AI 模型的能力持續增強，但每一次的進步都對運算、能源和基礎設施提出更高的要求。這種擴展模式還能持續多久？
過去十年來，Cerebras Systems 一直在挑戰 AI 運算的一個基本假設：即日益強大的 AI 必須依賴傳統晶片架構。該公司圍繞晶圓級運算（wafer-scale computing）建立其方法，目前透過地端系統和雲端平台提供 AI 運算服務。
在 TechCrunch Disrupt 2026 大會上，Cerebras Systems 執行長暨共同創辦人 Andrew Feldman 將登上 Disrupt 舞台，發表題為「AI 能否持續擴展？」的演講。他將探討運算、能源和基礎設施日益增長的需求，Cerebras 如何以不同方式應對這些限制，以及當今 AI 硬體達到極限時，接下來會發生什麼。
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Andrew Feldman 在建立多年運算基礎設施公司後，於 2015 年共同創立了 Cerebras。在 Cerebras 之前，他共同創立並領導了節能微伺服器新創公司 SeaMicro，該公司於 2012 年被 AMD 收購。更早之前，他曾在 Force10 Networks 和 Riverstone Networks 擔任領導職務。
在 Cerebras，Feldman 和他的共同創辦人著手解決一個長期以來被認為不切實際的問題：將晶圓級運算推向市場。Cerebras 並非將矽晶圓切割成單個晶片，而是開發了一種直接建構在晶圓上的處理器，這種架構專為嚴苛的 AI 工作負載而設計。
隨著對 AI 運算需求的增長，Cerebras 正在擴展這種方法。該公司在五月的首次公開募股（IPO）中籌集了 55 億美元，並與 OpenAI 簽署了一項多年期協議，將在 2026 年至 2028 年間部署 750 兆瓦的 Cerebras 系統。八月，Cerebras 推出了 CS-4，這是其晶圓級 AI 基礎設施的最新一代產品。
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光靠更強大的處理器並不能解決規模化問題。這些系統還需要資料中心、電力、散熱和製造產能。
Cerebras 已經在應對這項挑戰。該公司在八月報告指出，截至 2027 年底，已有超過 600 兆瓦的資料中心容量已啟用或簽約待交付，並表示將在 2026 年期間將製造產能提高十倍以上。此外，它還計劃今年啟用其在歐洲的第一個資料中心容量，並在 2027 年底前將其擴展到 200 兆瓦。
擴展 AI 不僅僅是設計更快的處理器。它需要足夠的實體基礎設施來讓這些運算能力發揮作用。
對於圍繞 AI 基礎設施做出決策的創辦人、投資者和技術領導者來說，Feldman 可以將這些限制納入考量：運算需求將走向何方、支援它需要什麼，以及當今硬體可能達到極限的地方。註冊 Disrupt，聆聽 Cerebras 的經驗能告訴我們關於 AI 規模化下一階段的什麼。攜伴同行（同事、同儕）可享五折優惠。
Cerebras 早在當今 AI 基礎設施蓬勃發展之前，就已投入晶圓級運算，現在正隨著 AI 需求的加速增長，擴展其運算和製造產能。
在 Disrupt 大會上，Feldman 將探討運算、能源和基礎設施日益增長的需求對 AI 未來的意義，以及如果傳統硬體無法再跟上步伐，可能會發生什麼。對於任何正在建構、資助或部署 AI 的人來說，這是一個機會，可以聆聽一位創辦人分享他如何以不同方法應對產業最大限制之一的經驗。
他的演講是 Disrupt 大會上 200 多場會議之一，該大會將於 10 月 13 日至 15 日在舊金山 Moscone West 舉行，涵蓋六個產業舞台、圓桌會議和分組討論。預計將有超過 10,000 名創辦人、投資者、營運商和科技領袖，以及 250 多位講者和 300 多家參展新創公司參與。除了議程之外，媒合、交易和人脈建立也創造了與塑造未來發展的創辦人、投資者和建設者建立聯繫的機會。
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