--- 格式版本: 2 标题: "越过“内存墙”，AI推理时代的晶圆级革命与算力路线-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3839776750844808" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "found" 发布时间需复核: "否" 发布时间来源: "llm:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "Firecrawl/provider publishedAt 日期优先，且无证据表明为会议/活动/事件日期，判定为文章发布时间。" 发布时间校准置信度: "1" 发布时间候选数量: 10 发布时间严格候选数量: 3 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T12:50:39+08:00" 发布时间仲裁状态: "confirmed" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 16371 发现时间: "2026-08-10T12:01:02+08:00" 入库时间: "2026-08-10T04:50:56.332Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/bandwidth" 匹配关键词: - "内存" - "bandwidth" - "超节点" - "GPU" - "CPO" - "光" - "液冷" - "HBM" - "NVLink" - "Vera Rubin" - "SRAM" - "计算" - "量产" - "交付" - "部署" - "性能" - "时延" - "带宽" - "吞吐" 相关厂家: - "AMD" - "阿里" - "字节" - "Microsoft" - "AWS" - "Google" - "OpenAI" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 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Feldman 等人在硅谷创立，早期的创始团队悉数来自**一家叫SeaMicro的低功耗微服务器**，这家公司后来被AMD收购，随后： 2015年，创始团队确立“晶圆级计算”路线； 2016年，完成注册、A轮融资，进入隐身研发阶段； 2019年，发布首款产品WSE-1 芯片和CS-1系统，基于台积电16nm工艺； 2021年，发布第二代产品，基于台积电7nm工艺； 2024年，发布第三代产品（WSE-3 / CS-3），基于台积电5nm工艺，芯片和系统均在美国完成制造，是地道的纯美国制造的芯片系统。 ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260605/v2_bc953f6087e342b1a99b8c50fe7f2bcf@6187471_oswg209966oswg862oswg285_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) CS-3系统配置，包含1颗 WSE-3芯片 Cerebras的晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine, WSE）架构哲学，简单粗暴却直击痛点：**用物理空间的极致放大，换取对数据搬运延迟的极致压缩。** 普通芯片是把一片晶圆切成很多小芯片，比如英伟达GPU就是这种思路。 Cerebras反过来：不切，直接把几乎整片晶圆做成一颗超大芯片，叫 Wafer-Scale Engine，WSE。 传统芯片是将一整块300mm直径晶圆，切割成数百个小芯片而形成；而Cerebras选择保留整片晶圆，直接作为整个芯片。最新的WSE-3拥有4万亿晶体管、90万个AI核心，每个核心配备48KB本地SRAM，从而让整个芯片的的片上SRAM达到44GB，提供21PB/秒的片上内存带宽（on‑chip memory bandwidth）和214Pb/秒的网络带宽（fabric bandwidth），这是传统HBM带宽的数千倍。 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260605/v2_39bc81393ac541178acd0ac840167cea@6187471_oswg63860oswg575oswg306_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Cerebras WSE的内存带宽是英伟达B200封装芯片的**2625倍**，打破了大模型推理场景下的内存带宽瓶颈。 在Cerebras的架构中，模型权重从来都不会存在SRAM上，而是在片外存储MemoryX上，并逐层向大芯片上转移。实现方式是将神经网络模型的权重存储与计算单元相互分离。 所有模型权重均外置存放于内存扩展模块MemoryX中，网络每一层计算所需的权重，会按需逐层传输至CS-3系统。权重存储在MEMORY X的DRAM与闪存内，并以满带宽速率向CS-3系统传输。这些权重不会存入CS-3系统，就连临时缓存也不会留存，CS-3依靠核心底层的数据流机制完成运算。 Cerebras凭借晶圆级架构，在受限于内存带宽的LLM推理中，展现出降维打击般的壁垒。逐Token生成时，权重按层从片外MemoryX流式传输至CS-3，跑不同的模型，token速率是英伟达B200的1.5 - 5倍。 ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260605/v2_b47fff9f153d444198637cffe726e882@6187471_oswg73720oswg570oswg354_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 英伟达DGX B200 GPU versus Cerebras CS-3芯片，跑不同大模型的Token速率比较 其优势核心在于：CS-3的44GB片上SRAM提供21 PB/s（B200的2625倍）超高带宽与214 Pb/s互联，使权重流传输摆脱HBM接口限制。故在TTFT（Time To First Token，从请求发出到模型返回第一个token 的时间）、长上下文以及智能体工作负载上，表现尤为突出。 虽然权重外置于MemoryX按需逐层加载且不在片上缓存，CS-3依靠核心数据流机制在SRAM完成全FP16精度无损运算；凭借线性性能扩展，其在多用户并发推理下亦释放出惊人的总吞吐。 **除了带宽，还有功耗的优势**。近期，中际旭创董事长刘圣演讲中也提到，客户对于光模块的要求是1 pJ/bit，而当前是10 pJ/bit。在Cerebras芯片中，互联的功耗只有0.15 pJ/bit, 而当前GPU的互联功耗是10 pJ/bit。 ![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260605/v2_225a79eed3b1468b91d97e3a479f62f1@6187471_oswg62379oswg862oswg316_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Cerebras互联与GPU互联架构的带宽和功耗对比 由此可见，如果Cerebras的晶圆级大芯片架构成为AI推理甚至训练的主流，也许将会对传统光模块和CPO（共封装光学）的出货量产生显著的抑制和结构性改变。核心逻辑在于：光模块和CPO的高需求，本质上是为了解决GPU集群中“芯片间互联”和“节点间互联”的带宽瓶颈；而Cerebras的架构恰恰是通过“消除分布式互联”来解决问题的。 ## **反直觉：晶圆级大芯片的“真假”硬伤** 芯片的核心永远在于Trade Off（取舍之道）。Cerebras为了片上SRAM的极致带宽，也带来一些问题。 **良率低？** 恰恰相反，单个AI核心尺寸减至0.05平方毫米（H100 单个运算核心尺寸的1%），因此良率反而更高。通过片上的路由，可关停和绕过有缺陷的核心，从而使得与传统多核处理器相比，缺陷容忍度提升了100倍。其实整个芯片有100万个AI核心，但是考虑了良率，对外声称是90万个AI核心。 **只擅长推理，不擅长训练？** 在Cerebras成立的数年之内，训练是主流课题，因此公司始终围绕着训练做了大量工作，只是推理需求火爆后，大家发现其在推理方面的优势更明显。 实际上简化的分布计算，也带来了代码复杂度降低、通信开销降低的一系列优势。 在4000块GPU上训练一个1750亿参数的模型，通常需要大约2万行分布式训练代码。 Cerebras 实现了565行代码的等效训练——整个模型可安装在晶圆上，且不需处理数据并行复杂性。 **SRAM缩放已死，核心优势面临物理天花板。** 第三代产品基于台积电5nm，其SRAM容量仅仅比基于台积电7nm的第二代产品增加了10%，在5nm之后，SRAM单元面积几乎不再随制程进步而缩小。 这意味着Cerebras无法再像过去那样，通过升级台积电制程（如从5nm走向3nm）来显著增加其核心优势（SRAM容量）。 受限于晶圆尺寸、散热能力及制造成本，片上SRAM等存储资源难以与计算核心同步线性扩展，资源配比遭遇瓶颈。这几乎堵死了其进化之路。 ![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260605/v2_c7d825ed837040fab2be6c673557efda@6187471_oswg39653oswg1080oswg459_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) Cerebras 三代产品技术规格 **散热、工艺与生态的三重炼狱。** 整片晶圆集中发热，热流密度较高，必须依赖定制机房和专用液冷系统，此外，生态通用性意味着客户必须适应其定制化的软件栈，与现有CUDA等通用编程框架的兼容性弱，软件移植与适配成本高昂。 **片外带宽低，成为扩展“孤岛”。** 由于晶圆级物理设计的限制，WSE边缘能够引出的I/O引脚数量极其有限，导致其I/O带宽仅为150GB/s。这与英伟达NVLink动辄1.8TB/s的双向带宽相比，犹如蜗牛。这意味着WSE极难向外高速扩展。尽管Cerebras的SwarmX互联在多系统组合上做得尚可，但在需要多芯片高速互联的超大模型面前，极低的片外带宽成为了结构性的物理枷锁。 ## **路线之争：大厂自研，Cerebras的窗口期还剩多久？** 大厂解决“推理需要更高带宽+更低延迟”的方法，不止wafer-scale一条路，他们正在通过三条并行路径，对初创公司的技术红利进行围剿。 **① 自研 ASIC芯片** Google TPU v8已经分裂为training-specific和inference-specific两个版本；AWS Trainium 4在路上；Microsoft Maia已在Azure内部使用，基于台积电 3nm 工艺构建，原生 FP8/FP4 张量核心，重新设计的内存系统，配备 216GB HBM3e，272MB 片上SRAM；甚至连Anthropic都开始评估自研inference chip。 这条路径的概率极高，它将直接导致“第三方inference采购”在2028年的TAM（总可达市场），上限被压缩10%到25%。 **② 标准Packaging路线的工艺通用化** 这是对Cerebras最直接的降维打击。 TSMC的SoW（System-on-Wafer）已经向客户广泛开放，CoWoS 9.5x interposer也将在2027年上线。 这两个产品做的事——把多颗die在wafer级别stitching——本质上就是把Cerebras的物理工艺通用化、平民化。 **英伟达的Vera Rubin将在2026下半年进入这个生态。** Cerebras自家做的cross-reticle stitching虽是独占，但独占的窗口期最长只有2到3年，到2027 - 2028年之后，其工艺壁垒将被台积电的先进封装稀释。 **③ 光互联/光计算的突围** 电子芯片的互联与内存墙已至极限，光子的高带宽、低延迟、零串扰是终极解法。 以Lumentum为代表的光学路线正在崛起。Wafer-scale的最大优势就是片上计算，但模型必然越来越大，wafer scale往上的高速互联是刚需。 随着CPO（共封装光学）和Optical Interconnects的成熟，未来我们极有可能看到光I/O直接引入WSE晶圆，打破电互联枷锁；而英伟达也可能通过收购LPU（如Groq）等具备特定架构优势的公司，结合光互联，开发兼容现有NV超节点软件的晶圆级系统。 ## **悬崖上的狂奔：Cerebras的商业与交付** Cerebras目前正面临一场由巨额订单倒逼的悬崖式狂奔。 与OpenAI等头部大客户的交易，迫使Cerebras从一家芯片公司转型为新型云服务商。它不再只是卖硬件，而是需要在短期内锁定并建设海量的数据中心电力和设施。 根据合同要求，Cerebras需要在2026 - 2028年每年交付250MW的数据中心容量。然而，晶圆级系统对机房的要求极高，无法直接塞进传统的风冷IDC。目前，Cerebras在数据中心容量的筹备上进度已经明显落后于合同要求。 从流片到建厂，从电力审批到冷却系统部署，这是一个重资产、长周期的泥潭。 ## **尾声：向左还是向右？** 回到最初的命题，**当推理算力拐点已至，算力架构的核心永远在于取舍。** 没有绝对的对错，只有在最重要负载下的相对最优解。负载其实已经在变。 Cerebras向左，选择了极致的物理优化，用整片晶圆和海量SRAM换取单任务下的极致低延迟，这对首token延迟极度敏感的场景下是无敌的。 英伟达向右，选择了保持通用性，用HBM + NVLink + 超大集群吞吐，应对负载的千变万化，以不变应万变。 风起云涌，前路未卜。正是这种技术与商业的双重不确定性，才孕育着颠覆的可能。在通往AGI的算力洪流中，现在下定论还为时尚早——因为不确定，才有机会。 本文来自微信公众号[“大蒜粒机研所”](https://mp.weixin.qq.com/s/kaJcOQjta6gmwJ5QcbkDyQ)，作者：霹雳游侠，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 品牌专题 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=e7213363ad05f20b84596f5988b1b439¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly90b3BpY3MuMzZrci5jb20vdG9waWMvMzkwNjQwODg1ODg0OTUzOQ¶m.adsdk=UaC6ZT-pfeztErAYSSmb1XuIhuTamTxUl1xgx4KugjPcF1ymeK2yFZs6mHuXlvUA17krgMn9fGvHIUZv1jLtgw) +1 23 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/6187471)[大蒜粒机研所](https://36kr.com/user/6187471)特邀作者 **2**_收 藏_+1**0**_评 论_ ![Image 8: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3839776750844808)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3839776750844808&title=%E8%B6%8A%E8%BF%87%E2%80%9C%E5%86%85%E5%AD%98%E5%A2%99%E2%80%9D%EF%BC%8CAI%E6%8E%A8%E7%90%86%E6%97%B6%E4%BB%A3%E7%9A%84%E6%99%B6%E5%9C%86%E7%BA%A7%E9%9D%A9%E5%91%BD%E4%B8%8E%E7%AE%97%E5%8A%9B%E8%B7%AF%E7%BA%BF) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3839776750844808)后参与讨论 提交评论 0/1000 商业策划 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=04dd7750552f94666ad27c4d24376a58¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly9tcC53ZWl4aW4ucXEuY29tL3MvRnNJLTZPTFNrU3Q0ZjdzbnpUWllOUQ¶m.adsdk=1sqmRrJmBI5QWxTmayD11yo7sFK2TNqLHxbYjwaA7CHOI9h5oP_a8KXbWBIboLw6JmLylw87_VQ5auMxke0AaA) 你可能也喜欢这些文章 [](https://36kr.com/p/3930236944596099)[视频生成模型正在争夺什么？](https://36kr.com/p/3930236944596099) [](https://36kr.com/p/3930314422533512)[1200亿美元之上，中国服务器厂商重新排位](https://36kr.com/p/3930314422533512) [](https://36kr.com/p/3933141502868617)[硅谷模型厂正在比谁的 Agent 更能闯祸，背后全是营销剧本](https://36kr.com/p/3933141502868617) 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36氪](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260807/v2_ba5aaf880d3646679c67958cae65dbb1@000000_oswg209400oswg600oswg400_img_jpg?x-oss-process=image/format,webp)](https://36kr.com/p/3839776750844808) ## 36氪AI测评 选靠谱AI，看真实评测 查看 36氪AI测评官方交流社区 加入 ## 36氪项目推荐 咨询项目审核和入驻 联系 36氪项目推荐订阅号 关注 ### 下一篇 [我的新同事，被AI劝走了](https://36kr.com/p/3840088095132167) AI+法律的应用者悖论 2026-06-05 关于36氪 * [城市合作](https://36kr.com/station-business) * [项目推荐](https://36kr.com/seek-report-new) * [我要入驻](https://36kr.com/p/3839776750844808) * [投资者关系](http://ir.36kr.com/) * [商务合作](https://36kr.com/p/3839776750844808) * [关于我们](https://36kr.com/pages/about) * [联系我们](https://36kr.com/p/3839776750844808) * [加入我们](https://zhaopin.36kr.com/) * [36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/)[36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/zh)[36氪欧洲站](https://eu.36kr.com/de)[Ai产品日报](https://www.aicpb.com/) [网络谣言信息举报入口](https://36kr.com/refute-rumor-notice) 热门推荐 * [热门资讯](https://36kr.com/hot-list/catalog) * [热门产品](https://36kr.com/project) * [文章标签](https://36kr.com/tags) * 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