2026 會計年度第三季財報法說會，2026 年 11 月 12 日
Cerebras 公布的第三季財報全面超越自身財測，並上調第四季及全年展望。然而，這場法說會也包含了該公司迄今最直接的坦承：其 OpenAI 合約進度已經落後。管理層表示，針對 OpenAI 交易的「初期分批交付（initial tranches）進度落後」，已從剩餘履約義務（RPO）中扣除預估的延遲補償金（delay credits），並預期第四季雲端營收將呈季增持平，主因是資料中心產能面臨實質瓶頸。
OpenAI：延遲、補償金與合約取消權利
執行長 Andrew Feldman 直接回應了投資人對 OpenAI 的揣測。他表示，OpenAI 依然是「非常大型的客戶與緊密的夥伴」，OpenAI 在第三季的業務規模較第二季有所成長，且預期未來將進一步成長。他也坦言，在 OpenAI 基於 Cerebras 推出超高速預覽版（ultrafast preview）獲得熱烈迴響後，「Cerebras 沒有足夠的產能來支援大規模全面推出（broad rollout）」。合約所需的資料中心產能之規劃與上線時間，比公司預期的還要久。Feldman 同時指出，投資人應預期 OpenAI 將在多種硬體解決方案中建立產能，並將在這些選項中淘汰舊模型、部署新模型。他反駁了關於 Cerebras 系統無法支援大型前沿級（frontier-scale）模型的謠言，強調 CS4 與 CS5「絕對有能力勝任」。
財務長 Bob Komin 則說明了合約機制。這項向美國證券交易委員會（SEC）提交 S-1 檔案的 OpenAI 協議，是一份針對 750 百萬瓦（megawatts）的無條件履約或支付（take-or-pay）合約。若 Cerebras 延遲交付產能，OpenAI 有權針對未來已承諾的採購金額扣抵補償金。Cerebras 已計算出潛在的延遲補償金，並自截至 9 月 30 日達 261 億美元的 RPO 中予以扣除。Komin 表示，據估計，這些補償金佔 RPO 的比例相對較小，並將在未來幾年內按比例分攤，因此對營收與毛利率的影響微乎其微。他指出，公司採取了保守的作法，未假設任何因公司控制範圍以外之外部依賴因素所造成的延遲能獲得免責。
若延遲達到 90 天或以上，任一方均可取消該部分的產能。Komin 表示，今年可能面臨取消風險的金額佔總承諾容量的 5% 以下。Feldman 在問答環節中證實，目前尚未收到任何因產能延遲而遭取消的通知。公司現預估將於 2027 年下半年重回正軌。Komin 補充，若某個分批交付遭取消，「我們相信市場需求依然充足，且我們能找到其他客戶來消化。」Feldman 將 RPO 的扣除額形容為「我們可能遭遇的最糟極端情況」，並表示 Cerebras 預期實際表現會更好。他並指出，公司與資料中心建商自身的協議中，也存在類似的罰款條款。
談到延遲原因，Feldman 講得非常具體：「目前的延遲完全在於土地、電力與外殼（land, power and shell）。我們有產能，我們有所有材料，我們在等待電力外殼的完工。」他表示，各家資料中心全面面臨延遲，包括為 OpenAI 及超大規模雲端業者（hyperscalers）興建的設施在內。當被問及 OpenAI 是否可能將部分合約轉為硬體採購時，Feldman 表示合約賦予他們這項權利，但 OpenAI 自身的資料中心進度同樣落後。OpenAI 亦擁有自 2029 年起增購 1.25 吉瓦（gigawatts）的選擇權，Komin 表示雙方尚未就此進行討論。
第三季表現優於預期；第四季硬體展望走高，雲端營收持平
核心營收創下 2.31 億美元的歷史新高，較上一季成長 10%，年增 70%，比 2.15 億美元的財測中位數高出 1,600 萬美元或 7%。核心雲端及其他服務營收為 1.45 億美元，年增 272%，季增 13%。核心硬體營收為 8,600 萬美元，季增 5%。Cerebras 自成為上市公司以來，首次實現非美國通用會計準則（non-GAAP）淨利轉正，核心淨利達 3,000 萬美元。
針對第四季，公司預估核心營收介於 3.10 億萬美元至 3.30 億美元之間，隱含季增率接近 40%，年增率約為 85%。這項成長主要來自第四季開始出貨、並將持續至至少 2027 年上半年的新硬體訂單（包含 Oracle）。然而，雲端營收預期將呈季增持平。Komin 表示，這並非定價或需求問題：「定價環境健全，且市場對我們解決方案的需求持續大幅超越供給。」雲端成長完全受限於資料中心產能，該產能預計於 12 月開始拉升，「但不幸的是，這對影響第四季而言為時已晚。」Komin 指出，第四季與第一季的硬體營收佔比將較前幾季更接近 50%，更完整的 2027 年展望將於第四季法說會上公布。
2026 全年展望經上調後，核心營收預估為 9.40 億美元至 9.60 億美元，核心毛利率為 42% 至 44%，核心營運利益率（operating margin）為負 10% 至負 8%。管理層持續預期 2027 年營收將成長超過三倍。Komin 表示，在過去幾個月中，來自超大規模業者、新一代雲端（neo-clouds）、主權 AI（sovereigns）、企業客戶及原生 AI 企業（AI natives）的潛在訂單管道（pipeline）成長幅度遠超過 10 倍。
毛利率：第二季已見谷底，第四季躍升 700 個基點
第三季核心毛利率為 41%，季增 40 個基點，比財測高出 200 個基點。Komin 表示，低點落在第二季，比公司先前預測的時程提早了一季。核心硬體毛利率較上一季下滑，主因是執行了一份多年前簽署、採較低定價的採購合約之最後幾批出貨。Feldman 表示，這些出貨適用於提供給早期客戶的特殊定價。雲端毛利率則受惠於以較高定價成交的新業務，改善至 46.9%，較第二季提升 510 個基點。這部分成長部分被以下作法所抵銷：為填補產能缺口，以較高成本向某個客戶回租部分 Cerebras 自家硬體，Komin 預期這項成本將持續至至少 2027 年年中。
展望第四季，以中位數計算，核心毛利率預估將躍升 700 個基點至 48%，管理層預期短期內將超越 50%，並朝 60% 的長期目標邁進。第三季核心營運利益率為負 14.3%，比財測中位數優將近 10 個百分點，預估第四季將介於負 1% 至 1% 之間。管理層的長期營運利益率目標為 40%，並預期在 2027 年朝此目標取得顯著進展。
晶片良率：管理層正面迎戰空頭論點
Feldman 表示，金融界仍存在一些根深蒂固的迷思，即 Cerebras 系統無法支援大型模型，以及製造良率偏低。他指出這兩點皆非事實，並花了許多篇幅談論良率。來自台積電（TSMC）的晶圓廠良率（fab yields）與參數良率（parametric yields）雙雙表現優異。該設計採用大約 100 萬個相同的晶粒（tiles），並保留一小部分作為備用，因此硬體無論在晶圓廠內或實際部署場域中，都能自動繞過瑕疵。
針對晶圓整體的參數變異（parametric variation），Cerebras 透過截取 300 毫米晶圓中可容納的最大正方形來剔除最脆弱的外圍邊緣，並在較競爭對手更廣泛的運作條件範圍內驗證時序（timing），同時在 84 個晶圓區域獨立調校核心電壓。「據我們所知，沒有其他晶片具備這項能力。」Feldman 說道。他將偏低的硬體毛利率歸因於持續進行的製造產能擴增（ramp）以及執行特殊定價的最後出貨，而非良率問題，並預期硬體毛利率最終將超越 60% 的長期目標。
客戶群：微軟成為第三家超大規模雲端業者
Cerebras 宣布與微軟（Microsoft）達成雲端合約，微軟與 AWS 及 Oracle 並列，成為其在六個月內贏得的三大超大規模雲端客戶。Feldman 表示，更多細節將於明年上半年公布，屆時預期將開始認列該合約營收。會中未透露任何規模數據。Oracle 正在採購硬體以部署在其美國資料中心，作為 OCI 的一部分，預計於夏季推出搭載 Cerebras 算力的推論服務（inference service）。Feldman 表示：「我們認為這不會是我們彼此合作的最後一筆交易。」Cerebras 同時也在拓展新一代雲端（neo-clouds）管道（包含 Fireworks），並點名了 Cognition、Sigma、Block 以及某個消費者助理平台等雲端客戶。Feldman 表示，客戶向公司反映，高速 tokens 正是他們「獲利最高的核心資產」。
產能：已簽約 700 百萬瓦，多數位於美國境外
Cerebras 已確保約 700 百萬瓦的資料中心總產能，預計於 2027 年底前交付，其中超過 75% 的 2027 年產能將在美國境外上線。位於加拿大、法國和挪威的新設施將在未來幾個月內投入運作，公司並在挪威和芬蘭簽訂了額外產能，同時正處於敲定聖保羅（Sao Paulo）站點的最後階段。Feldman 表示，Cerebras 正就數吉瓦的額外產能進行深入談話，並指出瞬息萬變的美國政策環境可能是本土發展的潛在挑戰。Komin 表示，大部分產能拉升將自 2027 年中期開始，大型新資料中心的建置上線通常需要 15 至 18 個月。
在製造方面，Feldman 表示透過與 Flex 和 Sanmina 合作，Cerebras 預計在 2026 年結束時，製造產能將達到年初的 10 倍以上，並計劃於 2027 年增加更多工廠。台積電已承諾提供 2027 年充足的晶圓供應。該公司不使用高頻寬記憶體（HBM），Feldman 預期記憶體短缺與價格漲勢將延續至 2028 年，這將進一步推高競爭對手的成本。
技術藍圖：WSE-5 晶圓已回廠，多元分散式推論全面上線
WSE-5 於 6 月 15 日完成光罩試產（taped out），目前已自晶圓廠返回、執行模型並在機箱內進行測試。Feldman 稱讚這是「非凡的執行力」，在不到 5 個月內就從試產推進到系統測試。CS5 的效能將是 CS4 的兩倍以上，採用台積電競爭較不激烈且成本低得多的 5 奈米製程節點，預計將於 2027 年初夏投入生產。
Cerebras 同時推出了生產規模的異質分散式推論（heterogeneous disaggregated inference），使用 AMD GPU 進行預填（prefill），並以 Cerebras 系統進行解碼（decode）。Feldman 表示，這將使資料中心每百萬瓦交付的高速 tokens 數量提升高達 5 倍，並預期這將成為主要雲端部署的預設方案。直到幾週前，所有的部署仍全數由 CS3 獨力承擔。Cerebras 是 Moonshot 旗下參數規模達 2.8 兆的模型 Kimi K3.1 的 Day 0（首發日）合作夥伴，Feldman 指出該模型在 Cerebras 系統上運行速度高達每秒 2,000 個 tokens。
針對巴克萊銀行（Barclays）分析師 Tom O'Malley 的提問，Feldman 認為，前沿實驗室在約 3 天內於不同硬體上調校模型的強大能力，正在削弱過去對既有業者有利的底層軟體價值。在他看來，這將差異化競爭交回給硬體，並「對像 Cerebras 這樣具創新力的硬體公司而言是一大巨大優勢。」
來自低批次 GPU 的競爭
當被問及來自低批次（low-batch）GPU 的快速推論競爭時，Feldman 指出 GPU 是以吞吐量交換速度，因此隨著速度提升，每個 token 的成本也隨之飆升。他指出，當速度達到每秒約 250 至 300 個 tokens 時，Cerebras 開始變得更具經濟效益；而在超越每秒約 500 個 tokens 後，Cerebras 則「極具」成本優勢；他並表示在每秒 800 至 2,000 個 tokens 的區間內，GPU 完全無法競爭。即使在批次大小（batch size）為 1 的情況下，GPU 也無法匹敵 Cerebras 的速度。
資產負債表
Cerebras 第三季結束時的現金、約當現金、受限制現金及有價證券總計達 78 億美元，此外還有高達 8.5 億美元的未動用循環信用額度。唯一的債務是 1 月份獲得的 10 億美元 OpenAI 營運資金貸款。Komin 指出，Cerebras 製造設備時僅支付物料清單（bill-of-materials）成本，而非第三方高達 70% 的毛利率，這降低了每百萬瓦的資本支出。他亦指出，IPO 閉鎖期解禁已於 11 月 9 日全面完成。管理層將出席 11 月 17 日在奧斯汀（Austin）舉行的 Tomorrow Summit，以及 12 月 9 日的巴克萊全球科技大會（Barclays Global Technology Conference）。