IPO前夜，Cerebras遭软银、Arm收购突袭？

芯东西（公众号：aichip001）
编译 刘煜
编辑 陈骏达

芯东西5月14日消息，据彭博社昨日报道，知情人士透露，英国半导体IP巨头Arm及其控股股东软银，在AI芯片研发公司Cerebras启动IPO的数周前，向其提出收购意向，但该收购提议被Cerebras拒绝。

软银、Arm与Cerebras三方代表对此事均不予置评。

软银一直在加码布局芯片赛道。其斥资65亿美元（约合人民币441亿元）收购美国无晶圆芯片设计公司Ampere Computing的交易，已于去年年末完成交割。

与此同时，Arm正持续加码其产品矩阵扩张。该公司原本主营半导体技术授权业务，今年3月下旬推出首款自研数据中心CPU——Arm AGI CPU。市场普遍看好此次战略转型有望开启新一轮高增长周期，带动Arm年内股价涨幅接近翻倍。

该公司管理层希望抓住AI数据中心需求爆发的红利。该赛道已让英伟达跻身全球市值最高企业之列。

软银与Arm意图收购的Cerebras公司，以一套全新技术路线切入AI芯片赛道：其技术核心是在单张硅晶圆上制作超大型芯片。行业常规工艺，是在单张硅晶圆上批量切割、量产多颗小型芯片，因此市面主流处理器的芯片尺寸要小的多。

Cerebras的晶圆级集成架构，能够削减芯片间数据传输产生的延迟与功耗，提升AI模型训练和推理的响应速度与算力密度，适配大模型高并发、低时延的运行需求。

该公司联合创始人兼CEO Andrew Feldman曾将这场产业变革，类比为互联网向高速网络时代的升级转型。他称：“当前生成式AI推理仍处于拨号上网时代。速度创造市场。更快的推理将为AI带来宽带之于互联网般的变革——解锁所有慢速时代无法实现的全新应用与商业模式。

由此可见，软银与Arm此番有意收购Cerebras，或是意在补齐AI算力版图，为自身在AI的整体布局增添筹码。

有意布局这类算力资源的并非只有软银与Arm两家。据CNBC称援引Elon Musk起诉OpenAI一案的庭审证词披露，早在2017年，OpenAI就考虑与Cerebras合并，并认为这家芯片企业有望助力其实现AGI目标。

OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman在邮件中写道：“独家使用Cerebras硬件，将让OpenAI在硬件层面形成对谷歌的压倒性优势。”

今年1月，OpenAI与Cerebras正式达成合作，该合作协议称，Cerebras将为OpenAI提供750兆瓦的超低延迟AI算力，这批算力将在2028年之前分批次陆续上线。

紧随其后，OpenAI于2月份推出GPT‑5.3‑Codex‑Spark研究预览版模型，该模型依托Cerebras的Wafer Scale Engine 3完成研发与训练部署。

彭博社称，Cerebras此番IPO有望成为年内迄今规模最大的上市交易，募资体量可比肩Arm 2023年创下的半导体行业IPO纪录。该公司计划借力当前资本市场对AI芯片板块的投资热潮，顺势完成大额融资，对标并挑战英伟达。

今天，据CNBC报道，Cerebras将IPO发行价定为每股185美元（约合人民币1255.2元），超出市场预期发行区间。Cerebras本次将发行3000万股，通过IPO募资55.5亿美元（约合人民币376.6亿元）。其承销商还拥有超额认购450万股的选择权。

以本次IPO发行价计算，Cerebras完全稀释后估值达564亿美元（约合人民币3826.8亿元）。Feldman所持股权价值约19亿美元（约合人民币128.9亿元）。

相关备案文件显示，截至2025年末，Brockman持有约7.8万股Cerebras股份，按IPO发行价计算价值1440万美元（约合人民币9770.5万元）。备案同时披露，OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman截至去年12月31日持有约8.9万股Cerebras股份，对应市值约1650万美元（约合人民币1.1亿元）。

此次参与Cerebras IPO的其他投资方包括：持股价值约38亿美元的Fidelity，持股价值约33亿美元的Benchmark，持仓估值约28亿美元的Foundation Capital以及持股价值约25亿美元的Eclipse。

结语：收购意向落空，Cerebras IPO即将落地

软银借Ampere切入数据中心服务器CPU市场，Arm也通过推出自研数据中心CPU，进一步加深其在AI赛道的卡位与落地。

若如外媒爆料所述，双方此前意图收购Cerebras，或是想借助其独有的晶圆级芯片技术，弥补自身在大模型低延迟算力领域的短板。

Cerebras最终拒绝软银与Arm的收购邀约、选择独立IPO，依托本次上市募资及与OpenAI的深度业务合作，维持自主独立的发展路径。伴随Cerebras IPO明天收官，其独立深耕晶圆级芯片路线的发展路径或将更为清晰。

来源：彭博社、CNBC