度动态、快速增长的市场环境中灵活投资并把握机会。

此外，与绝大多数 AI 云服务商相比，公司每兆瓦对应的净资本开支低得多，主要有两个原因。

第一，公司资本开支主要用于在数据中心部署自有硬件，物料成本远低于其他厂商，并且不需要承担许多竞争者采购硬件时必须支付的高额利润溢价。

第二，最大客户会以数据中心成本转付补偿的形式，报销公司数据中心配套建设剩余资本开支中的相当一部分。

第三季度及全年指引

对于 2026 财年第三季度，我们预计：

• 核心收入为 2.14 亿至 2.16亿美元；
• 核心毛利率为 38% 至 40%；
• 核心营业利润率为负 25% 至负 23%。

对于 2026 财年全年，我们上调指引：

• 核心收入上调至 8.8 亿至 8.9亿美元；
• 核心毛利率上调至 41% 至 43%；
• 核心营业利润率上调至负 19% 至负 17%。

CFO 总结

总而言之，Cerebras 第二季度继续保持强劲执行和增长。

核心收入创下历史新高，云及服务收入接近增长至四倍，毛利率和营业利润率也显著好于指引。我们上调了上述每一项指标的全年指引。

公司在能力、产能和客户方面都取得了重要进展，季度末拥有超过 86亿美元的现金、现金等价物和投资资产，可以继续执行增长计划。

我们已经做好充分准备，预计 2027 年收入将增长至三倍以上，随后几年还将实现可观的进一步增长，同时推动毛利率和营业利润率显著向目标水平靠拢。

下面请 Andrew 作最后总结。

四、管理层总结

CEO： 谢谢 Bob。

十多年前，我们创办 Cerebras 时相信，公司能够为 AI 打造一种更好的处理器。我们也相信，为了交付这种处理器，公司需要打造完整的加速器系统和机架。

如今，全球只有四家公司能够同时构建处理器、系统和数据中心，并向客户交付基于 AI 的云服务，它们是 谷歌、Amazon、英伟达 和 Cerebras。

感谢各位聆听管理层的准备发言。下面进入问答环节。

五、问答环节

UBS：客户集中度与制造能力

Timothy Arcuri： Andrew，我想询问客户集中度。你提到明年收入将增长至三倍以上，我们也知道 OpenAI 正在放量，因此它在当前新增收入中占了很大一部分。

我估计 AWS 明年可能贡献 10亿美元左右，甚至更多。展望明年，你们如何看待客户集中度？这两家客户是否会占公司收入的三分之二？

另外，能否谈谈你们与 谷歌、微软 等其他公司的洽谈情况？

CEO： 这是一个好问题，我认为从历史角度看会很有帮助。

2021 年时，有人抱怨我们只有政府客户。后来，我们赢得了一项价值 10亿美元的主权云合同，市场又担心我们只有一个主权云客户。

随后，我们赢得了规模最大的前沿实验室客户，市场又担心我们没有超大规模云服务商客户。之后，我们赢得了 AWS。

在每一种情况下，我们都能够利用前一步积累的势能扩大业务。

OpenAI 是一个规模巨大的客户。它不仅在 Cerebras 的业务中占据重要地位，在整个行业几乎所有公司的业务中都占据重要地位。我认为，OpenAI 明年仍将是我们业务的重要组成部分。

但你说得完全正确。无论是 AWS、快速增长的 AI 编程公司，还是安全领域的部分应用场景，它们所占的比重都会逐渐提高，而 OpenAI 在公司收入中的占比将随时间下降。

不过，预计明年 OpenAI 仍会占公司收入的相当一部分。

Timothy Arcuri： 很好。再快速追问一个问题。Bob 刚才提到产能同比将扩大十倍。对于明年产能会增长多少，是否可以给出大致判断？

Andrew 提到收入将增长至三倍，但你们是否能够说明明年的制造能力会同比增长多少？

CEO： 到今年年底，我们的制造能力将远超此前的十倍。

为了支持 2027 年增长，我们已经签订了相当于当前产能三至四倍的设施合同，而且仍然有时间签订更多合同。未来数年，我们将迎来极其庞大的增长。

TD Cowen：AWS 合作模式与 AMD 产品组合

Joshua Buchalter： 接着 Tim 刚才的问题，能否说明与 Amazon 合作的经济模式将如何运作？

计划是否是在明年推出服务并通过 AWS 云提供，然后根据实际需求观察业务表现，因此目前还难以预测具体规模？

CEO： 相关服务将会推出，并部署在 Amazon 的数据中心，通过 Amazon 的 API 服务 Bedrock 交付。

我们目前正在安排具体部署工作，可以按照这个框架理解。预计服务将在第一季度上线。

Joshua Buchalter： 明白，谢谢 Andrew。

关于 AMD 合作，你们将如何围绕 Helios 机架进入市场？预计何时开始产生收入？

另外，AMD 最近收购了一家推理硬件公司。结合 AMD 更广泛的产品组合来看，这项收购与 Cerebras 提供的产品将如何配合？

CEO： 有几点需要说明。

未来，我们将逐步公布与 AMD 合作安排中的更多内容。

由 AMD Helios 机架和 Cerebras 系统构成的联合解决方案非常强大。Helios 机架负责预填充，Cerebras 负责解码。

这一方案能够提供远高于 Helios 单独运行时的速度，同时提供远高于 Cerebras 单独运行时的吞吐量。这是一项极具吸引力的解决方案，而且我们已经找到了买家。

第二个问题涉及 AMD 最近的收购。我认为，他们收购的公司很有意思，也非常具有创新性。没有人会比我们更欢迎创新硬件。

不过，收购硬件初创企业后，距离产品实际交付往往还有很长时间。

他们正在开发的技术给我们留下了深刻印象，我们认为这些技术在 AMD 的产品组合中有很多潜在应用，但我不认为它最先落地的场景会是数据中心推理。

Barclays：AMD 合作经济模式与 Trainium 部署

Kyle Buser： 我代 Tom O'Malley 提问。回到 AMD 合作的经济模式。

这种合作是否意味着 Cerebras 购买 AMD Helios 机架，将其安装到 Cerebras 云中，然后客户租用这套解耦式推理解决方案所产生的全部收入都归 Cerebras？还是双方会采用某种收入分成模式？

CEO： 你问题的第一种理解是正确的。

Kyle Buser： 谢谢。再追问一个问题。

AWS 合作项目将首先安装在 AWS 的云中。未来是否可能由 Cerebras 在自己的云或另一家超大规模云平台中同时托管 Trainium 和 CS-3？

我们想了解解耦式推理未来在部署模式上可能如何演进。

CEO： 我们对这种方式非常感兴趣。

从 谷歌 的做法可以看到，拥有自研芯片的超大规模云服务商，可能会寻求把这些芯片部署到自有数据中心边界之外。

我们不仅有兴趣与 AWS 探索这种方式，也有兴趣与其他公司开展类似合作。对于未来与 AWS 的合作而言，这种方案完全在考虑范围之内。

Needham：吞吐量提升与异构推理

Quinn Bolton： 我想快速确认一下 AMD 合作模式。

Andrew，如果你们购买 Helios 机架并将其部署到 Cerebras 云中，但相关服务是依据与 OpenAI 的合同交付，这是否代表额外的收入机会？我们应该如何理解这种情况下的收入潜力？之后我还有一个追问。

CEO： 只要能够在保持性能不变的情况下提高吞吐量，就能够增加收入机会。

吞吐量代表系统可以同时支持多少客户。如果能够在不牺牲速度的情况下提高吞吐量，每套系统就能产生更多收入。

我不想讨论公司与 OpenAI 合作关系的具体条款，但我们对这项合作如此兴奋的原因之一，就是联合方案能够保持 Cerebras 的速度，同时提高吞吐量，从而让每套系统创造更多利润。

每套系统生成的 Token 更多，意味着单位 Token 成本更低、耗电更少。公司不仅能够增加收入，还能提高利润率。

收入和利润率提高的同时，每项数据中心投资也会更具价值。数据中心本质上是一个电力容量包络。如果能够从相同电力容量中生成更多 Token，就能把它转化为更多收入。

这是一项极其强大的能力。AWS 和 AMD 都在与我们合作开展解耦式推理，这意味着我们已经与大约一半的领先芯片制造商建立了这类合作。这是一个非常有力的业务故事。

Quinn Bolton： 非常有意思。接下来的问题是，你在准备发言中多次提到，到 2027 年底，晶圆级引擎的吞吐量将提高二十倍。

CEO： 是的。

Quinn Bolton： 这是否会减少对于解耦式计算或异构推理的需求？还是说，它只会让整套异构解决方案的吞吐量变得更高？

CEO： 我认为我们正在探索各种提高吞吐量的方法。

如果吞吐量提高二十倍，而成本保持不变，那么业务状况显然会非常理想。

我们一方面在提高自有系统的吞吐量，另一方面也在寻找提高解耦式解决方案吞吐量的方法。我们正在研究各种发明、技术和合作关系，延续公司在性能上领先行业并大幅提高吞吐量的长期路径。

Quinn Bolton： 谢谢。

CEO： 这是一个非常好的问题。我们在规划产品路线图时，思考的正是这一点。

Morgan Stanley：解耦式推理的商业化进度

Joe Moore： 顺着刚才的话题，当你们讨论解耦式推理中的解码时，目前商业化进度如何？

我们知道 Cerebras 已经能够大规模提供高速推理，并且已经实际做到。当涉及解耦时，这项方案目前是否已经能够部署？未来一年还需要完成哪些工作，才能实现你们所说的提升？

CEO： 目前，我们的实验室已经运行采用 GPU 的解耦式推理。我认为这套方案将在第四季度完成部署并投入使用。

Joe Moore： 好的，谢谢。

你在准备发言中提到，可以与现有已部署的 GPU 配合使用。你们正与 Amazon 和 AMD 密切合作。与它们合作的解决方案，是否会比连接现有 英伟达 GPU 的方案表现更好？

CEO： 尽管我们还没有实际完成所有相关测试，但可以合理地说，采用 Helios 机架构建的解决方案，会比采用 B200 的方案规模更大、表现更好。

Trainium3 构建的解决方案也会优于 Trainium2。

如果使用其他 GPU，同样是当前一代的顶级产品会比上一代顶级产品带来更好的性能。

但也可以合理地说，上一代产品加入解耦式解决方案后的表现，仍会远好于不采用解耦方案时的表现。

在所有人都努力延长硬件寿命、让既有硬件继续生成有价值 Token 的环境中，这是一项重要选择。这样解释是否清楚？

Mizuho：数据中心扩张与新型云服务商

Vijay Rakesh： Andrew，你提到已经签约 600 MW 的容量和电力，同时到年底制造能力将扩大十倍。这是否有助于公司在 2027 年加快业务放量？

CEO： 当然。

我们每天都在全球范围内寻找和推进数据中心容量，因为市场对高速推理有巨大需求。

部署速度越快，收入增长就越快。这不仅适用于我们的云业务，也适用于客户的本地部署业务。客户越快获得数据中心容量，我们就能越快向他们交付硬件。

这是我最关注的事项之一，我本人也投入了大量时间。现在公司已经建立了一整支团队，而且我们已经非常擅长在全球寻找数据中心机会。

正如你很清楚的那样，签完合同并不意味着工作结束。我们每天都有人驻场，在每一个阶段与开发商和施工单位合作，尽最大努力确保项目按计划推进。

数据中心建设越快，公司收入放量就越快。

Vijay Rakesh： 明白。

在合作伙伴方面，你提到了超大规模云服务商，但市场上还有一批正在崛起的新型云服务商。它们正在获得融资，金融市场也在开发许多不同的融资结构。Cerebras 在这一领域的业务管线发展如何？

CEO： 早期阶段，新型云服务商非常专注于 英伟达。

随着这项业务在投资者眼中变得更加清晰，一部分新型云服务商开始实现供应商多元化，降低对单一硬件供应商的依赖。

这一领域为 Cerebras 带来的机会很大。

有些新型云服务商采用多供应商模式，有些只采用 AMD，还有一些是由掌握电力资产的运营方发展而来。

我认为，到 2027 年，新型云服务商将成为公司业务的重要组成部分。

六、会议结束

接线员： 目前没有更多问题。本次财报电话会到此结束，感谢各位参加。