王康曼解析投资Cerebras Systems的三大核心逻辑
本月初，美国AI芯片创业公司Cerebras Systems向美国证券交易委员会提交了首次公开发行草案，这使其年内上市的猜想进一步坐实。这家成立于2015年、以挑战英伟达为目标的公司，身上有两个鲜明的标签：一是制造了世界上最大的芯片，二是其早期投资人中包括了OpenAI的CEO山姆·阿尔特曼。
在AI芯片这个高门槛、高投入的赛道，Cerebras是少数已实现经营性现金流平衡的创业公司，这使其在资本市场上备受追捧。值得注意的是，在其星光熠熠的投资方名单中，近期出现了一家颇为特别的基金——3 Capital Investment。这是一家成立不足一年、由华人创立的AGI主题美元基金。
其创始人王康曼的背景堪称“跨界”：从瑞士的酒店管理，到美国的物理与整治经济学，再到华尔街二十年的投行生涯，之后又加入商汤科技，主导了其从B轮至IPO的全过程。ChatGPT的爆发让她看到了全球性的AI机遇，于是创立了3Cap，并将首笔重磅投资投给了Cerebras。
在王康曼看来，AGI时代的创业与投资机遇主要围绕数据、硬件、软件和反馈循环这四个层面展开。而她的基金在起步阶段，将首先聚焦于硬件层，特别是AI基础设施领域。她有一个明确的判断：当前所有的数据中心，其底层的硬件与软件，尤其是硬件，在未来都需要进行一轮大规模的置换，而这个市场绝不会只有英伟达一个玩家。
以下是对话实录。
投资Cerebras Systems的过程
AI科技评论：能否谈谈您投资Cerebras Systems的契机？
王康曼： Cerebras是个很有趣的案例。大家都知道它做出了世界上最大的芯片，但我和它的故事始于六年前。2018年的一次聚会上，我遇到了创始人Andrew Feldman，他当时就非常笃定地告诉我，他的目标就是挑战英伟达。他认为GPU并非训练基础模型的最佳方案，而他们已研发两年的技术才是未来。
要知道，那时Transformer架构都还未普及，他就已经在思考为下一代AI训练提供完整的芯片解决方案了。他是我遇到的第一个明确提出“基础模型”这个概念的人。从那以后，我就一直关注着这家公司，看着他们发表论文、推进商业化，甚至在疫情期间，他们的芯片也被用于国家实验室和医药研发。
等到2023年我决定创立自己的基金时，我第一时间联系了Andrew。他告诉我，他们刚刚与中东的G42集团签下大单，共同打造全球最大的人工智能数据中心之一，而且在这个项目中，他们的份额与英伟达平分秋色。这让我非常兴奋。
我向他介绍了3Cap的背景，表达了投资意向。很幸运，基于多年的相互了解和信任，他给了我们份额，并且估值条件相当理想。可以说，我们基金成立后的第一个项目，就押注了这样一家明星公司。
AI科技评论：你们大概什么时候开始投的？
王康曼： 去年年底，几乎与基金成立同步。
AI科技评论：那这会是你们回报比较高的一个项目。
王康曼： 如果半导体二级市场估值稳定，Cerebras的上市应该能为我们的出资人带来可观回报。对于一个新基金而言，能在起步阶段就捕获这样具有爆发潜力的项目，对于建立声誉、吸引志同道合的合作伙伴至关重要。当然，资本市场瞬息万变，一切要等IPO落定才算数。但至少目前来看，这笔投资在短期内已经带来了显著的账面回报。
我希望3Cap未来的项目都能具备类似特质：额度稀缺、需要专业认知才能看懂，并且最终能获得资本市场的广泛认可。
AI科技评论：3Cap是一家比较新的基金，能投到Cerebras这样的明星项目，给外界的反差感还挺大的。
王康曼： 当时我跟潜在出资人提起这个项目时，他们的第一反应也是难以置信。直到后来，我的一位出资人在硅谷与Andrew深谈了一个下午，才真正相信亚洲有这么一家新基金能拿到这样的资源。这背后其实是长期积累的信任。我和Andrew相识于微时，几乎见证了彼此事业的成长轨迹。他了解我的背景，知道我在AI技术和产业落地方面有深入的积累。这种基于专业认同和长期信任的关系，往往比单纯的财务投资更有价值。
AI科技评论：Cerebras Systems快要上市了，他们的商业化情况如何？
王康曼： Cerebras是AI芯片创业公司中，商业化路径走得比较扎实的少数派。公开信息显示，他们在去年年底已经实现了经营性现金流的平衡，这意味着公司自身具备了造血能力，不再单纯依赖融资输血——这在硬件创业公司中极为罕见。
他们的客户名单包括了许多政府和行业龙头，遍布全球。最具代表性的就是与中东G42的合作，共同建设包含多个集群的Condor Galaxy超级计算网络，总算力规模非常可观。给大家一个概念，中国预计2024年全年的算力总规模约为230 exaflops，而Cerebras参与建设的这个网络，其规划算力就达到了36 exaflops。他们的产品已经大规模投入实际应用，这是许多竞争对手尚不具备的优势。因此，他们也常被海外媒体称为“英伟达的挑战者”。
在美国IPO市场相对沉寂的这几年，Cerebras能率先冲刺上市，本身就说明了其综合实力。
AI科技评论：G42为什么会选择一半英伟达，一半Cerebras？
王康曼： 原因很实际。像G42这样致力于打造国家级云计算平台的企业，不可能将鸡蛋放在一个篮子里，供应商的多元化是保障系统安全和议价能力的关键。他们测试了市面上多家芯片方案，最终Cerebras凭借其独特的技术路径和实际性能脱颖而出。
我与G42的评估团队交流过，他们认为Cerebras采用的晶圆级大芯片方案，在冗余设计和效率上具有独特优势。合作后的良好体验，也促使他们在去年进一步加深了合作关系，这本身就是对Cerebras技术实力的有力背书。
AI科技评论：那您看好Cerebras能和英伟达形成竞争的点主要在哪些方面呢？
王康曼： Cerebras的整个系统是专门为AI工作负载从头设计的。它对PyTorch等主流框架以及扩散模型、多模态、视觉Transformer、混合专家模型等主流技术提供原生支持。因此，在进行大模型训练时，其效率比基于H100的方案高很多，也更容易使用。
举个例子，由于不需要复杂的并行编程，在Cerebras系统上训练一个1750亿参数的模型，所需代码行数相比英伟达方案大幅减少，这极大地降低了开发门槛和出错概率。
AI科技评论：Cerebras以芯片“大”而闻名，就您对Cerebras的了解，对于AI的发展而言，这种更“大”的芯片在性能上有什么优势或壁垒吗？
王康曼： 在大模型时代，这种“大”带来了几个核心优势：
首先是极大规模并行处理能力。其晶圆级芯片的核心数量远超传统GPU，非常适合需要海量计算的大模型训练场景。
其次是巨大的片上内存。更多的数据可以留在芯片内部处理，减少与外部内存的频繁交换，从而显著提升速度。
此外，还有架构简洁带来的高带宽、在处理稀疏计算问题上的优异表现等。理论上，搭载其最新WSE-3芯片的CS-3系统，能够处理高达24万亿参数的模型。这意味着在它上面训练一个万亿参数模型，就像在GPU上训练一个十亿参数模型一样简单。
他们在技术演示中展示过，用一个4机集群可以在一天内微调Llama 70B模型，用更大的集群则能实现一天内从头训练。这种速度意味着模型迭代周期可以大幅缩短，加速整个AI研发进程。
AI科技评论：成本这块Cerebras有优势吗？
王康曼： 单看单个系统的初始购置成本，Cerebras确实高于英伟达的方案。但评估成本不能只看单价，更要看总拥有成本。由于其在计算效率上的巨大优势，随着时间的推移，其在电力消耗、冷却、集群构建与维护人力等方面的运营成本会显著降低。
数据中心运营商对能耗极其敏感，因为这直接关系到长期成本。虽然Cerebras单机峰值功耗更高，但其单位功耗提供的算力更强。综合算下来，其整个生命周期的电力成本可能降低一半以上。同时，一个Cerebras系统能完成多个GPU服务器的工作，减少了需要管理的硬件单元总数，进一步压低了运营复杂度与成本。
3Cap如何做AI投资？
AI科技评论：去年12月您创立了3Cap，您为什么会选择在这个时间点创立一个基金？
王康曼： 去年是AI 2.0的元年，技术开始从实验室走向大规模应用，成为普惠工具。我认为这个时代蕴藏着大量机会。创立3Cap，是希望利用我过去在华尔街、在AI产业积累的经验和资源，更灵活地捕捉全球范围内的AI 2.0机遇。
我的背景有些特殊：90年代就在华尔街前台工作，很早就接触科技领域的资本市场项目，积累了深厚的海外资源；过去六年又深度参与了AI 1.0时代的数十个投资项目，并在一家AI巨头内部经历了完整的创业到上市周期。这种横跨金融、产业与中美的复合背景，在当下的亚洲投资人中并不多见。
AI科技评论：现在你们一共投了多少个项目？
王康曼： 目前只投了两个。除了Cerebras，另一家是西雅图由华人创立的、运营能力出色的应用层公司。不过，应用层并非我们现阶段的投资重点，投它纯粹是因为团队非常优秀。
AI科技评论：在澳门Beyond Expo上，您有谈到3Cap最早是注重AI Infra与硬件上。
王康曼： 作为一家美元基金，我们的视野是全球性的。基金采用4+4的周期，这意味着我们必须确保投资的项目能在未来四五年内持续生存并发展。
与移动互联网时代不同，那个时代市场可以容忍京东、美团等企业十年不盈利。但在AI时代，投资者的耐心可能没那么长，行业的周期波动也可能更剧烈。因此，从基金生存的角度看，我们需要寻找确定性更高的赛道。
AI Infra（基础设施）就是这样一个领域。AI 2.0真正开始才一年半，所有的基础设施都远未完善，这就是为什么英伟达的股价能一路飙升。可以类比150年前从马车到汽车的时代变革，你会优先投资什么？肯定是发动机。今天，AI的“发动机”就是算力基础设施。未来五年，全球数据中心的硬件都需要一轮大换血，这个市场绝不会只有英伟达一家，它的市场份额注定会被新的创新者蚕食。所以，我们的投资首先会聚焦在基础设施层。
最近看到一个有趣的数据，今年亚洲在AI数据中心（这里指物理基建）上的投资暴涨。这类项目周期长、规模大，适合大型基金。我们作为新基金，不会去投动辄几十亿美金的基建项目，而是会寻找数据中心生态链上具有高附加值的环节进行投资。
AI科技评论：对比来看，海外的AI投资有什么趋势吗？
王康曼： 海外市场对大模型公司的追捧非常明显，头部效应突出。同时，由于AI耗电量惊人，如何为AI提供可持续的绿色能源，也成为了一个备受关注的投资方向，这可以看作是AI Infra的上游。
AI科技评论：从AI 1.0发展到AI 2.0，您有感受到行业在迅速变快吗？
王康曼： 感受非常明显。PC时代持续几十年，移动互联网十几年，而AI时代可能只有几年。技术迭代和行业洗牌的速度都在指数级加快，高峰和低谷的波动更加剧烈。
这对投资人来说，是双刃剑。好处是劣质企业会被更快淘汰，而能穿越周期的幸存者，其价值会更高。坏处是判断和出手的窗口期更短，风险更大。因此，我们更关注那些能够在快速变化中依然具备生存韧性的公司，而基础设施层的公司往往具备这种特质。
AI科技评论：所以您觉得投资的风险会增高吗？3Cap怎么规避风险？
王康曼： 风险确实在增加。因此我们的策略是投两端：要么是非常早期、估值有想象空间的项目；要么是商业化路径清晰、能较快实现落地和退出的项目。核心是判断项目能否在短时间内体现价值，并在合理的商业条款下退出。
AI科技评论：AI投资需要既懂AI、又懂投融资。您认为您在AI产业的积累对您与AI技术创业者交流有什么帮助？
王康曼： 每一个技术浪潮都会催生一批真正懂它的投资人。AI 2.0时代也不例外。我经历了互联网泡沫、金融危机等多个大周期，对资本市场抱有敬畏之心；同时又亲身参与了AI行业从兴起到落地的过程，见证了无数成功与失败。这种组合经验让我在与创业者交流时，不仅能从技术趋势上判断，更能从商业本质、公司运营和资本周期的角度去思考。
投资是反人性的。每个热点出现时，都会涌入大量的创业者、公司和资本，但真正能甄别出长期价值的永远是少数。你可以参考一个叫“AI Gra veyard”的网站，上面列出了大量去年成立、今年就已消失的AI公司。
AI Infra重构正在加速
AI科技评论：您认为是什么在支撑一个AI公司的估值？
王康曼： 首先要看它处于AI价值链的哪个环节。在AI 2.0时代，我认为机会主要分布在四个层面：数据、硬件、软件和反馈循环。
数据是起点。数据的收集、清洗和合成是一门艺术，OpenAI和Anthropic的方法论不同，结果就不同。如何处理人类数据与合成数据的比例，防止模型崩溃，是核心挑战。
硬件是基石。GPU最初是为图形处理设计的，并非AI计算的最优解。现在有大量团队在优化GPU效率或开发全新架构。英伟达的市场份额被侵蚀是必然趋势，这里存在巨大的市场空间。
软件即模型与应用。最终每个国家可能只需要几个基础大模型，关键是谁能活下来。
反馈循环是护城河。指的是产品推出后，能否快速获取用户反馈并迭代改进。中国在这点上优势明显，人口基数大意味着试错成本低、数据反馈快，强大的运营能力能让产品迭代周期以天甚至小时计，而国外公司可能需要数月。没有运营和反馈循环，商业化就是空谈。
AI科技评论：Feedback loop可以理解为应用吗？还是说要加上运营？
王康曼： 是应用加上运营。AI本身不是产品，如何将AI能力融入具体产品，让企业、政府或个人用户形成依赖，这靠的是运营能力。抖音、美团的成功，其底层是强大的运营基因，AI是让运营更高效的利器。我相信中国会诞生很多具备这种能力的优秀公司。
AI科技评论：像Etched AI现在也很热门，但是有业内观点认为，这种专门基于Transformer设计的ASIC芯片不能make sense，一旦出现新的架构替代Transformer，他们就会失去存在价值。
王康曼： 这取决于两个问题：第一，Transformer这个技术浪潮能持续多久？第二，如果浪潮更迭，这家公司是否有足够的研发能力和资源转向新的架构？
Etched这类ASIC芯片针对Transformer做了极致优化，短期内效果显著。但它的风险也在于此——缺乏通用性。回顾历史，人工智能领域每5到10年就会出现一次范式转移。从专家系统到决策树，到SVM，再到深度学习，莫不如此。十年后我们是否还在用Transformer？很难说。
历史上，新范式往往会对旧范式造成碘伏性冲击。因此，在评估这类公司时，必须深入考察其团队是否具备持续创新的能力和技术储备，而不仅仅是押注当前架构的红利。
AI科技评论：您觉得在AI 2.0时代，硬件计算这块的创业公司有出现什么新的机遇吗？
王康曼： 我们接触和研究了数十家相关公司，如Graphcore、SambaNova、Tenstorrent、Groq等，它们各有特色。
AI 2.0的“第一幕”会更侧重于训练，Cerebras是其中的优秀代表。而“第二幕”将有两个主题：一是推理场景变得比训练更重要；二是在推理市场上，芯片公司将呈现百花齐放的格局，而非训练市场那样高度集中。
例如Groq，其在Meta Llama 3.1上的推理表现就获得了很好反馈。SambaNova采用HBM与SRAM混合存储方案，成本控制出色，产品成熟度高，已被甲骨文、斯坦福、高盛等采用。此外，还有脑机接口芯片等前沿方向。最终，投资是在技术前景、商业化进度和回报预期之间寻找平衡。
AI 2.0时代的创业和投资，专业门槛比以往任何时代都高。我们团队既然拥有这样的背景，就应该利用自身优势，去创造超越市场平均的回报。
AI科技评论：从Cerebras Systems的投资来看，感觉您是一个长期主义者。
王康曼： 做人和做事都需要长期主义，因为信用是靠时间积累的。真正的长期主义意味着陪伴，不仅在顺境中，更在逆境中。
投资只是马拉松的第一公里。之后更为重要的，是为创始人提供全方位的资源支持：招聘、客户对接、后续融资、退出规划等等。这个过程需要极大的耐心、意志力和责任心。只有把这些做好了，最终给出资人的回报才会是丰厚的。
我们基金刚刚起步，最看重的是合作精神。聪明固然重要，但当大家的智商和阅历达到一定水平后，比拼的就是认知和格局，而长期主义正是格局中至关重要的一环。
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