Cerebras電話會：「快速推理需求是無限的」，明年第一季上線AWS Bedrock

Cerebras第二季度呈現明顯分化：雲端業務高速成長、硬體收入承壓，但管理層仍上調全年指引，並把2027年「成長3倍以上」的目標押注在快速推理、產能擴張與超大型客戶拓展上。

美國當地時間8月12日，AI晶片公司Cerebras公布2026年第二季度財報並舉行電話會。公司GAAP營收為1.801億美元，年增74%；硬體收入5410萬美元，年減23%，成為市場關注的主要壓力點。財報公布後，公司股價盤後一度跌約17%。

不過，按公司「核心」口徑，第二季度收入達到2.099億美元，年增103%，超過此前指引。其中核心雲及其他服務收入1.277億美元，年增287%；核心硬體收入8210萬美元，年增17%。

雲端業務成為成長核心，「快速推理需求是無限的」

CFO Bob Komin表示，第二季度大部分核心收入成長來自雲業務，主要受OpenAI部署擴大和其他雲客戶使用量增長帶動。

「核心雲及其他服務收入為1.277億美元，年增287%。這一近四倍的成長反映了對Cerebras快速推理服務的巨大需求。」

相較之下，硬體收入表現疲弱。管理層強調，大型雲容量部署和硬體出貨時程會導致季度間業務結構出現較大波動，因此公司更關注核心總收入而非硬體與雲業務的單季占比。

CEO Andrew Feldman將Cerebras未來成長的核心邏輯歸結為「速度」。

「展望未來，我們看到對快速推理的需求是無限的。市場正在意識到速度不是一項基準指標。速度改變了用戶參與度，改變了智能體性能，也改變了AI生產力。」

公司認為，AI編碼、智能體與安全等新應用都對低延遲推理有更高要求。

第二季度Cerebras簽署了六筆超過3000萬美元的交易，並與Figma、Cognition、lovable、Block、AlphaSense與GSK等公司達成新協議。

AMD解耦推理：不犧牲速度，吞吐量提升5倍

本次電話會另一個重要關鍵詞是「解耦推理」。

Cerebras正在與AMD和AWS合作，將推理拆分為預填充與解碼兩個階段：GPU負責更適合平行處理的預填充，Cerebras負責對記憶體頻寬要求更高的解碼。

Cerebras稱，搭配AMD Helios機架後，在保持速度的同時，吞吐量可以提升5倍。Feldman表示：

「如果你能在不放棄速度的情況下做到這一點，那麼每個系統你就有更多的收入。」

公司預計GPU解耦推理方案將於今年第四季度部署。

此模式也代表Cerebras可以利用現有GPU基礎設施，而不必要求客戶完全更換現有設備。管理層認為，這有望把市場從Cerebras硬體客戶進一步擴展至龐大的GPU存量市場。

AWS明年首季上線，OpenAI營收占比將逐漸下降

AWS合作同樣是投資人關注重點。

Cerebras預計其方案將於2027年第一季度透過AWS Bedrock上線。管理層同時強調，目前254億美元的剩餘履約義務（RPO）尚未包含來自AWS或其他超大型企業的積壓訂單。

客戶集中度方面，Feldman承認OpenAI明年仍將是重要客戶，但預計隨著AWS、編碼、安全等業務成長，OpenAI收入占比將逐步下降。

「AWS和其他客戶……所占的比例將會更大，而OpenAI占我們收入的比例將隨時間推移而縮小。」

600MW資料中心，製造能力今年提升10倍以上

為支撐未來成長，Cerebras正大舉擴充基礎設施。

公司過去七個月已經取得超過600MW的資料中心容量，這些容量已經上線或將於2027年底前交付；同時，新增資料中心機會的管道已經開始以GW計算。

製造方面，公司與Flex、Sanmina建設新工廠，預計2026年製造能力較2025年上半年提升10倍以上，並在2027年繼續擴張。

供應鏈方面，公司強調自身不使用HBM、不依賴3奈米晶圓產能，並主要採用台積電5奈米製程，因此希望避開AI產業鏈部分最緊俏的供應瓶頸。

上調全年指引，2027年目標更激進

Cerebras將2026年全年核心收入指引上調至8.8億至8.9億美元，核心毛利率上調至41%至43%，核心營業利潤率目標為-19%至-17%。

公司預計第三季度核心收入為2.14億至2.16億美元。

但真正吸引市場注意的是2027年的成長目標。Feldman表示：

「我們預計2027年核心收入將成長兩倍以上，並在接下來的幾年裡繼續保持倍數成長。」

CFO則進一步表示，公司有望在2027年實現「收入成長3倍以上」。

同時，公司預計未來幾年每年推出速度翻倍的新系統，並規劃在未來18個月將吞吐量提升20倍以上；第四代CS4將於下週發布，CS5計畫於2027年下半年推出。

Cerebras2026年第二季度財報電話會議全文翻譯如下：

Andrew Feldman
第二季度是強勁的一季。我們完成了公開上市，但這並沒有分散我們對執行的注意力。我們實現了創紀錄的核心收入，並在所有指標上都超越預期：核心收入、核心毛利率和核心營業利潤率。展望未來，我們看到對快速推理的需求是無限的。市場正在意識到速度不是一項基準指標。速度改變了用戶參與度，改變了智能體性能，也改變了AI生產力。快速推理解鎖了新應用和新市場。

正如我們過去與大家分享，2026年是Cerebras奠定基礎的一年。自上次財報電話會以來的七周裡，我們在多個方面取得了卓越進展，為我們實現大規模成長的2027年、2028年和2029年做好了準備，屆時我們將交付目前帳面上250億美元的剩餘履約義務。憑藉這些進展，我們預計2027年核心收入將成長兩倍以上，並在接下來的幾年裡繼續保持倍數成長。我們認為進展體現在產能、能力和客戶三大面向。

我們正在透過在全球範圍內為資料中心簽訂新合約、擴大製造能力以及與供應商合作來確保供應並支撐我們非凡成長，從而擴大產能。我們正在透過發明新技術來提升我們的能力，這些技術擴展了我們的性能、吞吐量和能效。我們正在透過加速現有市場（如編碼與智能體流程）中的AI生產力，並開拓安全等新領域來擴大我們的客戶基礎——在這些新領域，速度帶來全新機會。

在產能方面，資料中心空間仍然是整個產業的瓶頸，我們也不例外。我們和客戶建設新資料中心的速度越快，我們的成長就越快。因此，在過去七個月裡，我們全力以赴爭取和建設資料中心。我們有兩個優勢。首先，由於我們服務的是推理運算，我們不需要像訓練集群那樣需要千兆瓦級占地規模的位置。這讓我們在全球多個地點的產能擴展上具備更大彈性。其次，我們已建立一套可重複的地點選擇、集群部署與客戶啟動流程，這是將千兆瓦級電力轉化為全球規模生產性令牌所需的營運能力。

我很高興地報告，我們的推進十分成功。我們現在在阿拉巴馬州、達拉斯、丹佛、明尼亞波利斯、聖克拉拉、斯托克頓，以及美國以外的法國、芬蘭、馬尼托巴省、蒙特婁、挪威、薩斯克其萬省和多倫多都擁有已建成或已簽約的資料中心。總的來說，在過去七個月裡，我們已經取得超過600兆瓦的資料中心容量，這些容量或已上線，或將於2027年底前交付。

雖然這還遠遠無法滿足我們的需求，但我們的資料中心新增擴張機會的管道仍在成長，現在已以GW（吉瓦）為單位衡量。換句話說，隨著我們持續建設一方雲，它將成為全球規模最大的非超大型AI雲之一。而到2025年底，我們還處於陡峭的學習曲線上。今天，我很高興地報告，我們在資料中心建設方面已經相當擅長，且有明確路徑邁向卓越。

產能另一個關鍵層面包含製造及供應鏈。在這一方面，我們成功提升了製造能力，並正與Flex和Sanmina共構新工廠，預計至2026年製造能力將提升10倍以上，並在2027年繼續擴大，再次為預期幾年後的卓越成長做好準備。我們與供應鏈供應商的合作也已轉化為明顯優勢。台積電再度給予支持，我們有推動成長所需的晶圓。

我們取得晶圓供應的能力也受惠於我們能在台積電5奈米製程上提供業界領先的效能，而此節點晶圓成本較低且供應較不吃緊。我們與供應夥伴長達數十年的合作關係加強了我們對未來可實現成長計畫的信心。這些關係稀有珍貴，尤其是在供應緊張時期。最後請記住，產業目前面臨的大多數關鍵供應鏈限制對我們並不適用。例如，我們不使用HBM記憶體、封裝，也不取得3奈米晶圓廠產能。

在能力方面，第二季我們為OpenAI的GPT-5.6 Sol提供了支援，它是最大且最強的前沿模型。事實上，Cerebras服務GPT-5.6 Sol的速度比起使用GPT-5.6 Sol快10倍，這消除任何我們能否支援前沿大型模型的殘留疑慮。作為GPT-5.6 Sol交付伙伴並於我們雲中提供服務，這體現我們軟體堆疊的成熟度。

達到能提供超大規模品質與可靠性的水平，需要千萬小時系統生產環境強化。我們為自己的推理雲能滿足最苛刻客戶需求而感到自豪。我們在服務前沿模型的合作開闢了過往僅有NVIDIA才能獲得的嶄新且重要的策略優勢。閉源前沿模型涵括不斷湧現的新見解與AI技術。服務這些模型讓我們能預見未來並為之準備。我們的硬體到軟體堆疊的路線圖現在反映我們所見，並將於未來數年帶來複合優勢。

繼續能力主題，我們來談解耦。我們目前與兩家頂尖晶片公司——AMD（含Helios）與AWS（含Trainium）——擁有解耦推理解決方案。這種聚合讓GPU供應商與Cerebras的市場機會變大。這種聚合讓GPU能參與快速推理這個原本關閉的市場，Cerebras也因此得以將機會擴至更在意價格的客戶，並增進資料中心盈利能力。讓我們看看這是如何運作的。

如同任何運算市場，隨著推理業務成長成熟，專業化機會自然出現。解耦是一種適合特定流量模型的專業化形式。在這些情境中，解耦讓推理分為兩階段：預填充與解碼，各用不同處理器展現優勢。預填充處理用戶或智能體的輸入，這屬可分散處理的工作。因而預填充特別適合GPU和基於HBM的架構。解碼則用來產生輸出令牌。這是較困難的技術問題，也是解耦方案的主計算工作。該階段順序執行且需高頻寬記憶體，適合我們的引擎。預填充與解碼處理器需相連以構成端對端解決方案，而這就是標準I/O和開放參與策略讓Cerebras整合變得簡易的地方。

幾週前，我們宣布與AMD合作打造解耦推理解決方案，由Helios機架結合RCS系統。組合方案在維持速度同時，吞吐量提高5倍。要理解這多強大，重要的是分清速度與吞吐量。速度是每位用戶的標準，用每用戶每秒令牌數衡量，也就是查詢回應或任務完成的速度。這體現在x軸上。

反之，吞吐量是解決方案每秒能產生的總令牌量，計算所有並發用戶的令牌加總，通常在y軸展現。速度對用戶體驗至關重要，吞吐量對推理經濟性有決定性影響。GPU方案可支援高吞吐量但只能在低速度下運作。當要支援甚至中等速度時，GPU吞吐量會劇降，不僅是GPU，ASIC及用HBM的方案也如此。HBM記憶體架構迫使在吞吐與速度間取捨。像Cerebras這樣基於SRAM的架構則完全相反：我們支援極快速度但吞吐量適中。所以GPU希望能在不失吞吐下更快。

Cerebras希望能在不失速度下獲得更多吞吐。這就是我們解耦方案的強項。速度不變下，吞吐高5倍。產生高價值、高速令牌的經濟性被根本改變。意味每個系統可產生多達5倍的高速令牌——每套系統價值更高、毛利率更好。每個CS系統產出更多令牌，也讓每瓦特的產出更高，使資料中心更賺錢。也許對受限資料中心環境最重要的是，解耦方案讓我們服務更多RPO需求。

最後，我們相信這種解耦對任何GPU都有性能和經濟效益。已部署大量GPU的營運商，能透過部分GPU與Cerebras配對，以解耦方式為現有投資加值，顯著提高資料中心的效用與價值。

繼續能力主題，談談路線圖。我們工程執行持續推進，預計未來數年每年交付速度翻倍的新系統。請記住，這是在我們本已比業界快15倍的基礎上再翻倍。此外，保持冠軍速度同時，我們計畫18個月內交付吞吐量提升20倍以上的方案。下週年度Supernova大會上，將發表第四代CS4系統。

這將是一場重點產品發表會，推薦大家參加。最後，CS5目前計劃2027年下半年推出。展望更遠，我們的發明引擎持續創新，與美國政府合作交付堆疊記憶體與晶圓級光學方案。未來數年，可期待我們在晶片結構、系統設計（包括封裝、I/O和供電）等所有要素上的創新。

能力部分小結，我們會持續在產品與技術上帶來開創性突破，提升速度與吞吐、降低每令牌功耗，並壓低方案單位成本。

現在來談客戶。對快速令牌需求高漲，且市面上只能與OpenAI合作才享有前沿智能的高速令牌。我們與AWS合作持續，預計解決方案2027年首季於AWS Bedrock平台上線。這個AWS合作讓我們有全球機會，並通全球最受信任的產業龍頭鏈接各國企業。我們與其他超大企業討論也進展順利，預計2027年中起產生首批收入，2028年後逐年提升。

值得記住，目前250億美元RPO尚未反映AWS或其他超大型企業的任何積壓業務。我們在OpenAI與超大型公司以外的業務也持續良好成長，例如第二季我們簽下六筆超3000萬美元交易。AI編碼也持續高速成長。經驗上，沒有人在編碼類型會對慢速令牌滿意，所以我們影響力持續擴大。我們與Figma等上市公司、Cognition等創新新創簽訂新協議，並在歐洲lovable進展重大。

隨智能體流程迅速發展為多步驟多智能體解決方案，流程成長極快，速度價值幾倍提升。Block、AlphaSense與GSK等多元公司第二季亦與Cerebras簽新協議，用高速推理為客戶提供智能體服務。

快AI也開拓新市場，擴大Cerebras TAM（可尋址市場）。安全便是一例。我們最近與CrowdStrike合作，是AI夠快才能實現的應用。快AI讓以AI為基礎的安控裝置可嵌入企業流量、並用LLM保護流量，速度快到用戶完全無感。快AI讓LLM能提供無感知安全保障。AI給予安全，速度形成「隱形性」，不產生延遲或中斷。鑑於快速變化的威脅，這類安全預期將成常態。企業很快會期待大部流量以此方式檢測，這產生僅靠快AI才能開啟的巨大新機會。

前沿實驗室、超大企業、頂尖晶片公司、成長最快的新創與大型企業如今都已成為Cerebras客戶與合作夥伴，並從我們的快速推理中受益。

總之，這是一季表現強勁的成績。成功完成IPO上市後，所有指標均超出預期：核心收入、核心毛利率和核心營業利潤率。我們在產能、能力、客戶三大關鍵領域皆有進展。這便是我們2027、2028大規模成長，並於2029年後持續驚人成長率之基礎。接下來，我將電話交給Bob。Bob？

Bob Komin
謝謝，Andrew，大家午安。我們2026年上半年取得巨大進展。正如所述，2026年是為未來幾年倍數成長奠定基礎的一年。開局時，我們贏得史上最大科技標案之一，創造超250億美元RPO。這要求我們立刻提升產能三大關鍵面向。首先，我們必須增加晶圓供應。

如Andrew所述，仰賴我們與台積電的堅固關係和支持，我們做到了，且不僅能滿足今年下半年，也為明年做好準備。其次，要擴大製造能力。我們現已達2025年上半年4倍，2026年再擴張10倍以上，進展顯著。

第三，大幅增加資料中心容量。我們渠道大步突破，目前已擁有或簽約600MW以上容量，預計2027年底前交貨，且還有以GW為單位的機會。如此，支持2027年核心收入提升逾2倍，及更長期倍數成長的基礎已經建好。

這也為我們2027年及以後顯著利潤率擴張鋪路。來看第二季財務表現。又一季強勁業績，每項指引皆超預期。我們創紀錄核心收入，且毛利、營業利潤也皆超預期。我會用與上季相同的核心業務框架說明。指標定義與GAAP調節表都收入今財報與官方網站。

核心收入2.099億美元，年增103%。私有雲業務成長驚人。雲及其他服務收入1.277億美元，年增287%。近四倍成長反映對Cerebras快速推理服務的巨大需求。本季硬體收入8210萬美元，年增17%。我們關注的是核心總收入，而非結構組合，因新雲容量擴增及硬體出貨時程會造成季度間顯著差異。第二季多數核心總收入來自雲產品成長，反映我們OpenAI部署增加、其他雲客戶使用量提高，以及同樣努力解決新資料中心時程的硬體客戶。

對於快速推理的需求持續強勁，來自新客戶數億美元後期硬體交易，以及2027年重要雲交易都在pipeline中。既有快速推理市場持續成長，新市場也開始啟動。我們認為解耦方式是推動新用例關鍵，因它顯著改善了推理與資料中心持有的經濟性。目前，每個CS系統可產生多達五倍令牌，單令牌功耗和成本顯著降低。持續大投入研發和產品路線，Cerebras將於2027年底前把目前業界領先速度提升4倍、吞吐量升20倍，大幅改善我們性能及推理經濟性。

來談毛利率。核心毛利率同比大幅提升。第二季核心毛利率40.6%，較2025年同期高出約940個基點。這反映市場認可快速推理的價值、我們不斷改進產品，及更大規模效益拆分。核心雲及其他服務毛利率為41.8%，同比高1600個基點；核心硬體毛利率38.8%，高出510個基點。

如上季所述，為滿足最快速推理服務的巨大需求，我們會向雲客戶臨時租回自有部分系統並透過Cerebras雲提供。更早服務此需求，增強我們與雲客戶共同成長的能力。我們相信這將帶給Cerebras及股東額外長期價值。短期內則會壓低毛利率，因我們為這份租賃容量付出較高成本。就環比來看，毛利率40.6%，低於2026年Q1的46.5%。若無提高私有雲租用造成的成本，毛利率應高約500個基點，接近前季水準。

展望未來，預計第三季是毛利率低點，2026年Q4明顯改善，屆時更多較低成本自有系統填補資料中心，帶動雲毛利率反彈。2027年毛利率也將持續優化，邁向60%以上目標；原因包括：市場認知到快速推理令牌更有價值，允許更高定價，今後幾季將透過硬體和雲交易逐步落實；

未來季逐步汰換成本較高的租系統，並以自有系統填補；我們產品藍圖要求18個月內將吞吐量提升20倍，降單位系統和單瓦產生令牌的成本；隨規模擴大，供應鏈物料成本進一步優化；5奈米節點讓我們晶圓成本低於用3奈米、2奈米的其他公司，且採購量更大；最後，我們不依賴HBM，這讓其他依賴HBM的公司承壓，非得漲價或輸掉利潤。我們不受這種風險，這將強化我們的價值主張與定價彈性。

轉到營業利潤率。核心營業虧損為3360萬美元。核心營業利潤率為-16%，去年同期-42%，提升約2600個基點。我們能在收入翻倍又全面投入時顯著提升營業利潤，這展現我們商業模式本身強勁的經營槓桿。現階段，投入世界級人力資源、製造及資料中心產能、公司組織及基礎建設，以支持未來數年大規模成長。

截至2026年6月30日，剩餘履約義務為254億美元。這筆積壓訂單給我們高度可見度，讓我們有信心預見未來收入成長並能提前投入。現有大型策略客戶保證驗證、簽約可見及規模擴張所需經濟支撐。同時，我們在擴大可尋址市場和客群上也有成果。OpenAI給我們（除其他外）規模及前沿洞察。AWS帶給全球企業鏈接。近期與AMD合作，把市場拓至解耦推理，快速推理則開拓嶄新如安全等市場。

第二季末，我們持有超過86億美元現金、約當現金、受限制資金及有價證券。還有高達8.5億美元循環信貸額度，至今尚未動用。流動性及資產負債表持續強健，本季IPO更提升。我們更可靈活投資、調整機會，應對這樣超動態、高成長的市場。另外，相較絕大多數AI雲供應商，我們每MW資本支出大幅更低，主要有二原因。其一，我們主要自己部署硬體與資料中心，物料成本低得多，也無需付出其他公司必承受的高毛利。其二，最大客戶會以資料中心改裝成本補貼，替我們償還剩下資料中心裝修相當大比例。

現在談展望。對2026年第三季，我們預計核心收入2.14億~2.16億美元。核心毛利率38%至40%，營業利潤率-25%至-23%。全年2026，核心收入上調至8.8~8.9億美元，毛利率41~43%，營業利潤率-19%至-17%。

總結來說，第二季是Cerebras持續執行和成長非常強勁的一季。創紀錄的核心收入，雲和服務收入幾乎翻了四番，毛利和營業利潤也明顯優於指引。對全年指引已調升。我們在能力、產能、客戶三方都大步推進，本季結餘現金、約當現金和投資超過86億美元，可繼續執行成長藍圖。現處有利地位，2027年有望收入成長3倍以上，後續數年還能實現大幅續成長，同時大幅拓展毛利及營業利潤率，向目標前進。現在將電話交還Andrew作最後總結。

Andrew Feldman
謝謝你，Bob。十多年前我們創立Cerebras時相信可為AI打造更好處理器，並相信要交付這顆處理器需建構完整加速系統及機架。如今Cerebras是僅有四家能——Google、Amazon、NVIDIA和Cerebras——能自造處理器、系統、資料中心，並為客戶提供AI雲服務的公司之一。

感謝您聆聽我們的發言。到這裡，我請接線生開啟提問。

問答環節

接線員
（接線員說明）請稍等，我們正在整理問答名單。第一個問題來自瑞銀Timothy Arcuri。您的線路已開通。

Q - Timothy Arcuri
非常感謝。Andrew，我想問有關客戶集中度的問題。您確實提到明年收入將增長兩倍以上。顯然，我們知道OpenAI目前在擴大規模，所以這可能是你們當前增量收入的大部分。我猜你AWS明年也可能貢獻10億美元以上，對吧，可能還更多。那麼您怎樣看待明年的客戶集中度？例如，這兩個客戶會不會佔你們收入的三分之二？另外，請談談與其他公司（如Google和Microsoft）的談判如何？謝謝。

A - Andrew Feldman
當然。我覺得這是好問題。有些歷史視角也許有幫助，是吧？2021年時大家抱怨我們只有政府客戶。然後我們拿到一個10億美元主權雲案，大家又怕我們只有一個主權雲客戶；然後我們又拿下最大實驗室、最大前沿實驗室；市場又擔心我們沒有超大規模企業；後來我們又拿下AWS。

所以可看到在每一個情境下，我們都能借助前一階段氣勢推動業務擴展。OpenAI是一個巨大的客戶，不只我們，這個領域所有公司都很依賴他們，我覺得明年他們依然會是我們業務很大一部分。但你說得完全正確，AWS與其他客戶如成長中的編碼公司、安全應用用戶佔比會持續增加，而OpenAI所佔比例會隨時間減少。但對明年來說，你可以預期他們還會是我們收入重要組成部分。

Q - Timothy Arcuri
很好。然後一個快問題。Bob，您說今年產能會增長10倍，有沒有預期明年還能增長多少？知道Andrew說收入要增長3倍，能談談製造產能明年增幅嗎？

A - Andrew Feldman
會的，今年底製造產能可超過10倍增長，且已簽約2027年再成長3~4倍以上產能，還有時間再簽更多新廠。預估未來數年將大幅成長。

接線員
謝謝。下個問題來自TD Cowen的Joshua Buchalter。你的線已開通。

Q - Joshua Buchalter
謝謝你們。想接著Tim剛才的問題。能簡要說明Amazon交易的經濟模式嗎？計畫明年在AWS雲端提供，然後你們就可以看到需求多大，對嗎，所以目前較難預測？

A - Andrew Feldman
當然。它將能用。會部署在Amazon資料中心，透過Amazon API服務Bedrock交付。我們現在正在組織部署，所以，這就是思考方式。預計明年第一季度就會上線。

Q - Joshua Buchalter
明白，謝謝。那再問AMD合作，可分享更多銷售策略細節嗎，因為是與Helios機架連結，且你們預計何時開始有收入？再者，AMD最近收購一家推理硬體公司，你怎麼看跟你們產品的適配？

A - Andrew Feldman
當然。我想我們會陸續公布與AMD安排的新內容。不過聯合解決方案由Cerebras系統前端配Helios機架——Helios做預填充，Cerebras做解碼——這是很強的產品，速度明顯快於Helios單獨運算，吞吐也遠勝Cerebras單產品。

這個解決方案很有吸引力，已有買主。至於AMD最近收購，我覺得那家公司蠻有創新，沒人會比我們更熱衷硬體創新。收購硬體新創從併購到交付可能很久，我們很欣賞對方所做，也相信在AMD產品線中會有很多應用，但我認為資料中心推理未必會是他們首要重點。

接線員
謝謝。下個問題來自Barclays的Tom O'Malley，線路開通。

Q - Kyle Bleustein
大家好，我是代表Tom O'Malley的Kyle Bleustein。想回到剛Josh問AMD解決方案的經濟模式。是你們購買AMD Helios機架裝到你們雲裡，然後所有租用解耦推理的收入都歸你們？還是會有某種分潤？

A - Andrew Feldman
第一個問題答案是「是」。

Q - Kyle Bleustein
好，謝謝。那請問AWS交易是裝在他們自有雲裡，你們會不會有朝一日也能同時在自家雲或其他超大規模雲共同託管Trainium和CS-3？就是想像Cerebras推理未來部署的可能性。

A - Andrew Feldman
我們對這種模式很感興趣，就像你看Google那樣，超大型企業有機會讓自製晶片部署到自家雲外。這不只AWS這樣，我們對很多公司都有興趣，所以未來與AWS這樣的合作很有可能。

接線員
謝謝。下個問題是Needham & Co的Quinn Bolton，您的線路已開。

Q - Quinn Bolton
想就AMD交易再請教一下。Andrew，假設你們買了並安裝Helios機架到Cerebras雲中，但服務是依你們合約交給OpenAI，這算額外收入機會嗎？我們該怎麼看收入潛力？然後有個後續問題。

A - Andrew Feldman
當你能在保持效能下提升吞吐，其實是增加了收入機會。吞吐越高可同時服務越多客戶。如果你能不犧牲速度還多支援客戶，每個系統就貢獻更多收入。我不細談OpenAI細節，但很讓我們興奮的地方是：速度不降還增加吞吐，每系統利潤就提升，更多令牌、單位成本和耗電更低。換言之一：我們賺更多且利潤率也提升，整個資料中心投資也更值錢。當AWS和AMD採用解耦，我們已把全球頂尖半導體業者團結起來，這其實非常強悍。

Q - Quinn Bolton
很棒。那後續就是，您提幾次到2027年底前會將wafer級引擎吞吐提升20倍。這會不會現階段消除異構推理（解耦計算）需求？還是只是解耦方案會變更快……

A - Andrew Feldman
對，我們…

Q - Quinn Bolton
還是就純粹吞吐量變更高？

A - Andrew Feldman
我們會用各種方式提升吞吐，對吧？如果吞吐提升20倍，成本不變，那就非常理想。所以我們會自己提升系統吞吐，也會優化解耦方案的吞吐。也持續檢討很多不同發明、技術、合作力，目標是讓我們始終是業界第一，且大幅強化吞吐。

接線員
謝謝。

A - Andrew Feldman
這問題真的很好，這也正是我們現在在路線圖上著力的事。

接線員
下問題摩根士丹利Joe Moore，您的線路已開。

Q - Joe Moore
是，謝謝。剛好你們談解耦解碼，這項業務做得如何？你們現在——我們知道你們能大規模快速推理，你們也已經有了，但解耦這塊目前是否部署就緒？未來一年還需要哪些工作才能達到你們說的那種優異表現？

A - Andrew Feldman
我們現在已在實驗室裡跑GPU解耦推理。預計今年第四季會部署並開始用。

Q - Joe Moore
好，謝謝。然後你們說能跟現有GPU基礎協作。與Amazon、AMD合作比、你們能和NVIDIA已部署的GPU協作效果會更好嗎？

A - Andrew Feldman
我想合理說，雖然我們還沒做，但Helios機架比用355s解決方案肯定效能更好，對吧？Trainium-3比Trainium-2好。如果用其他GPU的現役代（前3代），表現都比再前代好。但同樣合理講，前一代在解耦方案裡效能也會高於單獨用時。現在大家都想延長硬體壽命並繼續產出有價值的令牌，這種選項很重要。

這樣解釋可以嗎？

接線員
謝謝。瑞穗證券 Vijay Rakesh，您的線路開啟。

A - Andrew Feldman
嗨，Vijay。

Q - Vijay Rakesh
是的，嗨。Andrew，幾個快問。你們已簽約600MW容量，年底前產能成長10倍，這應該能讓你們2027部分增長更快吧？

A - Andrew Feldman
對，這肯定。我們現在每天都在全球尋找資料中心容量。我們這樣做因為市場對高速推理需求極大。部署越快，收入增長就越快。不只有雲業務，也影響在地部署，客戶愈快取得中心我們也能愈快出貨。這真是最優先事項。我本人花最多精力在這事。目前有完整團隊，全球資料中心拓展也愈來愈擅長。一旦簽約，工作還沒結束，相信你也很清楚。我們每天派人現場、和開發商施工團隊協作，盡量推進進度。部署越快收入也越快成長。

Q - Vijay Rakesh
明白。那關於合作夥伴關係，你們提到超大型企業，但還有一群新Neocloud（新雲業者）正冒起，搞融資，華爾街弄了各種融資架構。你怎麼看這個渠道的成長性？謝謝。

A - Andrew Feldman
沒錯，早期Neocloud都專注於NVIDIA。不過現在業務模式對投資界更明瞭，有些Neocloud開始多元化，不再只依賴單一硬體供應商。所以我們在這領域機會挺大。有採多供應商的、只用AMD的，也有是有電力資產的人創辦。2027年Neocloud會是我們很大一塊業務。