Cerebras(CBRS.US)Q3电话会：CEO承认OpenAI交付落后 上调指引料2027年营收增至三倍

智通财经APP获悉，AI芯片及云服务商Cerebras Systems(CBRS.US)美东时间11月12日盘后公布2026财年第三季度业绩。当季核心营收同比增长70%至2.309亿美元，高于LSEG汇总的分析师平均预期2.147亿美元;调整后净利润2982万美元，上年同期为亏损1086万美元，市场原本预期亏损3840万美元。第四季度核心营收指引为3.10亿至3.30亿美元，中值较2.749亿美元的市场预期高约16%;全年核心营收指引由8.80亿至8.90亿美元上调至9.40亿至9.60亿美元。

本次电话会的真正焦点落在支撑261亿美元剩余履约义务(RPO)的OpenAI合同上：因数据中心交付延迟，公司已从RPO中扣除潜在延迟补偿。联合创始人兼首席执行官Andrew Feldman承认，公司在最初几批产能交付上落后于计划，并将原因归结为土地、电力与厂房建设，而非芯片或材料。他重申2027年营收将增至今年约三倍。

焦点与回应：OpenAI合同出现延迟，RPO已计提补偿

会议最值得关注的并非已经超预期的三季报，而是占RPO大头的OpenAI合同。首席财务官Bob Komin披露，该合同为750兆瓦的照付不议(take-or-pay)协议，其中约定若公司交付延迟，OpenAI有权在延迟期间获得可用于未来承诺采购的抵扣额度;公司已估算潜在延迟补偿金额，并从9月30日的RPO中予以扣除。若交付延迟持续90天或以上，双方均可选择取消相应那部分产能，公司估计今年可能面临取消的规模不到承诺总兆瓦数的5%。

Komin称，公司按"绝对最坏情形"这一保守口径计提，并预计到2027年下半年重回交付计划，从而降低未来的延迟补偿风险。Feldman补充称，当前延迟"完全来自土地、电力与厂房"，"产能和材料都已具备"，正在等待电力与厂房完工。他同时表示，由于全球数据中心普遍延期，即便出现取消，公司也有足够需求承接。

面对摩根士丹利Joseph Moore对延迟成因的追问，Feldman给出上述回答;Needham的Quinn Bolton则确认，公司迄今尚未收到任何针对延迟产能的取消通知。

Q4指引大幅高于市场预期

公司将第四季度核心营收指引设为3.10亿至3.30亿美元，按中值计算同比增长约85%、环比增长约40%;核心毛利率指引47%至49%，核心营业利润率指引负1%至正1%，意味着核心业务有望在第四季度接近盈亏平衡。Komin表示，第四季度将是公司增长与核心财务趋势的重要拐点，营收跳升主要来自第四季度开始交付的硬件订单。

云营收Q4环比走平，产能是唯一约束

第三季度核心云及其他服务营收1.449亿美元，同比增长272%、环比增长13%，约占核心营收的63%。但公司预计第四季度云营收环比大致持平。Komin强调，这并非定价或需求问题——"定价环境健康，需求仍远超供给"，云营收爬坡"完全受限于数据中心产能"，新增产能要到12月才开始释放，来不及体现在第四季度。

硬件营收下滑，毛利率低点已过

硬件业务第三季度核心营收8596万美元，同比下降约11%;GAAP口径下由上年同期的9679万美元降至6888万美元。Komin解释，硬件毛利率偏低源于多年前签订的采购协议下最后一批低价订单，以及制造能力仍在爬坡;随着按当前价格签订的新订单自第四季度起交付，硬件毛利率将显著改善。他指出，核心毛利率的低点实际出现在第二季度，而非此前指引的第三季度。

数据中心产能：700兆瓦，逾七成在美境外

公司已签约约700毛兆瓦(gross megawatt)数据中心容量，计划在2027年底前交付。Feldman表示，2027年超过75%的产能将在美国境外上线，加拿大、法国、挪威的新设施将在未来数月投运;本季度公司又签署了挪威与芬兰的扩容合同，并已进入巴西圣保罗数据中心的最终签约阶段——这将是其首个南美数据中心。

六个月拿下三家超大规模客户

本季度公司新增两家超大规模云服务商：甲骨文将在其OCI云中部署Cerebras硬件，为AI实验室、企业与开发者提供服务，预计2027年夏季上线;另一家为微软，细节将于明年披露。加上此前公布的AWS，公司在过去六个月共赢得三家超大规模客户。Feldman称，这为2027年与2028年奠定了基础。此外，Bilt的Neighborhood OS平台与个人助手已由Cerebras提供推理支持。

产品路线：CS-4放量，WSE-5提前回片

CS-4即将进入全面量产，性能与吞吐量均将翻倍。第五代晶圆级引擎WSE-5于6月15日完成流片，目前已回片、完成点亮并开始运行模型，正进行整机测试，从流片到进入系统测试不足五个月。搭载WSE-5的CS-5系统规模将超过CS-4的一倍以上，采用台积电5纳米工艺，计划2027年初夏投产。

首次实现生产级异构解耦推理

公司称其为首家交付生产级异构解耦推理(disaggregated inference)的企业：目前在自有云中以AMD GPU承担预填充(prefill)、以Cerebras系统承担解码(decode)。Feldman称，该方案可将同等电力下的高速token产出提升至多5倍，为公司数据中心扩容的关键杠杆，并认为解耦推理将成为主流云部署的默认选项之一。

回应良率质疑：缺陷靠冗余绕开

针对外界关于晶圆级芯片良率的质疑，Feldman称相关说法"均为错误"。他解释，公司通过约100万个相同单元(瓦片)的冗余设计绕开缺陷，坏点由硬件切换至备用单元，该机制在晶圆厂与现场均有效;参数良率则通过去除晶圆外缘、扩大设计验证工况、对84个晶圆分区独立调压三项手段解决。他强调，硬件毛利率偏低反映的是产能爬坡与早期客户特殊定价，而非良率问题，预计未来数季显著改善并最终超过60%的长期目标。

现金78亿美元，唯一负债为OpenAI周转贷款

截至9月末，公司现金、现金等价物、受限现金及短期投资合计78亿美元，另有8.5亿美元循环授信尚未动用。Komin强调，公司"不是新型云服务商(neocloud)"，而是垂直整合的自研硬件厂商，不需向第三方支付70%的毛利率，也不使用高价HBM，"只支付物料成本";尽管私有云建设快速扩张，资产负债表上唯一的债务是OpenAI的10亿美元周转贷款。

会议纪要全文

一、高管讲话

Andrew Feldman(联合创始人、首席执行官兼总裁)：谢谢Sean，也谢谢各位今天参会。展望未来数月，我们看到两个确定性：快速变化与算力短缺。在过去90天里，AI生态中领先的前沿模型称号多次易主，发布了数十个有趣的开放模型，发生了重大安全事件，也涌现出强大的新消费者智能体。没有人能预测90天后的AI能力，更不用说一年之后。但在这一切变化之中，智能与速度仍然是每个用例的两项核心要素——从编程到安全，再到个人智能体。

在这样一个快速变化的世界里，Cerebras的任务是：无论AI如何成长，Cerebras都能成长。基础模型成长，我们成长;开放模型成长，我们成长;个人智能体成长，我们成长;无论企业还是初创公司成长，我们成长;无论客户想要硬件还是云容量，我们成长。我们的目标是让自己处在这样的位置：无论行业由什么驱动，Cerebras都能胜出。

第三季度，我们朝这一目标取得了显著进展。首先我要报告，我们全面超越了所有指引指标。虽然我对这些结果感到满意，但我认为更重要的是，自上次业绩会以来，我们与多家关键AI行业领导者达成了一系列交易。

最新的一笔是今天宣布的与微软的重要云合作协议。加上此前公布的AWS和甲骨文，我们已有三家超大规模云服务商选择将Cerebras平台纳入其推理战略。这些新交易，连同与现有客户持续的成长与执行，使我们得以全面上调第四季度核心指引，并继续预计2027年营收增至三倍、毛利率扩张。Bob会分享全部细节。请允许我用一点时间说明我们业务的形态。作为一家AI加速器公司，我们的开创性创新在于让AI计算变快的芯片、系统与软件。我们是一家拥有两条市场通路的AI硬件公司。

第一条，我们销售系统，将机架与Cerebras硬件安装到客户的数据中心。这是一门好生意：收入确认快，现金回收快;但它也具有波动性，取决于客户是否已具备可接收硬件的数据中心容量。

第二条通路是通过我们的云。有一类快速增长的AI原生客户，他们希望消费token，而不是部署硬件。考虑到数据中心与算力极度短缺，我们同时拥有系统与数据中心本身就是一项战略优势。AI云业务对于自己制造硬件的公司而言尤其是一门好生意——我们的每兆瓦成本低得多，因此能比新型云服务商(neocloud)带来更高的资本效率。两条通路的收入结构会逐季变化，但我们相信两者长期都将显著增长。

我还要回应一下关于我们与OpenAI合作的猜测。OpenAI是非常大的客户，也是紧密的合作伙伴，我相信未来仍将如此。OpenAI在第三季度的用量较第二季度有所增长，我们预计未来还会更多增长。OpenAI基于Cerebras的GPT-5.6 Sol Ultrafast(极速)预览版取得了压倒性的成功，明确无误地证明了市场对快速token的需求是巨大的。

同样属实的是，Cerebras没有足够的容量支持Ultrafast的广泛铺开。正如其他人所说，我们认为容量是行业商业决策的关键驱动因素。事实上，即便OpenAI拥有庞大的GPU供给，也仍不得不实施用量限制。与OpenAI签署协议之后，我们在签约并上线满足协议中激进要求所需的大幅增加的数据中心容量方面，花费的时间比我们希望的要长。因此，我们在最初几批交付上落后于计划。

考虑到这一合作对我们业务的重要性，我们理解投资者对此密切关注。有关协议的细节或消息，不太可能来自Cerebras或OpenAI之外的任何渠道。例如，曾有传言称Cerebras无法支持某些模型——这些都是错误的。CS-3、CS-4与CS-5都完全有能力支持前沿规模甚至更大的模型。

与此同时，我预期、各位也应预期，OpenAI会用多种硬件方案来建设容量。OpenAI会退役旧模型，将新模型部署到这些不同的算力选项上，用于内部与外部场景。他们的算力需求极其庞大，在其扩张过程中，不同方案都有充足的机会参与。

在进入业务框架之前，我还要再说一点。尽管出现了低批量GPU初创公司的公告、Meta以及超大规模厂商的自研芯片，我们仍然是最快的推理方案合作伙伴。我们相信我们的路线图将使我们能在未来数年保持这一优势。

我们评估进展的框架没有变化。我们从三个维度评估业务：客户、产能与能力。

客户。 我们正在快速扩大客户基础，以拓宽覆盖面并分散收入来源。第三季度在这方面是成功的季度。我们取得了一项重要胜利——新增两家超大规模云服务商。我们签署协议将Cerebras硬件引入Oracle Cloud，Cerebras将部署在甲骨文的数据中心，服务AI实验室、企业以及构建交互式智能应用的开发者。我们预计这一由Cerebras驱动的甲骨文云推理服务将于夏季上线。我们还与微软签署了一项令人振奋的协议，更多信息将于明年分享。

这使我们在过去六个月共赢得三家超大规模客户。这是一项重要成就，为2027年和2028年奠定了良好基础。我们还通过多家新型云服务商扩大覆盖，其承接方包括Fireworks等高水准客户，从而分散市场通路，给客户更多接入Cerebras高速推理的方式。

我们也受益于开放权重模型。例如就在本周，我们宣布Cerebras快速推理正在为Bilt平台与个人助手提供支持，将极速推理带给数百万人。借助Bilt这样的消费级应用，我们把Cerebras的能力直接放进人们的口袋。这就是为什么快速token能获得溢价——我们的云客户告诉我们，快速token能带来出色的毛利率，而Cerebras的快速token是他们所销售的最赚钱的token。

产能。 产能包含两个部分：数据中心容量与制造产能，二者对增长都至关重要。

数据中心可用性在整个行业仍是约束，我们也不例外。此外，我们认为美国政策环境的变化可能给美国的数据中心开发带来更大挑战。2027年，我们超过75%的数据中心容量将在美国境外上线。未来数月，加拿大、法国和挪威的新设施将投运。本季度，我们签署了挪威和芬兰的额外容量合同，并已进入巴西圣保罗数据中心的最终签约阶段，这是我们在南美的第一个数据中心。

到目前为止，我们已锁定约700毛兆瓦的数据中心容量，将在2027年底前交付。我们的第一方云已经是非超大规模厂商中较大的AI云之一，并且我们在数吉瓦级容量的谈判中已相当深入。

提升数据中心容量最好的方式，是提升硬件的token生成能力——用每兆瓦产出更多token。解耦推理在其中发挥作用，可将一个数据中心可交付的token数量提升至多5倍。

在制造与供应方面，我们正与Flex和Sanmina合作扩大产能，预计2026年底制造能力将超过年初的10倍。2027年我们计划新增工厂并进一步提升产能。我们的供应链处于有利位置。最重要的是我们有台积电，它持续展现出世界级合作伙伴的水准。我们不使用HBM内存。我们相信内存短缺及其带来的涨价将持续到2028年，这会抬高竞争对手的成本并限制其供给。全行业的内存挑战对Cerebras而言是机会。

工厂与供应是必要条件，但不足以支撑产能扩张。我们还必须拥有高良率。Cerebras发明了一种全新的计算架构，套用为其他架构设计的指标与思维模型，就像审视一辆特斯拉却问它的排气管在哪里。电动车需要不同的参照系，晶圆级计算同样如此。我们欢迎关于设计各个方面的提问，但同时也有一批在金融圈反复流传的错误说法。他们认为我们的系统无法支持大模型——这显然是错的，它们目前就在支持;以及认为我们的制造良率很低。两者都是错的。

良率分为两类：晶圆厂良率与参数良率。我们来自台积电的良率——即晶圆厂良率——是高的，参数良率也是高的。所有晶圆都有缺陷，几十年来这些缺陷正是行业认为晶圆级处理器不可能的核心原因。我们通过冗余解决了这个问题。我们的设计包含约100万个相同的瓦片，其中一小部分作为备用。当缺陷使某个瓦片失效，硬件会绕过它并启用备用单元。该机制在晶圆厂和现场均有效，从而实现高晶圆良率与良好的现场可靠性。

第二个挑战是参数波动。即便硅片功能正常，其电学特性在整片晶圆上也会存在差异，某些区域在相同电压下运行得更快或更慢。我们从三个方面应对参数波动：第一，去除晶圆外缘——外缘是晶圆最脆弱的部分，也是参数波动的主要来源;我们使用能放进300毫米晶圆的最大正方形，保留了大部分可用硅片。第二，针对宽泛的条件进行设计与测试——我们的核心能容忍更大范围的波动，在时序收敛阶段，我们在比他人宽得多的工况范围内验证设计。第三，对晶圆进行分区独立调压——我们发明了可在84个晶圆分区独立调节核心电压的技术，可以在较慢的区域提高电压、在较快的区域降低电压，从而精确控制性能。据我们所知，没有其他芯片具备这一能力。

结果是晶圆厂与工厂两端都实现了极高的良率。最后要说一点：有人指出我们硬件出货的毛利率相对较低，并据此认为这证明存在良率问题。事实上，这仅仅反映了我们制造能力的持续爬坡，以及向一位早期客户提供的特殊定价计划下最后一批硬件的交付。我们预计未来数季硬件毛利率将显著改善，最终超过我们60%的长期目标。

能力。 我们在各条战线推进能力建设——新系统与新处理器、改进的软件、先进制造技术与合作伙伴关系。

CS-4即将进入全面量产，性能与吞吐量均将翻倍。我们的下一代处理器WSE-5，搭载于第五代系统CS-5，已提前从晶圆厂回片。WSE-5于6月15日流片，芯片已回片、完成点亮并已在运行模型，目前正在进行整机测试。从流片到进入系统测试不足五个月，这是非凡的执行力。CS-5的规模将超过CS-4的一倍以上，将于2027年初夏投产。它基于台积电5纳米工艺，在该节点上晶圆竞争不那么激烈，晶圆成本也低得多。

关于解耦推理：据我们所知，Cerebras是第一家交付生产级异构解耦推理的公司。今天，我们的云为使用AMD GPU进行预填充、Cerebras系统进行解码的客户提供服务。我们构建了解耦推理软件平台，可适配AMD以及其他GPU。同一方案将部署到Cerebras云以及部分数据中心客户。这在同等电力下带来显著更多的高速token——云所有者获得更高的每兆瓦利润，AI用户获得更低的每token成本。我们相信解耦推理将成为主要云部署中的默认选项之一。

软件方面，我们的软件栈持续成熟。云服务实现了令人印象深刻的正常运行时间;系统不断变快;新模型的上线时间已缩短到仅数天。Cerebras是Kimi K3.1的Day 0发布合作伙伴，这是月之暗面(Moonshot AI)2.8万亿参数的前沿级开放权重模型。Kimi K3.1在Cerebras上不仅是业界最快，运行速度最高可达每秒2000个token。

总结一下。距离我们起步已近11年，我们持续以极快的节奏创新。概括而言：我们在所有指标上均超预期，并全面上调第四季度指引，同时预计2027年营收增至三倍;我们在各关键领域都取得重要进展，包括新增两家超大规模客户，过去六个月共赢得三家超大规模客户;我们已开始交付CS-4;第五代处理器WSE-5以创纪录的速度回片并进入CS-5系统测试;生产级解耦推理已在AMD上运行，并以Day 0支持又一个2.8万亿参数模型，实现业界最佳性能。

Bob Komin(首席财务官)：谢谢Andrew。在进入第三季度业绩与第四季度展望的具体内容之前，我想回顾一下我们是如何扩张业务的。我们在2025年初选择先做云业务，是因为在这个快速演进的AI格局中，AI原生客户希望快速扩张算力，而不愿自建数据中心。由于超大规模厂商会提前数年规划其数据中心算力分配，他们往往在自有设施中没有近期的可用容量来接纳新硬件。为了赢得基础模型实验室和超大规模厂商所需的大规模部署，Cerebras需要证明我们的系统能够规模化地交付行业领先的推理性能。在我们的私有云中充分评估我们的方案之后，客户便可以选择购买我们的硬件，或者采购我们的云服务。为了快速提供足够的云容量，我们选择开始租赁数据中心容量，并尽快将私有云扩张至吉瓦级规模。这一总体战略看来是正确的。因为数据中心容量如今非常稀缺，而我们手中有大量合约。

更重要的是，一旦有了私有云，我们就能向整个市场展示快速推理的价值，并推动更多需求。

大型新建数据中心容量上线可能需要15到18个月。为了不等待，并加快满足已经存在的巨大需求，我们向一位客户租回了部分我们自己的设备。正如我们此前所述，这在短期对毛利率形成下行压力，但它也让我们在客户准备好采购时拥有部分容量，从而实现了现有客户的增长并赢得重要新客户。

我们如今已赢得OpenAI这样的前沿实验室，以及AWS这样的超大规模厂商，最近又新增了两家超大规模客户。我们在云上还有其他领先客户，包括Cognition、Sigma、Block和Bilt等。我们按照客户所在的位置去服务他们——某些情况下销售硬件，另一些情况下交付云服务。很快，我们已签约的新兴云服务商客户将开始在其云中分销运行于Cerebras硬件上的快速推理服务。

在之前的电话会中我们也提到，2026年将是建设产能、能力并增加客户的一年，为2027年营收增至三倍以上奠定基础。凭借今年迄今的强劲进展，我们处于实现该目标的有利位置。

现在谈第三季度业绩。第四季度将是我们增长与核心财务趋势的重要拐点。我们连续第三个季度全面超越核心财务指引，并且比计划更早地实现了上市以来首次非GAAP净利润转正。

核心营收2.31亿美元，环比增长10%、同比增长70%，比指引中值(2.15亿美元)高出1600万美元，即7%。核心云及其他服务营收1.45亿美元，同比增长272%、环比增长13%。我们预计第四季度云营收环比基本持平。这一趋势并非由定价或需求问题导致。定价环境是健康的，需求仍远超供给。我们云营收的爬坡完全受限于数据中心产能，产能要到12月才开始释放，这对第四季度来说太晚。我们预计2027年全年数据中心容量将大幅增加，其中大部分从明年年中开始，随着我们交付已签约700毛兆瓦中的更大部分。

核心硬件营收8600万美元，环比增长5%。我们看到客户对快速推理的需求在上升，不仅通过我们的私有云，也通过新的硬件交易。随着这些硬件出货从第四季度开始，我们将看到核心总营收的显著跃升。第三季度到第四季度，核心营收环比接近增长40%，同比增长约85%。这些硬件订单(包括甲骨文)将至少持续交付到2027年上半年。今天我们还宣布微软成为新客户。

过去几个月，我们的订单管道增长了10倍以上，驱动力来自新客户与现有客户的多元化机会，包括超大规模厂商、新型云服务商、主权客户、企业和AI原生客户。

第三季度核心毛利率为41%，环比提升40个基点，比指引高200个基点。除了租回系统带来的毛利率影响，我们还面临清掉多年前以较低价格签订的硬件采购协议最后一批出货的压力。我们曾指引这些因素会造成毛利率的暂时下降，低点出现在第三季度。实际上我们做得更好，低点实际出现在上一季度，即第二季度。

核心硬件毛利率环比下降，原因是那份签订已一年的客户协议下的最后一批出货。我们现在正按显著更高的当前价格交付硬件订单，这也意味着从第四季度开始毛利率将显著改善。

核心云及其他服务毛利率提升至46.9%，环比提升510个基点。主要驱动是以更高定价与毛利率交付的新业务，部分被以更高成本向客户租回数据中心容量与硬件所抵消。我们预计这一状况至少会持续到2027年中，直到我们拥有足够的自有数据中心容量。

第四季度指引：总核心毛利率提升约700个基点至48%(中值)。我们预计总核心毛利率短期内将超过50%，并继续向60%的长期目标改善。

核心营业利润率环比改善170个基点至负14.3%，比我们的指引中值高出近10个完整百分点。核心营业亏损环比基本持平，约为3300万美元。核心净利润转正，为3000万美元。年初至今调整后核心EBITDA也为正，为200万美元。随着第四季度营收与毛利强劲增长，我们预计下一季度所有核心关键利润指标，包括营业利润率，都将转正。

截至9月30日，RPO增至261亿美元。我们按季度更新新签业务的RPO，并根据剩余承诺期内待确认金额的估计变化调整现有合同价值。第三季度RPO未包含9月30日之后签署的新交易，包括规模很大的甲骨文。

自OpenAI合同成为我们迄今报告RPO的主要部分以来，围绕其状态有很多问题。需要提醒的是，这份在上市前随S-1提交的OpenAI合同，是一份750兆瓦容量的照付不议合同。在适用于双方的众多合同要求中，包含一项条款：若我们交付容量出现延迟，OpenAI有权在该期间获得可用于未来承诺采购的抵扣额度。我们已计算潜在延迟补偿金额，并在9月30日的RPO中予以扣除。这些补偿对营收与毛利率的影响很小，因为相对于RPO它们的占比估计较小，而且会随着大部分收入在未来几年按比例确认而摊销。未来对这些估计的变化将每季度更新，并在需要时反映到RPO与指引中。

如果容量交付延迟持续90天或以上，OpenAI与我们双方均可选择仅取消该部分容量。我们估计今年可能被取消的规模不到承诺总兆瓦数的5%。鉴于全球对数据中心容量的需求旺盛，要在非常激进的进度下找到并上线满足交付计划所需的初始数据中心容量，我们多花了一些时间。基于团队对每个站点频繁的现场检查，我们现在预计将在2027年下半年重回计划进度，这应会降低未来的延迟补偿风险。我们采取了保守做法，未假设任何延迟会因我们无法控制的因素而被豁免。此外，若OpenAI或Cerebras选择取消某个延迟的容量批次，我们认为有足够的需求，能够找到其他客户承接。

OpenAI还保留在其初始750兆瓦承诺之外增购1.25吉瓦容量的选择权，该部分可从2029年开始上线。由于那还有三年，我们甚至还没有开始讨论。

我们的流动性依然强劲，第三季度末现金、现金等价物、受限现金及有价证券合计78亿美元。我们还有最高8.5亿美元的循环授信额度，迄今尚未使用。我们1月获得的10亿美元预付周转贷款，以及持续收取的用于新数据中心容量装修的非经常性过手费用，已为2026年迄今大部分净营运资金需求与资本开支提供了资金。

我们不是新型云服务商。我们是垂直整合的，是行业最快推理方案的发明者。我们的业务具备一定的耐久性与技术差异化，我们相信这将带来高得多的长期利润率潜力和现金流。对于我们部署的算力设备组合而言，我们的模式所需的资本投入也更低。我们数据中心中相当一部分自产设备，与其他选择自研并部署AI芯片的公司类似，我们不需向第三方支付70%的毛利率，也不使用高价HBM，只支付我们自己的物料清单成本，这降低了每兆瓦的相对资本开支，同时我们还受益于生产最快、最有价值的token。尽管私有云建设快速扩张，我们资产负债表上唯一的债务就是OpenAI的周转贷款。我们还已收到并持续获得客户的预付款。我们今天的资本结构包括大量在手现金与投资，以及很低的杠杆。

第四季度2026年展望：核心营收3.10亿至3.30亿美元;核心毛利率47%至49%;核心营业利润率负1%至正1%。2026年全年：核心营收上调至9.40亿至9.60亿美元;核心毛利率上调至42%至44%;核心营业利润率上调至负10%至负8%。

总结而言，第三季度对Cerebras而言又是一个创纪录季度，第四季度也将如此。我们同时销售硬件与云的灵活模式，正推动营收强劲增长与毛利率改善，且改善比预期提前一个季度到来，使我们能够在2027年实现营收增至三倍的同时，推动核心毛利率向60%的长期目标迈进。我们已经展示了强劲的经营杠杆，预计第四季度核心营业利润接近盈亏平衡。随后，我们预计2027年将在通往40%长期营业利润率目标的路上取得重大进展。

另外最后一点，我们上市已超过180天。因此，我们的IPO股票锁定期已于11月9日完全结束。感谢各位聆听。请主持人开放提问。

二、问答环节

Thomas O'Malley(巴克莱研究部)：恭喜取得这么好的业绩。第一个问题关于新交易，OpenAI和微软。能否给出这些新交易相对规模的一些指标?另外Bob，你提到OpenAI的一部分已在RPO中，能否说明已计入多少?

Andrew Feldman：Tom，我是Andrew，很高兴听到你的声音。关于微软的机会以及我们与其达成的交易，我们会公布更多细节。我们对此显然非常兴奋，将在明年上半年公布更多细节，届时可以预期该交易开始产生收入。Bob?

Bob Komin：Tom，在RPO中，我们为OpenAI计入的是我们对这份照付不议合同下承诺收入金额的估计，不含延期、不含额外选择权，并按我们认为可能发生的延迟补偿进行调整;它还包括我们为其签约的数据中心，他们为筹建而支付的非常性费用，以及合同期内的月度经常性费用。这些就是我们所确认的过手收入和过手费用。

Thomas O'Malley(巴克莱研究部)：我的追问是，我们看到前沿实验室不仅能够快速建设硬件，也能加速模型在不同算力硬件上的部署，可替换性在提高。那么你们如何从中受益?你预期未来的异构基础设施会是什么样子?这对你们有何利弊?

Andrew Feldman：这是个很好的问题，Tom。OpenAI在文件中或电话会上谈到，他们用了大约3天就完成了AMD GPU的上线。这是一个非常有趣且重要的发展，尤其对长期主义者而言。我认为人们还没有真正理解这对我们生态意味着什么。编译器和底层软件历来是架构的根本性障碍，它们有利于在位者，那就是你听到很多的软件护城河。如果前沿实验室真的做到了他们所说的事情，那就意味着这类底层软件的价值会缩小并随着时间消失。而如果底层软件几乎没有价值，剩下的能提供价值的就是创新的硬件。这意味着差异化将更依赖硬件差异化。我认为这对Cerebras以及其他构建开创性硬件、新架构或不同架构的公司而言是巨大的优势。我认为这将削弱在位者所拥有的优势。这是个很好的问题，我认为行业需要持续关注。谢谢。Joseph Moore(摩根士丹利研究部)：恭喜硬件数据强劲。能否谈谈RPO问题与云上排期的关系，有没有什么具体的东西我们可以关注?以及你对在演变成额外罚则之前解决这一问题的信心?

Andrew Feldman：我认为我们计入RPO的是一个非常保守的数字，是可能遭遇的绝对最坏情形。因此我们今天对结果会好于该数字感到放心。这些在大数据中心交易中很常见。我们与数据中心建设方也有类似协议，他们与自身延迟相关的罚则——我认为随着时间推移，是否选择执行这些条款取决于当时的商业决策。我认为这就是这类条款的运作方式，也是我们预期未来的运作方式。

Joseph Moore(摩根士丹利研究部)：延迟的原因是什么?我想大家都清楚土地、电力、厂房等问题。是这类原因，还是别的什么?

Andrew Feldman：目前的延迟完全来自土地、电力、厂房。我们有产能，所有材料都有。我们在等电力与厂房的完工。

Atif Malik(花旗研究部)：Andrew，我想问产品路线图。CS-4相对CS-3的交叉(替代)何时出现?是在2027年吗?另外在你的路线图中，CS-3显著提升了吞吐量。如果沿这条路走下去进入CS-4及以后，是否有一天你们的芯片能提供足够的速度与吞吐量，使系统可以单独使用而不再需要GPU?

Andrew Feldman：好问题。首先，直到几周之前，我们所有的部署都是纯CS-3。只是最近我们才开始部署解耦方案，我们看到了吞吐量的显著提升，这非常令人振奋。所以这是第一点观察。显然它们在聚合形态下运行得很好，但解耦——我们正在部署并已基本全面可用——在高速token受限时能产出更多高速token。我认为CS-4的交叉(替代)在第一季度。路线图目前看起来非常好。我们在CS-5上领先于计划。正如我在准备发言中提到的，从流片到芯片进入系统只用了5个月，这是非同寻常的。我们预计它将在2027年初夏开始出货，性能翻倍。

Atif Malik(花旗研究部)：然后问Bob，你指引第四季度云销售持平，那么在2027年销售增至三倍的框架内，能否帮我们理解云与硬件的结构?

Bob Komin：我认为理解硬件结构最好的方式是——这些交易的规模可能非常非常大。我们希望能够在未来一两个季度对出货给出一些说明。这在很大程度上取决于客户的数据中心是否已准备就绪。所以我能说的是，我们认为第四季度及进入第一季度的硬件占比将更接近50%，而不是过去几个季度的水平。展望2027年余下时间，我们会在第四季度电话会上提供更多信息，我认为届时我们会对2027年的整体展望给出更完整的看法。

Quinn Bolton(Needham & Company)：Andrew，我只是想确认我是否听对了。在RPO和你们的假设中，你们对潜在的延迟补偿做了假设，但截至目前你们并未收到任何针对延迟容量的取消。这个说法正确吗?

Andrew Feldman：正确。

Quinn Bolton(Needham & Company)：市场担心低批量GPU提供的快速推理，这听起来是一种昂贵的token服务方式。所以我想知道，你们能否谈谈Cerebras相对低批量GPU配置部署的每token成本?

Andrew Feldman：当然。GPU允许你通过降低批量大小来以吞吐量换取额外的速度。因此你在低速度下有很高吞吐量。当你试图获得更高速度时，吞吐量会大量流失，直至进入低批量区间。这就是该架构的特征。他们可以通过走向低批量获得一些有限的性能，但这样做时，每token成本会跳升。他们同时在服务的客户数更少，因此生成的token总量非常小。当你继续追求更快时，我们就越来越强。到某个点，无论你对GPU做什么，在批量为1时他们仍然做不到。

问题在于交叉点在哪里。我认为大约在每秒250至300个token时，我们更具经济性。当你达到每秒50万到80万个token时，我们的经济性远胜。大约在每秒800到2000个token之间，GPU还能参与竞争。目前的情况就是这样。这就是当前的格局。这是个关于复杂话题的好问题。

Joshua Buchalter(TD Cowen研究部)：恭喜拿下微软的交易。首先，考虑到土地、电力、厂房问题，能否谈谈你们如何分配产能?听起来硅片或机架供应不是问题。那么对于客户的增量硬件销售，你们看到多大的空间?另外，考虑到为云客户获取土地、电力、厂房的挑战，是否与OpenAI讨论过他们可能改为采购硬件、放入自己或合作伙伴的数据中心?

Andrew Feldman：当然。Josh，这个问题实际有两部分。第一，土地、电力、厂房及其建设是否确实是限制因素?答案是绝对的。台积电已为我们承诺了2027年足够的产能与晶圆，我们对此非常放心。我们不使用HBM这一点显然大有益处，因为HBM供应极其紧张。

第二点你说得对——这是否给你们创造了在数据中心建设期间销售硬件的机会?我认为唯一的保留意见是，据我们所知，所有人的数据中心都在延期，包括OpenAI的。我们所知道为超大规模厂商建设的数据中心，在全球范围内普遍延期。所以数据中心的约束并非我们独有，在我们客户身上同样体现。因此——是的，我们有供应给他们;是的，我们在向拥有数据中心的客户出货;是的，事实是他们也非常滞后。这样说得通吗?

Joshua Buchalter(TD Cowen研究部)：那么考虑到土地、电力、厂房问题，OpenAI合同转为硬件销售的可能性如何?

Andrew Feldman：这在合同中是有的。他们拥有这项权利。但正如我所说，我们从他们那里了解到，他们的数据中心同样落后于计划。

Joshua Buchalter(TD Cowen研究部)：能否谈谈甲骨文和微软如何向他们的客户定位你们的方案?是否是先硬件销售，然后基本跟随其客户对快速推理的需求?

Andrew Feldman：我们已经公布了更多关于甲骨文合作的信息，微软的细节我们会暂时保留。在甲骨文，他们正在采购硬件，部署在其位于美国的数据中心。我们正在协作，他们目前正在为此建设管道。市场兴趣极其浓厚。因此我们认为这不是我们共同做的最后一笔交易——这是一段大型伙伴关系的开始，我们的设备将作为OCI云的一部分部署在甲骨文的数据中心。