Todo el mundo codicia el negocio de NVIDIA.
Según el informe financiero del cuarto trimestre del año fiscal 2026 (hasta finales de enero de 2026) publicado por NVIDIA, su margen bruto GAAP alcanzó un asombroso 75,2%, una auténtica máquina de imprimir dinero, capacidad que se debe principalmente a su fuerte poder de fijación de precios derivado de su posición dominante en el mercado de chips de computación para IA.
Casi todos los grandes modelos de IA se ejecutan en los chips de computación de NVIDIA, sustentando su capitalización de mercado de casi 5 billones de dólares.
Pero precisamente por eso, casi todas las grandes empresas de IA intentan, explícita o implícitamente, escapar de la jaula de NVIDIA, sin querer entregarle su destino. El recién lanzado DeepSeek V4, según su informe técnico, probablemente aún utilizó chips NVIDIA para el entrenamiento, pero está adaptándose para inferencia con los chips de computación Ascend de Huawei, y ha indicado que el precio por token de la versión Pro bajará significativamente en la segunda mitad del año, tras el lanzamiento del Ascend 950. Además, aparte de Huawei Ascend, fabricantes de chips chinos como Tianshu Zhixin y Cambricon también han anunciado que son compatibles con el nuevo modelo DeepSeek V4.
En Estados Unidos, el feudo de NVIDIA, Google ha desarrollado sus propios chips de computación TPU (Unidad de Procesamiento de Tensores). Hasta abril de 2026, el TPU ha llegado a su octava generación, formando una línea completa de productos de chips para entrenamiento e inferencia. Meta también reveló en marzo su hoja de ruta para el desarrollo de chips de IA propios, planeando desplegar cuatro nuevos productos de la serie MTIA antes de finales de 2027, adaptándose a las necesidades de computación de sus negocios internos de IA, manteniendo al mismo tiempo una cooperación a gran escala con NVIDIA y AMD para construir un sistema de suministro de computación de doble vía: "propio + comprado".
Sí, por el momento, ninguna empresa de IA puede prescindir de NVIDIA, pero Jensen Huang ya siente la crisis. En una reciente entrevista en un podcast, Huang consideró que la Ley de Moore está llegando a su fin, es decir, la era en que el rendimiento de los chips se duplicaba cada año ha pasado; la ventaja de rendimiento de los chips más avanzados de hoy no será una barrera perpetua, sino una ventaja relativa con una ventana de tiempo. Una vez que el proceso de fabricación se aproxime al límite físico, la dificultad para que los seguidores alcancen se reducirá.
Huang expresó que restringir la exportación de chips de computación a China确实 ralentizará a corto plazo el desarrollo de la IA en China, pero a largo plazo, solo forzará a China a formar su propia cadena ecológica. Lo que no profundizó es que actualmente solo las empresas de IA chinas se dedican al código abierto, y son adoptadas por numerosas empresas y startups. Si cada vez más modelos de código abierto se ejecutan en chips de computación fabricados en China, entonces NVIDIA, aunque siga siendo el número uno del mercado, ya no será el único.
De hecho, incluso sin la amenaza de los modelos de código abierto y los chips de computación chinos, la competencia del mercado también impulsaría a que la industria de chips de computación forme una estructura de duopolio, en lugar de dejar a NVIDIA monopolizarlo.
Curiosamente, entre ellos, OpenAI, que depende enormemente de NVIDIA, es precisamente el que más activamente lo "apuñala por la espalda".
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El 17 de abril, hora local, el fabricante estadounidense de chips de IA Cerebras presentó formalmente su solicitud de OPI ante la SEC de EE. UU., con el objetivo de recaudar 3000 millones de dólares y una valoración de 35 000 millones.
Después de retirar su solicitud de OPI anterior en octubre de 2025, este retador de NVIDIA, cuyo principal atractivo son los "chips a nivel de oblea", lanzó un nuevo asalto a la OPI en solo medio año, logrando elevar la valoración de la empresa de 8100 millones a 35 000 millones de dólares.
El pilar central de esta explosión de valoración fue un acuerdo de cooperación con OpenAI por un total de más de 20 000 millones de dólares.
Según el acuerdo, OpenAI se compromete a utilizar en los próximos tres años clusters de servidores impulsados por chips Cerebras, y Cerebras desplegará para el primero 750 megavatios de potencia de computación, esperando completar todo el despliegue para 2028. Además, OpenAI también proporcionará a Cerebras alrededor de 1000 millones de dólares para ayudarle en el desarrollo de centros de datos, y obtendrá warrants por aproximadamente el 10%.
Evidentemente, OpenAI ya no es un mero cliente, sino un acreedor, y posiblemente un gran accionista en el futuro. La decisión de lanzar la OPI ahora probablemente sea también una decisión conjunta de ambas empresas.
El mismo día que Cerebras presentó los documentos para la OPI, tres altos ejecutivos clave de OpenAI, incluido el responsable de Sora, Bill Peebles, anunciaron su dimisión. Simultáneamente, el plan "Stargate" de 500 000 millones de dólares, considerado un hito en la infraestructura de IA estadounidense, está sumido en el caos, con lentos progresos en la coordinación interna y problemas de financiación.
Según informaciones de los medios, en 2025 los ingresos de OpenAI fueron de 13 100 millones de dólares, con unas pérdidas de hasta 8000 millones, y se prevé que las pérdidas de este año se disparen a 25 000 millones. Bajo la presión de las enormes pérdidas, OpenAI incluso se ha visto obligada a cortar su popular producto de generación de vídeo, Sora.
Según análisis, el coste diario de computación de Sora ronda los 15 millones de dólares, y el coste de un vídeo de 10 segundos de alta precisión es de unos 33 dólares. Durante el periodo de operación de Sora, los ingresos totales pagados por los usuarios fueron de solo 2,1 millones de dólares.
En un período tan turbulento, Altman sabe claramente que la dependencia excesiva de NVIDIA se convertiría en el mayor punto débil de OpenAI.
Anteriormente, OpenAI anunció sucesivamente su cooperación con Broadcom para desarrollar chips personalizados y la adopción del nuevo chip MI450 de AMD, transmitiendo frecuentemente señales claras al exterior: ya no quieren trabajar para NVIDIA. Fue en este contexto que Cerebras se convirtió en la apuesta clave en la estrategia de "desnvidización" de OpenAI.
Aunque la notoriedad de Cerebras es baja, tiene una singularidad entre las empresas fabricantes de chips.
Casi todos los gigantes del diseño de chips siguen la ruta de "cortar obleas, hacer chips pequeños", mientras que Cerebras se centró en el "muro de memoria" con el que se topan los datos al moverse entre chips, por lo que adoptó una ruta tecnológica más agresiva de chip único.
El producto central de Cerebras es el motor a nivel de oblea WSE-3, fabricado en una sola oblea de 300 mm. Dado que el cálculo, el almacenamiento y la interconexión están todos dentro de un solo chip, la latencia en la transmisión de datos se reduce en un 90% compared to los clusters de GPU, adaptándose especialmente a la inferencia de baja latencia para grandes modelos.
En escenarios de inferencia, la arquitectura a nivel de oblea podría reducir el coste por token en un 80%.
El responsable del departamento de infraestructura de computación de OpenAI stated que Cerebras añadió una solución exclusiva de inferencia de baja latencia a la plataforma, que no solo permite a los usuarios obtener una velocidad de respuesta más rápida, sino que también sentará las bases para expandir la tecnología de IA en tiempo real a un grupo más amplio de usuarios.
Lo más importante es que la ruta de Cerebras, que no depende de HBM, podría romper la estructura casi monopolística de la industria de chips de NVIDIA, haciendo que el suministro de computación sea más diversificado.
Todo esto golpea justo donde más le duele a OpenAI, por lo que la cooperación entre ambos surge naturalmente.
Además de con OpenAI, Cerebras también llegó a un acuerdo con AWS en marzo, por el que el CS-3 se desplegará en los centros de datos de Amazon, entrando en el sistema de infraestructura de las principales plataformas de hyper-scale en la nube.
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"Lo más emocionante de esta industria de iteración rápida es que los algoritmos se volverán continuamente más rápidos, precisos y eficientes; precisamente por eso no quiero dedicarme a esas industrias tradicionales que son iguales día tras día durante nueve años."
Que Cerebras haya llegado hasta su posición actual está estrechamente relacionado con su fundador, Andrew Feldman.
A diferencia de los fundadores típicos de empresas de chips, que suelen ser ingenieros, Feldman se graduó en la Universidad de Stanford con licenciaturas en Economía y Ciencias Políticas y un MBA. Desde el inicio de su carrera, acumuló experiencia continuamente en las áreas de producto y marketing, un camino profesional que le dio un olfato natural para saber qué modelo de negocio puede funcionar.
Con la acumulación de experiencia, Feldman pasó gradualmente de ser un asalariado a un emprendedor en serie.
Y todos los emprendedores en serie tienen una característica extremadamente marcada: quieren ganar, ganar a toda costa. Este tipo de personas no son simplemente "competitivas", sino que consideran "ganar" tan indispensable como respirar. Suelen elegir apostar en "tierras de nadie" del consenso industry, yendo all-in en direcciones que la mayoría considera "innecesarias" o "imposibles". En otras palabras, tienen una "naturaleza apostadora" bastante grande.
En 2007, Feldman fundó la empresa de servidores SeaMicro.
"Hoy en día, los grandes procesadores se usan como si condujéramos el transbordador espacial para ir a comprar al supermercado. En realidad, solo necesito conducir un Prius."
SeaMicro abandonó el enfoque tradicional de servidores de "amontonar componentes", eliminando todos los componentes excepto la CPU, la memoria y un ASIC autodesarrollado, proporcionando "más núcleos" a empresas de Internet especializadas que necesitan cargas de "escalado horizontal". La empresa fue adquirida por AMD en 2012 por 355 millones de dólares.
Aunque el negocio de microservidores se integró en AMD y gradualmente se desvaneció, esta experiencia permitió a Feldman completar su acumulación de riqueza y reforzar su metodología emprendedora: en los nodos de cambio generacional, ingresar en nichos de mercado no cubiertos por los gigantes mediante diseños de hardware "contracorriente".
Según la convención de la industria, el rendimiento de los chips disminuye a medida que aumenta su área. Cuando las empresas de chips avanzaban por el camino de NVIDIA, Feldman decidió, con un pensamiento muy "lego", hacer directamente un chip completo del tamaño de un plato.
En 2015, Feldman y su compañero técnico Gary Lauterbach fundaron conjuntamente Cerebras, reuniendo a varios antiguos colegas que habían trabajado en SeaMicro. Cerebras permaneció en silencio durante cuatro años completos, hasta que en agosto de 2019 lanzó la primera generación, WSE-1.
Durante este período de desarrollo anónimo, Feldman apostó por dos cosas: una, que la tecnología de encapsulado a nivel de oblea de TSMC maduraría gradualmente, y otra, que la escala de los modelos de IA se volvería tan grande que el muro de memoria de las GPU se convertiría en un cuello de botella fatal.
Visto el desarrollo actual, acertó en sus apuestas.
De 2019 a 2024, Cerebras lanzó una nueva generación cada dos años, el proceso pasó de 16nm a 7nm y luego a 5nm, el número de transistores pasó de 1,2 billones a 4 billones. Simultáneamente, Feldman comenzó a buscar activamente grandes clientes. En 2023, voló a Abu Dabi y consiguió a G42.
Cerebras y G42 colaboraron para entrenar el modelo de lenguaje más avanzado en el ámbito del árabe, creando conjuntamente una red de nueve supercomputadores interconectados llamada Condor Galaxy. La estrecha cooperación con esta empresa de Oriente Medio también provocó que el Comité de Inversión Extranjera en los Estados Unidos (CFIUS) realizara una revisión de seguridad nacional sobre Cerebras, pero a Feldman no le importó: la revisión es una muestra de su propia fuerza.
"Si solo trabajas 38 horas a la semana, ¿y aún quieres desafiar a un gorila de 800 libras como NVIDIA? Ni hablar. Necesitas cada minuto de tu tiempo despierto."
En una entrevista, le preguntaron a Feldman sobre su opinión respecto al "equilibrio entre trabajo y vida", a lo que respondió con una negación bastante radical. No ocultó su ambicioso deseo de desafiar a NVIDIA.
Tomando como referencia el crecimiento de NVIDIA, que se multiplicó por cien en diez años, Feldman tiene expectativas bastante optimistas sobre el futuro de Cerebras: en los próximos 3 a 5 años, desarrollar tratamientos para millones de pacientes; proporcionar potencia de computación para inferencia a aplicaciones aún por llegar; que la gente use la tecnología de la empresa sin percibirlo.
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La carrera de Cerebras hacia la OPI se enfrenta a constantes controversias: los optimistas esperan presenciar el nacimiento de una segunda NVIDIA, mientras que los pesimistas cuestionan la estabilidad de sus resultados.
Según la información financiera oficial revelada, de 2022 a 2025, los ingresos de Cerebras pasaron de 24,6 millones de dólares a 510 millones, con una tasa de crecimiento anual compuesta en cuatro años del 175%. Especialmente destacable es que en 2025 el beneficio neto GAAP fue de 238 millones de dólares, logrando revertir la tendencia de pérdidas netas de 482 millones en 2024.
Pero un análisis detallado muestra que la rentabilidad GAAP se benefició de una ganancia contable no monetaria de 363 millones de dólares, ganancia que en realidad fue una operación contable resultante de eliminar del balance los pasivos relacionados con G42 debido a la revisión de seguridad nacional de EE. UU. Excluyendo esta partida no recurrente, la pérdida neta no GAAP real fue de 75,7 millones de dólares.
En otras palabras, la "conversión a beneficios" de Cerebras fue un juego contable.
En 2023 y 2024, G42 contribuyó con el 83% y 87% de los ingresos totales de Cerebras, respectivamente. En un contexto de crecientes conflictos geopolíticos, el riesgo de depender de un único cliente de Oriente Medio es evidente. Después de todo, la retirada de la primera OPI de Cerebras se debió en parte a la revisión de seguridad nacional.
Según el prospecto, la mayor parte de las obligaciones pendientes de desempeño de la empresa, por un valor de 24 600 millones de dólares, dependen del acuerdo de 20 000 millones de dólares firmado con OpenAI. En otras palabras, los ingresos esperados de Cerebras se basan casi por completo en la promesa a futuro de OpenAI, y no en una base de clientes diversificada y a gran escala.
Que este pedido, similar a un estimulante cardíaco, se materialice depende del propio destino de OpenAI. Cuando la estabilidad del mayor cliente itself está siendo escrutada反复 por el mercado, cuánto de este "cheque en blanco" se podrá hacer efectivo,恐怕 ni el propio Feldman podría garantizarlo.
La comparación con NVIDIA muestra aún más las desventajas de Cerebras.
Antes del gran estallido de la industria de la IA, NVIDIA ya había establecido una base de clientes diversificada en múltiples áreas como gaming, visualización profesional, centros de datos, etc., sin que ningún cliente individual representara más del 10% de sus ingresos. NVIDIA, en su evolución durante más de veinte años, se ha vinculado profundamente con millones de desarrolladores; cada iteración de producto surge de la necesidad de expansión ecológica interna, y su ruta de planificación de productos es muy clara. El ecosistema de Cerebras está en una fase muy temprana, sigue siendo un avance puntual en escenarios de inferencia, y le queda un largo camino por recorrer para convertirse en una verdadera empresa plataforma.
Incluso sin la aparición inesperada de ChatGPT, NVIDIA era una empresa de calidad con ingresos estables y beneficios considerables. Pero si se quitara el gran pedido de 20 000 millones de dólares de OpenAI, Cerebras probablemente ni siquiera tendría la posibilidad de lanzar una OPI.
En diciembre de 2025, NVIDIA llegó a un acuerdo especial de cooperación por valor de unos 20 000 millones de dólares en efectivo con Groq, competidor de Cerebras, por el cual NVIDIA obtuvo una licencia perpetua no exclusiva de la arquitectura de inferencia LPU de Groq y de toda la tecnología de diseño de chips.
La entrada en escena de Jensen Huang representa que la arquitectura de inferencia dedicada de baja latencia de Cerebras ha obtenido el reconocimiento de los gigantes del sector, pero también ha hecho que la presión competitiva a la que se enfrenta Cerebras aumente急剧.
En la práctica, la introducción de Cerebras por parte de OpenAI no es para reemplazar, sino para ser una "pez sable", aumentar su poder de negociación y diversificar el riesgo de la cadena de suministro.
Según informaciones, se espera que el sistema basado en chips Groq de NVIDIA se lance en la segunda mitad de 2026. Si Altman se vuelve y llega a un acuerdo con Huang, Cerebras podría easily convertirse en la víctima.
En la pista de los chips de IA, un mercado de billones de dólares, la competencia diversificada es sin duda algo bueno para el desarrollo a largo plazo del ecosistema del sector. Pero el mercado de capitales nunca ha carecido de historias de creación de riqueza y especulación mediática, y que Cerebras pueda realmente materializar su valor tecnológico y comercial aún debe superar múltiples pruebas.
El atractivo título de "retador de NVIDIA" bien podría convertirse en una burbuja efímera.
Pero como revela la "Paradoja de Jevons", el progreso tecnológico提高 la eficiencia en el uso de los recursos, reduce el coste unitario de producción, y como la gente puede permitirse usarlo más y lo usa más, en反而会导致 el consumo total de recursos no disminuye sino que aumenta. A medida que la IA se渗透 en mayor medida en todos los aspectos de la vida de las personas, en un futuro previsible, la demanda de computación seguirá creciendo a alta velocidad.
Este supermercado de cientos de miles de millones o incluso billones de dólares no solo tiene que ver con la economía, sino que también involucra la seguridad geopolítica; nadie quiere entregar las llaves de su destino a que las tenga solo NVIDIA.
Pero evidentemente, incluso por自尊, Jensen Huang no entregará las llaves fácilmente.
Este artículo proviene del WeChat público "最话FunTalk" (ID: iFuntalker), autor: He Yiran, editor: Liu Yuxiang
