AI芯片初創公司Cerebras在2026年第三季度交出首次實現純利轉正的答卷，並宣佈微軟成為其六個月內拿下的第三家超大規模雲服務商客戶，公司重申2027年營收將實現三倍增長的強勁指引。

華爾街見聞提及，當地時間11月12日，備受市場矚目的Cerebras公布2026年第三季度財報。公司當季核心營收達到2.309億美元，按年增長70%，高於分析師平均預期的2.147億美元。

公司首次作為上市公司實現了非公認會計准則（Non-GAAP）下的純利轉正，達到3000萬美元。

隨後電話會上，Cerebras聯合創始人兼CEO Andrew Feldman表示，公司同步上調第四季度及全年指引，預計核心營收按月增速接近40%。公司還維持2027年營收"三倍增長"的目標，並預期核心毛利率持續向60%的長期目標靠攏。

Andrew Feldman宣佈，公司正式簽署與微軟的雲合作協議，加上此前已公布的AWS和甲骨文合作，Cerebras在過去六個月內完成三家超大規模雲服務商的客件。他表示，微軟協議的更多細節將於明年上半年披露，相關收入亦預計於同期開始確認。

與此同時，首席財務官Bob Komin在電話會上披露，公司與OpenAI數據中心容量交付存在階段性滯後，已據此在剩餘履約義務（RPO）中扣除相應延遲補償額度。他同時強調，潛在取消量佔OpenAI合同總承諾容量不足5%，公司預計於2027年下半年恢復正常交付進度。

製造端，Andrew Feldman表示，公司正與Flex和Sanmina協同擴大產能，預計2026年底製造產能將較年初提升逾10倍，2027年將進一步新增工廠。

他還強調，由於公司不使用高帶寬存儲器（HBM），可有效規避持續至2028年的內存短缺及漲價壓力，形成供應鏈層面的結構性優勢。

拿下微軟大單，六個月內集齊三家Hyperscaler

除了強勁的財務數據，市場最關注的增量信息是Cerebras在客戶拓展上的重大突破。Feldman在會上正式宣佈：

今天，我們與微軟簽署了一項重要的雲協議。

至此，加上此前宣佈的AWS和甲骨文，Cerebras在短短六個月內已經贏得了三家超大規模雲服務商的青睞。這些協議將極大拓寬其市場渠道。

Feldman透露，搭載Cerebras的甲骨文雲推理服務預計將於2027年夏天推出，而與微軟合作的更多細節將在明年初公布。

CFO Bob Komin補充道，過去幾個月裏，公司的銷售渠道增長了「遠超10倍」，需求不僅來自超大規模雲服務商，還涵蓋了主權雲、企業客戶和AI原生公司。

直面OpenAI合同爭議：「延期是因為缺電和殼，不是缺芯片」

作為Cerebras目前最大的客戶，OpenAI的合同履行情況是投資者審視的焦點。截至9月30日，Cerebras的剩餘履約義務（RPO）高達261億美元，其中絕大部分來自OpenAI。

針對市場關於OpenAI訂單交付延期的擔憂，管理層給出了透明的回應。受制於全球數據中心建設的普遍瓶頸，Cerebras未能按原定激進的時間表交付基礎設施。CFO Bob Komin坦言：

如果延期達到90天或以上，雙方都有權取消該部分容量。但我們估計，今年可能面臨取消的容量將不到總承諾兆瓦數的5%。

管理層已將潛在的延期違約金從RPO中扣除。Bob Komin強調，該違約金對營收和毛利率的影響相對有限，原因在於違約金額佔RPO比例較小，且將在未來數年內攤銷確認。公司預計在2027年下半年能趕上進度。

Feldman更是直言不諱地指出，瓶頸完全不在於硅片或系統製造：

我們有產能，我們有所有材料。我們等待的是土地、電力和外殼（Land, Power, Shell）的完工。

他強調，不僅是Cerebras，包括OpenAI在內的所有行業巨頭的數據中心建設「都在全面延期」。

同時，Feldman堅決闢謠了關於Cerebras技術無法支持OpenAI大模型的傳言：

有謠言稱Cerebras因技術原因無法支持Astra。這些都是假的。我們的系統完全能夠支持Astra規模甚至更大的模型。

打破「低良率」偏見，不依賴HBM成戰略優勢

面對華爾街對晶圓級計算（Wafer-Scale Computing）架構良率的質疑，Feldman用了一個比喻來進行反擊：

Cerebras發明了一種全新的計算架構。用為其他架構設計的指標和思維模型來套用我們，就像檢查一輛特斯拉，然後問：排氣管在哪裏？電動汽車需要不同的參照系，晶圓級計算也是如此。

他明確表示，無論是台積電的代工廠良率還是參數良率，「我們的良率都非常高。」

同時，Feldman指出了競爭對手面臨的致命軟肋——內存短缺。由於Cerebras的架構不需要高帶寬內存（HBM），這使其在全球供應鏈中佔據了獨特優勢。Feldman補充稱：

我們認為，內存短缺及其相關的價格上漲將持續到2028年，這將推高競爭對手的成本並限制其供應。全行業的內存挑戰，對Cerebras來說正是機會。

Andrew Feldman在電話會上介紹，公司目前已簽約約700兆瓦總數據中心容量，計劃於2027年底前完成交付。超過75%的新增容量將落地美國境外，近期將有加拿大、法國和挪威的新設施陸續投入運營，同期還在挪威和芬蘭追加簽約，並處於在聖保羅簽約南美首個數據中心的最終階段。

Bob Komin在電話會上表示，較大規模的數據中心容量增量將於2027年中期開始釋放，這也是導致第四季度雲收入按月持平的直接原因，並非定價或需求問題。他補充稱，公司正積極推進吉瓦級容量談判。

WSE-5芯片已回片，明年夏天量產

在技術迭代上，Cerebras繼續保持激進的步伐。

公司宣佈，其下一代處理器Wafer-Scale Engine 5（WSE-5）已經從代工廠回片，進度超前。Feldman自豪地表示：

WSE-5於6月15日流片。芯片現已返回，已點亮，並已經在運行模型，正在進行機箱內測試。在不到五個月的時間內從流片進入系統測試，這是非凡的執行力。

基於台積電5納米工藝的CS-5系統將在2027年初夏投入生產，性能將比CS-4翻倍。

此外，公司還率先推出了異構解耦推理（DISAG）方案，將AMD的GPU用於預填充（Pre-fill），將Cerebras的CS-3系統用於解碼，大幅提高了每兆瓦的算力產出和利潤率。

針對市場上關於低批次GPU可挑戰Cerebras推理速度的討論，Andrew Feldman在問答環節表示，GPU通過降低批次規模可換取一定速度提升，但代價是單位Token成本大幅上升。

他指出，在每秒約250至300個Token的速度區間以上，Cerebras的經濟性已明顯佔優；在每秒800至2000個Token區間，GPU在技術上已無法達到同等性能。

Cerebras Q3財報電話會全文（AI輔助翻譯）：

接線員：各位好，歡迎參加Cerebras Systems 2026年第三季度財報電話會議。會議期間，所有參與者處於僅收聽模式。演講結束後，將進行問答環節。請注意，本次會議正在錄音。

現在，我將會議移交給投資者關係負責人Sean Dorsey。請開始，Sean。

Sean Dorsey（投資者關係負責人）：謝謝接線員。大家下午好，歡迎參加Cerebras Systems 2026年第三季度財報電話會議。今天早些時候，我們已發布新聞稿，並將補充財報演示文稿發布至公司網站的投資者關係專區。本次網絡直播的重播也將在會後發布於投資者關係網站。

今天與我一同參加會議的有：聯合創始人兼首席執行官、總裁Andrew Feldman，以及首席財務官Bob Komin。

在開始之前，我想提醒大家，今天的討論將包含1995年《私人證券訴訟改革法案》安全港條款下的前瞻性陳述。這些陳述涉及但不限於公司未來財務表現、商業戰略、市場機遇、客戶需求、產品路線圖、技術領先地位、供應鏈、運營模式，以及2026年第四季度和全年展望等方面。

前瞻性陳述基於我們當前的預期和假設，受風險和不確定因素影響，實際結果可能與陳述或暗示的內容存在重大差異。相關風險已在我們向SEC提交的文件中予以說明，包括與IPO相關的最終招股說明書及未來定期報告。除法律要求外，我們不承擔更新這些前瞻性陳述的義務。

今天的電話會議中，我們還將討論若干非GAAP財務指標。GAAP與非GAAP業績的調節表已包含在今日新聞稿及投資者關係網站上的補充材料中。

下面，我將會議移交給Andrew。

Andrew Feldman（首席執行官兼聯合創始人）：謝謝Sean，也感謝大家今天的參與。

展望未來數月，我們看到兩個確定性趨勢：快速變化與算力短缺。過去90天裏，AI生態系統見證了前沿模型領導者數度易主，數十款有價值的開源模型相繼發布，重大安全事件相繼發生，強大的新型消費者智能體不斷湧現，還有許多其他發展動態。

任何人都無法預測90天后AI的能力走向，更遑論一年之後。然而，在所有這些變化中，智能與速度始終是每一個應用場景的兩大核心要素——無論是編程、安全，還是個人智能體。

在這個快速變化的世界中，Cerebras的使命是確保無論AI如何發展，Cerebras都能持續增長。基礎模型增長，我們增長；開源模型增長，我們增長；個人智能體增長，我們增長；無論是企業還是初創公司增長，我們增長；無論客戶需要硬件還是雲計算資源，我們都能增長。我們的目標是，無論什麼因素驅動行業發展，Cerebras都能贏得先機。

第三季度，我們在這一目標上取得了顯著進展。

首先，我們超越了所有業績指引目標。在對這些成績感到滿意的同時，我認為更重要的是——自上次財報電話會議以來，我們與多家AI行業領軍企業達成了重要合作，最新進展是今天宣佈與微軟簽署了一項重要雲服務協議。加上此前宣佈的AWS和甲骨文合作，迄今已有三家超大規模雲服務商選擇將Cerebras平台納入其基礎架構戰略。

這些新合作，疊加現有客戶的持續增長，使我們得以全面上調第四季度核心業績指引，並繼續預期2027年營收實現三倍增長，同時毛利率持續擴張。Bob將在其發言部分詳細介紹第三季度表現及前瞻性指引。

關於業務結構

作為一家AI加速器公司，我們的核心創新在於芯片、系統和軟件，使AI計算更快速。我們是一家AI硬件公司，擁有兩條市場渠道。

第一條渠道是系統銷售：將Cerebras硬件機架安裝在客戶的數據中心。這是一項優質業務，收入確認快、回款快，但也具有一定的不規律性，取決於客戶數據中心是否具備接收硬件的能力。

第二條渠道是我們的雲服務。AI原生企業這一快速增長的客群，更傾向於消費算力（token），而非自行部署硬件。鑑於數據中心和算力資源極為稀缺，我們同時擁有系統和數據中心，構成了重要的戰略優勢。

對於自主生產硬件的公司而言，AI雲業務尤為出色。我們每兆瓦的成本遠低於新興雲服務商，因此能夠實現更高的資本效率。兩條渠道的業務比例會因季度而異，但我們相信兩者都將隨時間大幅增長。

關於與OpenAI合作的市場猜測

OpenAI是我們的重要大客戶，也是緊密合作伙伴，我相信未來雙方將繼續保持這一關係。OpenAI在第三季度相較第二季度實現了增長，我們預計未來還將進一步增長。

OpenAI基於Cerebras推出的UltraFast SOL5-6預覽版取得了壓倒性的成功，有力證明了市場對快速token的需求極為巨大。

與此同時，Cerebras確實沒有足夠的算力支持UltraFast在包括Apsara在內的更大範圍內推出。正如業界所述，我們認為算力是行業商業決策的關鍵驅動因素。事實上，即使OpenAI擁有海量GPU供應，仍需實施基於使用量的限制措施。

協議簽署後，我們花費的時間比預期更長，才找到合同並上線滿足協議要求所需的大量數據中心增量產能。因此，我們目前在初始階段的執行上有所滯後。

鑑於這一合作對我們業務的重要性，我們理解投資者對其給予高度關注。關於協議細節或相關新聞，信息來源不太可能來自Cerebras或OpenAI以外的渠道。

例如，此前有傳言稱Cerebras出於技術原因無法支持Astra，這是錯誤的。CS3、CS4和CS5完全有能力支持Astra級別的模型，乃至更大規模的模型。

同時，我預期並建議投資者預期，OpenAI將利用多種合作關係和多樣化硬件方案構建算力。OpenAI將淘汰舊模型，在這些計算資源上部署新模型，用於內部和外部用途。他們的算力需求極為龐大，不同解決方案在其規模化進程中均有機會發揮作用。

關於推理速度的競爭地位

在此我想補充一點：儘管市場上存在各種實驗性方案——低批次GPU、初創公司發布、超大型計算核心、超大規模雲服務商的內部定製芯片——我們依然是毫無爭議的最快推理解決方案。我們相信，我們的產品路線圖將使我們在未來數年內保持這一優勢。

業務評估框架：客戶、算力、能力

我們對業務進展的評估框架保持不變，圍繞三個維度進行：客戶、算力和能力。

客戶

我們正在快速拓展客戶群，以擴大覆蓋範圍、多元化收入來源。第三季度是成果豐碩的一個季度。我們贏得了兩家新超大規模雲服務商的合作。

我們與甲骨文簽署協議，將Cerebras硬件引入甲骨文雲，Cerebras將部署在甲骨文數據中心，服務於AI實驗室、企業客戶以及構建交互式智能應用的開發者。我們預計由Cerebras驅動的甲骨文雲推理服務將於2027年夏季正式上線。

我們還與微軟簽署了令人振奮的合作協議，相關詳情將於明年進一步披露。

至此，我們在過去六個月內已贏得三家超大規模雲服務商的合作，這是重要的里程碑成就，為我們2027年和2028年的發展奠定了良好基礎。

我們還與多家高質量新興雲服務商擴大了合作，包括Firework等，進一步多元化我們的市場渠道，為客戶提供更多訪問Cerebras高速推理服務的途徑。

開源權重模型同樣為我們帶來了助力，這些模型持續催生新應用，拓展AI在日常生活和各行業中的應用邊界。例如，就在本周，我們宣佈Cerebras快速推理服務正在為Built公司的OS平台及個人助手提供支持，為數百萬用戶帶來極速推理體驗。

通過Built這樣的消費者應用，我們將Cerebras的強大算力直接送到用戶手中。這正是快速token能夠獲得溢價的原因——我們的雲客戶告訴我們，快速token能產生出色的毛利率，而Cerebras的快速token是他們銷售的利潤最高的token。

算力

算力包含兩個組成部分：數據中心算力和製造產能，兩者對於業務增長都至關重要。

數據中心可用性是整個行業面臨的持續性制約，我們也不例外。此外，我們認為美國政策環境的演變可能會為美國境內的數據中心建設帶來更大挑戰。

2027年，我們超過75%的數據中心產能將在美國境外上線。實際上，未來幾個月內，加拿大、法國和挪威的新設施將陸續投入運營。本季度，我們還簽署了挪威和芬蘭新增產能的合同，進一步擴大了歐洲業務佈局。同時，我們正處於在聖保羅簽約數據中心的最後階段，這將是我們在南美洲的首個數據中心。

迄今為止，我們已為2027年底前交付簽署了約700兆瓦的數據中心產能合同。我們的自有云已躋身非超大規模雲服務商中規模較大之列，目前正深入推進吉瓦級產能的談判。

提升數據中心產能的最佳途徑，是提升數據中心硬件的token生成能力，即每兆瓦產生更多token。為此，分解式推理（disaggregated inference）通過將數據中心的token交付能力提升最多5倍，有效擴大了我們的產能。每兆瓦產生更多超快token，意味着每個數據中心創造的收入將顯著增加。

在製造和供應鏈方面，我們正與Flex和Sanmina協力擴大製造規模，預計2026年底的製造產能將超過年初的10倍。2027年，我們計劃增設工廠、進一步提升產能，以支撐預期的大幅增長。我們的供應鏈也已做好支持這一增長的充分準備。

最重要的是，我們已獲得台積電充足的晶圓產能承諾，台積電持續彰顯其世界級合作伙伴的實力。

同樣值得關注的是我們供應鏈所不需要的東西——這對我們同樣至關重要。與其他競爭對手不同，我們不使用HBM內存。我們認為，內存短缺及由此引發的價格上漲將持續至2028年，這將推高競爭對手的成本並限制其供應。行業性內存挑戰為Cerebras創造了機遇。

工廠和供應是擴大產能的必要條件，但並不充分，我們還必須保持高良率。

關於良率問題

Cerebras發明了一種全新的計算架構。用針對其他架構設計的指標和思維模型來衡量我們，就如同檢查一輛特斯拉時追問排氣管在哪裏。晶圓級計算需要不同的參照框架，正如電動汽車需要不同的評估維度一樣。

我們歡迎就設計的各個方面提出問題，並將努力更清晰地分享架構細節。

然而，金融界存在一些持續流傳的不實之詞：一是聲稱我們的系統無法支持大型模型——這顯然是錯誤的，因為我們目前已在運行大型模型；二是聲稱我們的製造良率低。兩者均不屬實。

關於模型規模問題，我已在前面的發言及此前的討論中做出了回應。由於製造良率較難從外部觀察，我將在此直接加以說明。

良率分為兩類：晶圓廠良率和參數良率。我們來自台積電的晶圓廠良率很高，參數良率同樣如此。我們的技術博客對此有詳細介紹，以下做簡要說明。

所有晶圓都含有缺陷。幾十年來，這些缺陷是業界認為晶圓級處理器不可能實現的核心原因。我們通過冗餘設計解決了這一問題。

我們的設計包含約一百萬個完全相同的計算單元（tile），其中一小部分作為備用。當缺陷導致某個單元失效時，硬件會自動繞過它並激活備用單元。這一機制在晶圓廠生產階段和現場使用階段均有效，實現了高晶圓良率和強大的現場可靠性。

第二個挑戰是參數變異（parametric variation）。即使硅功能正常，其電氣特性也會在晶圓各處存在差異——在相同電壓下，某些區域運行速度更快或更慢。這是芯片設計的基本現實，也是實現晶圓級計算必須克服的障礙之一。

我們通過三種方式解決參數變異問題：

第一， 去除晶圓外緣。外緣是晶圓最薄弱的部分，也是參數變異的主要來源。我們使用適合300毫米晶圓的最大正方形區域，剔除大量邊緣硅片。

第二， 針對寬泛的工況進行設計和測試。我們的核心能夠容忍更大範圍的變異。在時序收斂（即驗證電路滿足時序要求的過程）階段，我們在遠比行業常規更寬泛的工作條件下對設計進行驗證，從而確保在晶圓各處變異的情況下仍能實現預期性能。

第三， 在晶圓各區域獨立調節電壓。我們發明了一種技術，可在晶圓的84個分區內獨立調節核心電壓——對較慢區域提高電壓，對較快區域降低電壓，從而對性能進行精確控制。據我們所知，目前沒有其他芯片具備這一能力。

最終結果是在晶圓廠和工廠兩個環節均實現了極高的良率。我們通過工程化手段解決了其他人認為使晶圓級計算不可能實現的問題，從而達成了這一成就。

最後補充一點：有人將我們硬件出貨的相對較低毛利率視為良率問題的證據，而實際上這僅僅反映了我們製造能力的持續提升過程，以及在早期客戶特殊定價協議下的最終批次出貨情況。我們預計，未來幾個季度硬件毛利率將大幅改善，最終超越50%的長期目標。

能力

我們在各個方面持續提升能力：新系統與處理器、改進的軟件、先進的製造技術，以及提供行業最佳解決方案的合作伙伴關係。

儘管AI行業變化節奏極快，推理速度的重要性仍在持續提升，Cerebras依然是無可爭議的領導者。我們相信這一性能優勢將長期持續，為此我們的產品路線圖持續快速推進。

CS4即將進入全面量產，性能和吞吐量均將翻倍。

我們的下一代處理器——晶圓級引擎5（WSE-5），已部署於第五代CS5系統，已從晶圓廠如期歸來，甚至早於計劃。WSE-5於6月15日完成流片，芯片已回廠啓動，正在運行模型，並已進入整機測試階段。從流片到系統測試不足五個月，是出色的執行力體現。CS5的速度將比CS4提升一倍以上，預計於2027年初夏進入量產。CS5基於台積電5納米工藝節點，該節點的晶圓競爭相對不那麼激烈，晶圓成本也大幅降低。

我們的創新還延伸至完整解決方案領域。據我們所知，Cerebras是首家實現生產級異構分解式推理的公司。目前，我們的雲服務正在使用AMD GPU處理預填充（pre-fill），使用Cerebras CS3系統處理解碼（decode）。為支持生產級上線，我們構建了一套分解式推理軟件平台，兼容AMD及其他GPU產品，並將在Cerebras推理雲及部分數據中心客戶中部署同款方案。

分解式推理在相同功耗下能夠提供更多高速token，這意味着雲服務商每兆瓦獲得更高利潤，AI用戶獲得更低的每token成本。我們相信分解式推理將成為主流雲部署的默認配置之一。

我們的軟件棧持續成熟，雲服務實現了令人印象深刻的高可用性，系統運行速度不斷提升，新模型的啓動時間也已縮短至僅需幾天。

Cerebras是Kimi K3.1的零日上線合作伙伴——Kimi K3.1是月之暗面旗下的2.8萬億參數前沿級開源權重模型，或許是目前市場上最頂尖的開源權重模型。Cerebras上運行的Kimi K3.1不僅是業界最快，運行速度高達每秒2000個token。

走過近11年的歷程，我們繼續以驚人的速度創新。我們的團隊在順境與逆境中始終凝聚在一起，公司內部的活力與激情從未如此高漲。

我們為解決行業中最艱難的問題而感到自豪。

總結： 我們超越所有指標，全面上調第四季度指引，並預期2027年營收三倍增長。我們在各核心領域取得重要進展，包括新增兩家超大規模雲服務商客戶，在過去六個月內已累計贏得三家超大規模雲服務商。CS4已開始出貨，第五代處理器WSE-5已回廠，並以創紀錄的速度完成CS5整機測試。AMD生產級分解式推理已上線，對另一款2.8萬億參數模型的零日支持也以行業最佳性能成功實現。

下面，我將發言權移交給Bob。

Bob Komin（高級副總裁兼首席財務官）：謝謝Andrew，大家下午好。在介紹第三季度業績和第四季度展望的具體內容之前，我想先回顧一下我們的業務規模化歷程。

業務戰略背景

我們選擇在2025年初啓動雲服務，原因在於在這個快速演進的AI格局中，AI原生企業希望快速擴展算力，而不願自建數據中心。由於超大規模雲服務商會提前數年規劃其數據中心算力分配，往往無法為新硬件提供近期的自有設施空間。為了贏得基礎模型實驗室和超大規模雲服務商所需的大型部署合同，Cerebras需要證明我們的系統能夠在規模化場景下提供行業領先的推理性能。在私有云中充分評估我們的解決方案之後，這些客戶可以選擇購買硬件，或採購我們的雲服務。

為了儘快提供足夠的雲算力以滿足這些需求，我們選擇儘快租用數據中心產能，將私有云規模向吉瓦級推進。這一總體戰略被證明是正確的——數據中心產能目前已極為稀缺，而我們已有大量產能在合同中鎖定。

更重要的是，擁有私有云之後，我們得以向整個市場展示快速推理的價值，並進一步激發市場需求。由於新型大型數據中心從立項到投入使用需要15至18個月，為了加快滿足我們已有的大量需求，我們選擇從一家客戶處回租了部分自有設備。如前所述，這在短期內對毛利率造成了下行壓力，但也使我們能夠在客戶有需求時及時服務，從而拓展現有客戶、贏得重要新客戶。

如今，我們已贏得OpenAI等前沿實驗室，以及AWS等超大規模雲服務商，近期又新增了兩家超大規模雲服務商客戶。Cognition、Figma、Block、Built等領先客戶也已加入我們的雲平台。我們以客戶需求為導向，因地制宜——有時銷售硬件，有時提供雲服務。

此前，我們也已說明，2026年將是一個建設之年——擴大算力、提升能力、積累客戶，為2027年營收實現三倍以上增長奠定基礎。憑藉今年迄今取得的強勁進展，我們有充分信心實現這一目標。

第三季度業績

現在轉入第三季度業績，我很高興地宣佈，第四季度將是我們增長和核心財務趨勢的重要拐點。

我們已連續第三個季度超越核心財務指引。我們還提前實現了首次非GAAP純利轉正，早於預期。

提示一下，核心指標的定義及其與GAAP的調節表已包含在今日財報發布中，並可在我們的網站上查閱。

核心營收： 創歷史新高，達2.31億美元，按月增長10%，按年增長70%，超出我們2.15億美元指引中點1600萬美元，超出幅度為7%。

核心雲服務及其他服務營收： 同樣創下歷史新高，按年增長272%，達1.45億美元。第三季度雲服務營收按月增長13%。我們目前預計第四季度雲服務營收將基本持平。這一趨勢並非由定價或需求問題驅動——定價環境依然健康，我們解決方案的需求持續遠超供給。

雲服務營收的增長瓶頸完全在於數據中心產能。我們將於12月開始提升數據中心產能，為明年積蓄動能，但遺憾的是時間太晚，無法對第四季度產生實質影響。我們預計2027年數據中心產能將出現更為可觀的增加，主要增量將從明年年中開始釋放，屆時我們將交付目前已在合同中鎖定的700兆瓦數據中心產能的較大部分。

核心硬件營收： 本季度為8600萬美元，按月增長5%。我們看到客戶對快速推理服務的需求不斷增長，不僅來自我們的私有云，還來自與多家新客戶簽署的硬件採購合同。隨着這些硬件發貨計劃於第四季度啓動，核心總營收將出現大幅躍升。

第三季度至第四季度的核心營收按月增長將接近40%，按年增長約為85%。這些硬件訂單（包括甲骨文訂單）將至少持續發貨至2027年上半年。

正如Andrew前面提到的，我們今天還宣佈微軟成為新客戶。過去幾個月，我們的銷售管線規模增長超過10倍，驅動因素涵蓋多元化機遇，包括超大規模雲服務商、新興雲服務商、主權雲、企業客戶和AI原生公司等各類新老客戶的需求。

毛利率

第三季度核心毛利率為41%，較第二季度按月改善40個點子，並比我們的季度指引高出200個點子。

除了回租系統對毛利率的影響外，本季度我們還面臨一些逆風因素——來自多年前簽署的硬件採購協議（採用較低定價）的最後一批發貨正在消化。我們之前已指引，所有這些因素將造成暫時性毛利率下滑，低點將出現在第三季度。實際上，我們的表現優於預期——低點已於上季度（第二季度）出現。

現將第三季度核心毛利率分拆如下：

核心硬件毛利率 按月下降至31%，主要由年前客戶協議項下最後批次發貨所致。我們目前正以大幅提升後的現行價格執行硬件訂單，這也意味着從第四季度起毛利率將顯著改善。

核心雲服務及其他服務毛利率 大幅提升至46.9%，較第二季度提升510個點子。主要驅動因素是以更高定價和利潤率承接的新業務。部分被從客戶處回租數據中心產能和硬件的較高成本所抵消。我們預計這一情況將至少持續至2027年年中，直至我們擁有足夠的自有數據中心產能來滿足較高水平的雲需求。

綜合以上情況，第四季度核心毛利率預計將實現階梯式改善，提升700個點子，至中點值48%。我們預計核心總毛利率將在近期超過50%，並持續向60%的長期目標推進。

盈利能力進展

第三季度及年初至今，我們在盈利能力方面取得了強勁進展。核心經營利潤率按月改善170個點子，虧損率降至14.3%，超出指引中點近10個百分點。核心經營虧損與第二季度持平，約為3300萬美元。核心純利轉正，達3000萬美元。年初至今調整後核心EBITDA也實現正值，為200萬美元。

隨着第四季度營收和毛利率大幅增長，我們預計所有核心關鍵盈利指標（包括經營利潤率）將於下季度轉為正值。

剩餘履約義務（RPO）與OpenAI合同

截至9月30日，剩餘履約義務增至261億美元。我們按季度更新RPO，納入新籤業務，並根據剩餘承諾期內預計待確認金額的變化對現有合同價值進行調整。第三季度RPO不含9月30日之後簽署的新合同影響，包括甲骨文這一大額合同。

關於OpenAI合同的狀態，投資者提問頗多，因為其佔我們迄今已報告RPO的大部分。提示一下，該合同已在IPO前隨S1文件提交，是一份750兆瓦算力的照付不議（take-or-pay）合同。

合同包含衆多對雙方均適用的條款，其中有一條規定：若我們在交付算力方面出現延誤，OpenAI有權在此期間獲得抵扣額度，用於未來的承諾採購。我們已計算潛在延誤抵扣額度，並已在9月30日的RPO中予以扣除。

這些抵扣對營收和毛利率的影響較小，原因有二：一是佔RPO的比例相對較小；二是絕大部分營收將在未來數年內按比例確認，抵扣金額將隨之分攤。未來每個季度將根據最新估算進行更新，並在必要時反映在指引中。

若算力交付延誤持續達90天或以上，OpenAI和Cerebras雙方均有權取消該部分算力承諾（僅限該部分）。我們估計今年可能面臨取消風險的算力量，將低於總承諾兆瓦數的5%。

鑑於全球數據中心產能需求旺盛，我們在尋找並上線初始數據中心產能以滿足交付計劃方面，相較極為緊張的時間表花費了額外時間。根據我們團隊對各站點的頻繁實地檢查，我們目前預計將於2027年下半年追回進度，屆時未來延誤抵扣風險應會相應降低。

我們採取了保守態度，未假設任何延誤將因超出我們控制範圍的外部依賴因素而被豁免。若豁免情況發生，將減少我們所預估的延誤抵扣金額。

此外，即便OpenAI或Cerebras選擇取消某批次延誤算力，我們認為憑藉充足的市場需求，完全可以找到其他客戶承接。

OpenAI還保留了在初始750兆瓦承諾之外，另行採購最多1.25吉瓦算力的選擇權，最早可於2029年起上線。鑑於這還有三年時間，且AI領域變化之快，我們尚未就此展開討論。

資產負債表與資本效率

我們繼續保持強勁的流動性。第三季度末，現金、現金等價物、受限現金及有價證券合計約78億美元。我們還擁有最高8.5億美元的循環信貸額度，目前尚未動用。

今年1月獲得的10億美元預付流動資金貸款，以及作為OpenAI合同部分內容用於新數據中心產能裝修的非經常性直通費用的持續收款，已為今年迄今大部分淨營運資本需求和資本支出提供了資金。

我們不是一家新興雲服務商，而是業界最快推理解決方案的垂直整合發明者。我們的業務具備技術差異化所賦予的韌性，我們相信這將在長期內驅動更高的利潤潛力和現金創造能力。

我們的模式在已部署算力設備的資本投入方面也較低。對於我們在數據中心自主製造的大量設備——與其他選擇自研並部署AI芯片的公司類似——我們無需向第三方支付70%毛利率，也無需使用高價HBM，只需支付我們的物料清單（BOM）成本。這既降低了每兆瓦的相對資本支出，又使我們能夠生產最快速、最有價值的token。

這反映在我們的資本結構中——儘管我們私有云建設規模快速擴張，資產負債表上唯一的債務僅為OpenAI流動資金貸款。我們還持續從客戶處獲得預付款，這是提升資本效率的另一槓杆。

我們當前的資本結構包含充裕的現金和投資，負債極少，為我們以多種方式持續孖展、支撐快速增長提供了充分靈活性——這在當前資本市場環境下尤為有利。

展望

2026年第四季度展望：

• 核心營收：3.10億至3.30億美元

• 核心毛利率：47%至49%

• 核心經營利潤率：-1%至1%

2026年全年展望（上調）：

• 核心營收：9.40億至9.60億美元

• 核心毛利率：42%至44%

• 核心經營利潤率：-10%至-8%

總結

第三季度是Cerebras又一創紀錄的季度，第四季度亦將如此。我們靈活的硬件與雲服務兼售模式正在推動營收強勁增長，毛利率改善也比預期提前了整整一個季度。

我們在製造和數據中心產能規模化方面取得了顯著進展，這將使我們能夠在2027年實現營收三倍增長，同時核心毛利率向60%的長期目標持續推進。我們已展現出強勁的運營槓桿效應，並預計第四季度核心經營利潤將基本實現盈虧平衡，此後預計在2027年大幅向40%的長期經營利潤率目標邁進。

這種規模、增長與盈利能力的綜合優勢，使我們成為獨具特色的領先AI系統提供商。

最後補充一點：提醒大家，我們上市已逾180天，IPO股票鎖定期已於11月9日全部屆滿解鎖。

感謝大家聆聽我們的準備發言，下面請接線員開放提問通道。

問答環節

接線員：感謝各位。我們將開始問答環節，請稍候片刻。第一個問題來自Park Place的Tom O'Malley。請提問。

分析師（Tom O'Malley，Park Place）：

嗨，Andrew，嗨，Bob，感謝接受提問，也恭喜取得優異業績。第一個問題關於新合同——甲骨文和微軟。能否介紹一下兩筆合同的相對規模？另外，Bob，您提到甲骨文部分已納入RPO，能否告知已納入的具體金額？

Andrew Feldman：

Tom，很高興和你交流。關於微軟合作的更多細節以及我們達成的協議，我們將在明年上半年進一步披露，屆時也預計將開始產生收入。Bob？

Bob Komin：

Tom，關於RPO中納入的甲骨文部分，請稍作糾正——我們納入的是OpenAI的估算金額，即照付不議合同下的承諾收入總額，不含任何延期選項或附加選項，並已扣除我們認為可能需要支付的延誤抵扣額度。其中還包括：針對已為OpenAI簽約的數據中心，客戶為設施建設支付的非經常性費用，以及合同期內的每月經常性費用，這些均作為直通收入和直通支出在利潤表中確認。

Tom O'Malley：

明白，Bob。我剛纔說的是甲骨文，不是OpenAI，不過我們可以稍後再談。那麼，關於甲骨文部分——

Bob Komin：

我們為贏得超大規模客戶付出了巨大努力。而甲骨文的情況更加直接——目前我們在RPO中尚未納入甲骨文，因為協議是在9月30日之後簽署的。

Tom O'Malley：

明白，謝謝。後續問題是：我們看到前沿AI實驗室不僅能快速研發硬件（比如Jalapeno項目），還能加速模型在不同計算硬件上的部署，提升硬件通用性。請問貴公司如何從這一趨勢中受益，以及您對未來異構基礎設施的發展預期是什麼？這對Cerebras有何利好？

Andrew Feldman：

這是個非常好的問題。Profit公司在其S1或某條推文中提到，他們只用了約三天時間完成了AMD GPU的遷移上線。

這是一個非常有意義且重要的進展，尤其對於長期視角的觀察者而言。我認為，業界尚未充分認識到這對我們生態系統意味着什麼。

編譯器和底層軟件歷來是新架構面臨的根本障礙，它們天然有利於在位者，也是人們常說的"軟件護城河"的核心來源。如果Profit公司真能實現他們所說的，那就意味着底層軟件的價值將收縮，並隨時間趨近於消失。軟件護城河也將隨之收窄並消弭。

若底層軟件的價值趨於零，真正能夠提供價值的，就只剩下創新硬件。這意味着競爭分化將更多取決於硬件的差異化程度。

我認為，這對Cerebras這樣的創新硬件公司——以及其他採用全新架構的硬件先行者——是巨大的優勢，同時將削弱在位者長期以來享有的優勢地位。

這個問題問得很好，值得整個行業密切關注。謝謝。

接線員：感謝提問。下一個問題來自摩根士丹利的Joe Moore。請提問。

Joe Moore（摩根士丹利）：

謝謝。祝賀硬件業績表現強勁。請問關於雲業務排期方面的RPO問題，有沒有什麼具體情況可以重點關注？另外，您對在延誤演變為額外罰款之前解決問題的信心如何？

Andrew Feldman：

我認為我們在RPO中納入的數字是絕對最壞情況下的極為保守估計，因此我們有信心實際結果將優於這一預估。這類條款在大型數據中心合同中很常見——我們與數據中心建設方也有類似協議，延誤同樣會觸發相應條款。通常情況下，雙方會在屆時綜合商業考量後決定是否執行這些條款。我認為這是這類協議的慣常運作方式，未來也會如此。

Joe Moore：

好的。關於延誤的原因，我想大家都能理解土地、電力、建築等方面的挑戰。請問這是類似的原因，還是其他原因？

Andrew Feldman：

我們目前的延誤完全是土地、電力和建築方面的原因。

Joe Moore：

明白了。我們有算力，有所有物料，只是在等待土地、電力和建築方面的工程完工。

Andrew Feldman：

正是。謝謝，Joe。

接線員：謝謝。下一個問題來自花旗的Atif Malik。請提問。

Atif Malik（花旗）：

謝謝接受提問。Andrew，我有個關於產品路線圖的問題：CS4與CS3的交叉點預計何時出現？是2027年嗎？另外，CS4在吞吐量上有了顯著提升，如果沿着這一路徑推進到CS5及後續產品，在某個節點上，貴公司的芯片是否能單獨提供足夠快的速度和吞吐量，無需搭配GPU使用？

Andrew Feldman：

Atif，你好，很高興和你交流。首先，就在幾周前，我們所有的部署都是單獨使用CS3的，只是最近纔開始部署分解式推理方案，由此帶來了吞吐量的顯著提升，非常令人振奮。這是第一個觀察。

可見，CS3單獨使用效果已經很好，但分解式推理（我們目前正在部署，已進入正式可用階段）在高速token受限的情況下，能夠產生更多高速token。

關於CS3與CS4的交叉點，我預計將在2027年第一季度出現。產品路線圖目前看起來非常好，CS5進度超前。雖然我在準備發言中已提及，但從流片到芯片完成整機測試僅用五個月，確實是非凡的執行成果。CS5預計將於2027年初夏開始量產，性能比CS4翻倍，而CS4性能比CS3翻倍。

Atif Malik：

很好。Bob，關於第四季度雲營收指引持平的情況：在2027年營收三倍增長的目標中，能否幫助我們理解雲與硬件的業務結構？

Bob Komin：

我認為理解硬件業務結構的關鍵在於，這類訂單的規模可以非常大。我們希望在未來一兩個季度內提供一些關於發貨情況的指引。這在很大程度上取決於客戶數據中心是否準備就緒。可以說的是，第四季度和進入第一季度，硬件佔比將比過去幾個季度更接近50%。

至於2027年其餘時間的情況，在第四季度財報電話會議時我們會有更多信息，屆時將對2027年整體情況提供更完整的展望。

Atif Malik：謝謝。

接線員：謝謝。下一個問題來自Needham的Quinn Bolton。請提問。

Quinn Bolton（Needham）：

大家好，祝賀取得進展。Andrew，我想確認一下我理解是否正確：在RPO和您的假設中，您已經就潛在延誤抵扣做了預提，但目前尚未收到任何關於延誤算力的取消通知，是這樣嗎？

Andrew Feldman：正確。

Quinn Bolton：

好的，很好。第二個問題：市場上有一種擔憂，認為低批次GPU能夠實現快速推理。聽起來那是一種成本很高的token交付方式。能否比較一下Cerebras與低批次GPU配置的每token成本？

Andrew Feldman：

當然。GPU可以通過降低批次規模來換取更高的速度，但代價是犧牲吞吐量——低批次下吞吐量很低，而當你試圖提高速度時，GPU會進入低批次區間，總吞吐量變得非常小。

這是由架構特性決定的。可以這樣理解：GPU通過降批次確實能獲得一定程度的性能提升，但這樣做時，每token成本會急劇上升——同時服務的用戶數大幅減少，總token生產量極為有限。

隨着速度要求進一步提高，我們的優勢會越來越強。當速度達到GPU無論如何都無法提供的水平時，Cerebras是唯一的選項——在批次為1的情況下，GPU仍然無法與我們媲美。

關於成本交叉點：大約在每秒250至300個token時，我們在經濟性上更有優勢；到每秒500、800、1000個token時，我們的優勢會遠超對手；在800至2000個token的區間，GPU根本無法參與競爭。這就是當前競爭格局的基本面貌。這個問題涉及複雜話題，提得很好。

Quinn Bolton：謝謝，Andrew。

接線員：感謝提問。下一個問題來自TD Cowen的Joshua Bruckheimer。請提問。

Joshua Bruckheimer（TD Cowen）：

大家好，感謝接受提問，並祝賀微軟合作順利落地。首先，請談談在土地、電力和建築問題的背景下，您是如何分配算力的？看起來硅片和機架供應不是問題，那麼在增量硬件銷售方面還有多大空間？另外，鑑於雲客戶面臨土地、電力和建築方面的挑戰，是否與OpenAI討論過由OpenAI或其合作伙伴購買硬件並部署在他們自己的數據中心？謝謝。

Andrew Feldman：這個問題確實有兩層。Josh，第一層是：土地、電力和建築及其施工是否真的是限制因素？答案是肯定的。台積電已向我們做出了2027年充足晶圓產能的承諾，我們對此非常有把握。不使用HBM顯然也是極大的優勢，因為HBM目前供應極為緊張。

你第二層問題問得很好：這是否為我們在數據中心建設期間銷售硬件創造了機會？唯一需要注意的是，據我們所知，幾乎所有人的數據中心建設都在延期——包括OpenAI，包括我們知道的所有超大規模雲服務商數據中心。數據中心延期是全球性的普遍現象，並非我們獨有，我們的客戶同樣面臨這一制約。所以，答案是：是的，我們有產品供應；是的，我們正在向擁有數據中心的客戶發貨；但同樣，當前數據中心普遍延期，確實影響了實際進展。是否清楚了？

Joshua Bruckheimer：

明白，但三問中的最後一個，也是我提的問題裏比較難聽的一部分——OpenAI合同是否有可能轉為硬件採購？

Andrew Feldman：

抱歉，合同中確實賦予了他們這一權利，但據我們了解，他們自己的數據中心建設同樣落後於計劃。

Joshua Bruckheimer：好的，明白了。謝謝。那麼跟進問題——

Andrew Feldman：Josh，這已經是第七問了。

Joshua Bruckheimer：確實我的問題，我承認。能否談談甲骨文和微軟是如何向他們的客戶定位Cerebras的產品和服務？這是否主要體現為硬件銷售，然後根據超快推理需求來驅動客戶使用量？謝謝。

Andrew Feldman：當然。甲骨文合作的更多詳情已有所公布，微軟合作的細節將留到2027年披露。就甲骨文而言，他們採購的是硬件，部署在其位於美國的數據中心，我們正在合作，他們也在為此構建商業管線。目前興趣非常濃厚，我們絕不認為這只是一次性合作，這是一段大型合作伙伴關係的開端，我們的設備將作為OCI雲的組成部分部署在甲骨文數據中心。

Quinn Bolton：謝謝Andrew，我下個季度讓一次提問機會。

Andrew Feldman：用一個漢堡包換一個下季度的提問機會？

Quinn Bolton：成交。

接線員：非常感謝。今天的問答環節到此結束，現在移交給Sean做結束語。

Sean Dorsey（投資者關係負責人）：最後，提醒大家，我們將於下周11月17日出席在奧斯汀舉辦的TomorrowX峰會，以及12月9日出席在舊金山舉辦的巴克萊全球科技大會。感謝大家今天的參與。接線員，請關閉會議。

接線員：感謝各位，本次會議到此結束，請大家斷開連接。會議已結束。