有知情人士跟路透社说，Cerebras Systems 下周一就要开始向投资者推销股票了，计划每股卖115到125美元。
这家人工智能芯片制造商正第二次冲击上市。去年10月撤回了首次上市计划。
Cerebras 发了份不错的财报，截至去年12月31日，营收5.1亿美元，比前一年的2.903亿涨了不少。每股赚了1.38美元，而前一年还亏了9.90美元。
摩根士丹利、花旗、巴克莱和瑞银这几家银行，负责操刀这次股票发行。
行业正在转型
Cerebras 的策略不是随便定的。AI行业正从开发新模型转向实际应用。这个转变给和英伟达（纳斯达克代码：NVDA）竞争的小公司带来了好机会。据 Cryptopolitan 报道，就连OpenAI 也不买英伟达推理硬件的账。
这是因为运行AI模型——也就是推理——需要的能力和训练模型不一样。这就让专业芯片制造商有机会在市场中找到自己的位置。处理大批量信息需要的计算能力、内存和数据传输速度平衡，和运行AI聊天机器人或编码助手不一样。
这种多样化的需求让推理市场更加五花八门。有些任务在传统图形芯片上表现更好，有的则需要更高级的设备。
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英伟达去年12月以200亿美金收购Groq，体现了这个趋势。Groq制造的芯片用了速度很快的SRAM内存，能够比标准图形芯片更快地处理AI响应。但由于其芯片计算能力有限且基于较旧技术，该公司难以扩展规模。
英伟达通过分工解决了这个问题。它使用常规图形芯片来处理生成AI响应中的重计算部分（称为预填充），同时利用Groq的芯片执行更快的解码步骤，后者所需计算较少但需要快速读取数据。
其他大型公司也在采取类似做法。亚马逊云服务（AWS）在一次大型科技会议后不久宣布了自己的拆分方案。它将用于预填充工作的自定义Trainium芯片与用于解码操作的Cerebras晶圆级芯片相结合。
英特尔也参与了，表示打算把图形芯片与另一家初创公司SambaNova的处理器搭配使用。图形芯片将负责预填充，而SambaNova的芯片则处理解码。
大多数较小的芯片公司已经在解码工作上取得了成功。SRAM内存虽然存储容量不大，但速度极快。只要有足够的芯片，或者像Cerebras制造的那种超大芯片，这些系统就能在解码任务中表现出色。但这些公司并没有就此停步。
新技术挑战芯片拆分方案
另一家初创公司Lumai本周宣布，他们制造了一种芯片，用光代替电，来执行AI核心的数学运算。这种方法比传统芯片耗电少得多。
该公司预计，其即将推出的 Iris Tetra 系统到2029年将实现每秒百亿亿次运算（exaOPS）的AI性能，而功耗仅为10千瓦。
这些芯片结合了光学和电子元件，但在推理过程中，光承担了大部分计算工作。Lumai计划首先将这些芯片用作独立替代图形芯片，用于批处理任务。随后，该公司希望将它们也用于“预填充（prefill）”任务。
并非所有人都认为把工作分开到不同芯片上是合理的。Tenstorrent本周推出了其Galaxy Blackhole系统，CEO Jim Keller对这种方式提出了批评。
“行业内的每家公司都在结对构建层层加速器。CPU运行代码，而GPU加速CPU；TPU加速GPU，LPU加速TPU，以此类推。这导致复杂的解决方案，多半很难适应AI模型和用途的变化。在Tenstorrent，我们认为更通用、更简单的方法会奏效，”凯勒说道。
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