IPO前夜，Cerebras遭軟銀、Arm收購突襲？

芯東西（公眾號：aichip001）
編譯 劉煜
編輯 陳駿達

芯東西5月14日消息，據彭博社昨日報道，知情人士透露，英國半導體IP巨頭Arm及其控股股東軟銀，在AI芯片研發公司Cerebras啟動IPO的數周前，向其提出收購意向，但該收購提議被Cerebras拒絕。

軟銀、Arm與Cerebras三方代表對此事均不予置評。

軟銀一直在加碼布局芯片賽道。其斥資65億美元（約合人民幣441億元）收購美國無晶圓芯片設計公司Ampere Computing的交易，已于去年年末完成交割。

與此同時，Arm正持續加碼其產品矩陣擴張。該公司原本主營半導體技術授權業務，今年3月下旬推出首款自研數據中心CPU——Arm AGI CPU。市場普遍看好此次戰略轉型有望開啟新一輪高增長周期，帶動Arm年內股價漲幅接近翻倍。

該公司管理層希望抓住AI數據中心需求爆發的紅利。該賽道已讓英偉達躋身全球市值最高企業之列。

軟銀與Arm意圖收購的Cerebras公司，以一套全新技術路線切入AI芯片賽道：其技術核心是在單張硅晶圓上制作超大型芯片。行業常規工藝，是在單張硅晶圓上批量切割、量產多顆小型芯片，因此市面主流處理器的芯片尺寸要小的多。

Cerebras的晶圓級集成架構，能夠削減芯片間數據傳輸產生的延遲與功耗，提升AI模型訓練和推理的響應速度與算力密度，適配大模型高并發、低時延的運行需求。

該公司聯合創始人兼CEO Andrew Feldman曾將這場產業變革，類比為互聯網向高速網絡時代的升級轉型。他稱：“當前生成式AI推理仍處于撥號上網時代。速度創造市場。更快的推理將為AI帶來寬帶之于互聯網般的變革——解鎖所有慢速時代無法實現的全新應用與商業模式。

由此可見，軟銀與Arm此番有意收購Cerebras，或是意在補齊AI算力版圖，為自身在AI的整體布局增添籌碼。

有意布局這類算力資源的并非只有軟銀與Arm兩家。據CNBC稱援引Elon Musk起訴OpenAI一案的庭審證詞披露，早在2017年，OpenAI就考慮與Cerebras合并，并認為這家芯片企業有望助力其實現AGI目標。

OpenAI聯合創始人兼總裁Greg Brockman在郵件中寫道：“獨家使用Cerebras硬件，將讓OpenAI在硬件層面形成對谷歌的壓倒性優勢。”

今年1月，OpenAI與Cerebras正式達成合作，該合作協議稱，Cerebras將為OpenAI提供750兆瓦的超低延遲AI算力，這批算力將在2028年之前分批次陸續上線。

緊隨其后，OpenAI于2月份推出GPT?5.3?Codex?Spark研究預覽版模型，該模型依托Cerebras的Wafer Scale Engine 3完成研發與訓練部署。

彭博社稱，Cerebras此番IPO有望成為年內迄今規模最大的上市交易，募資體量可比肩Arm 2023年創下的半導體行業IPO紀錄。該公司計劃借力當前資本市場對AI芯片板塊的投資熱潮，順勢完成大額融資，對標并挑戰英偉達。

今天，據CNBC報道，Cerebras將IPO發行價定為每股185美元（約合人民幣1255.2元），超出市場預期發行區間。Cerebras本次將發行3000萬股，通過IPO募資55.5億美元（約合人民幣376.6億元）。其承銷商還擁有超額認購450萬股的選擇權。

以本次IPO發行價計算，Cerebras完全稀釋后估值達564億美元（約合人民幣3826.8億元）。Feldman所持股權價值約19億美元（約合人民幣128.9億元）。

相關備案文件顯示，截至2025年末，Brockman持有約7.8萬股Cerebras股份，按IPO發行價計算價值1440萬美元（約合人民幣9770.5萬元）。備案同時披露，OpenAI聯合創始人兼CEO Sam Altman截至去年12月31日持有約8.9萬股Cerebras股份，對應市值約1650萬美元（約合人民幣1.1億元）。

此次參與Cerebras IPO的其他投資方包括：持股價值約38億美元的Fidelity，持股價值約33億美元的Benchmark，持倉估值約28億美元的Foundation Capital以及持股價值約25億美元的Eclipse。

結語：收購意向落空，Cerebras IPO即將落地

軟銀借Ampere切入數據中心服務器CPU市場，Arm也通過推出自研數據中心CPU，進一步加深其在AI賽道的卡位與落地。

若如外媒爆料所述，雙方此前意圖收購Cerebras，或是想借助其獨有的晶圓級芯片技術，彌補自身在大模型低延遲算力領域的短板。

Cerebras最終拒絕軟銀與Arm的收購邀約、選擇獨立IPO，依托本次上市募資及與OpenAI的深度業務合作，維持自主獨立的發展路徑。伴隨Cerebras IPO明天收官，其獨立深耕晶圓級芯片路線的發展路徑或將更為清晰。

來源：彭博社、CNBC