在"AI将彻底改变世界""买AI就是买未来"等口号鼓动下，大批 资金抱团涌入AI赛道。不仅业绩优秀的公司估值不断创出新 高，一些只是沾上AI热点的公司，股价也大幅上涨。从这个角 度看，这场大跌无疑给狂热的市场氛围泼了一盆冷水。 作者： 陈永伟 封图：图虫创意 以下文章来源于经济观察报观察家 ，作者经观观察家 6月5日，全球资本市场遭遇了一场罕见的"血洗"。当天，美国股市大幅跳水，标普500指数和道 琼斯工业平均指数分别下跌2.64%和1.35%，纳斯达克综合指数重挫4.18%，创下2025年4月 以来的最大单日跌幅。半导体板块成为重灾区，费城半导体指数单日下跌10.3%，创下2020年3 月以来的最差单日表现。英伟达、博通、台积电分别下跌6.2%、7.92%和6.76%，英特尔、 AMD、美光、高通等公司的跌幅均超过10%。AI软件公司和云平台公司也损失惨重。其中，亚马 逊下跌3.08%、Meta下跌5.54%、微软下跌2.65%，甲骨文更是下跌9.65%。 与 AI 产 业 链 关 联 较 大 的 日 韩 股 市 也 明 显 下 跌 。 日 本 日 经 225 指 数 下 跌 1.31% ， 东 京 电 子 ...

WAIC 2026 大会概览 - 2026年世界人工智能大会将于2026年7月17日至7月20日在中国上海举办，主题为“智能伙伴·共创未来” [3][32] - 大会将覆盖浦东世博、浦东张江、徐汇西岸三大片区 [8] 大会内容与规模 - 大会将包含展览展示、会议论坛、赛事评奖、创新孵化、招才引智、应用体验等板块 [6] - 预计举办140场论坛，汇聚1400亿位嘉宾 [8] - 展览面积达10万平方米，汇聚1100家展商，展示3000款展项，其中包含300款首秀展品 [8] 核心论坛议题 - 论坛议题围绕“四维矩阵”展开，涵盖技术、应用、边界、生态四大方向 [13] - **技术方向**：关注物理AI与世界模型融合、AI for Science、世界模型评测与对齐、复杂系统模拟等前沿技术 [14] - **应用方向**：关注通用大模型向垂直行业演进、AI智能体重构企业流程、算力-电力-储能一体化调度、具身智能与实体经济融合 [14] - **边界方向**：关注AI全生命周期安全、Agent时代开源生态协同、智能体安全与责任界定、开源治理创新、全球AI治理规则与标准制定 [14] - **生态方向**：关注AI复合型人才培养、多边主义下的全球AI协作、全栈AI生态体系构建 [14] 展览展示焦点 - 展览将全景展示AI应用、智能伙伴与未来科技 [16] - 核心展品类别涵盖AI芯片、世界模型、AIGC、大模型、AI Agent、具身智能、智能制造、机器视觉、金融科技、智慧医疗、自动驾驶、AI for Science、工业机器人、智慧城市、智慧教育等 [17] - 展区规划包括行业应用馆、核心技术馆、具身智能馆、创投孵化馆 [9] 参与机构与生态网络 - 大会汇聚了广泛的机构、产业及资本伙伴，共建开放生态 [20] - **机构伙伴**包括斯梅尔数学与计算研究院、上海期智研究院、上海人工智能实验室、中国计算机学会、全球人工智能创新治理中心等 [21] - **产业伙伴**包括华为、阿里巴巴、蚂蚁集团、百度、商汤科技、腾讯、京东集团、联想、西门子、中兴通讯等知名企业 [21][23] - **资本伙伴**包括孚腾资本、源码资本、线性资本、祥峰投资等投资机构 [23] 配套活动与特色项目 - 大会将举办WAIC UP、WAIC G、WAIC FUTURE、WAIC CONNECT、AI GRAVITY等一系列特色活动，涵盖智识、青创、创投、链接与出海等主题 [25][26] - 其中，WAIC FUTURE活动将汇聚200多位投资人，对接180个初创项目和OPC [26] - WAIC CONNECT活动将吸引172个采购团组，对接63个核心应用场景 [26] - AI GRAVITY项目旨在构筑亚太与欧洲双核共振的AI出海枢纽 [26] - 大会设置城市AI漫步活动，包含五大AI体验板块、六大主题路线和30余个标杆场景 [28] - 夜间活动包括AI夜集、思辨论坛及首个青少年AI音乐综艺“WAIC 音创宇宙” [30]

Cerebras公司概况与核心创新 - 美国AI芯片与系统公司Cerebras于2024年5月中旬登陆纳斯达克，上市一个月内市值一度逼近千亿美元，目前市值约500亿美元[5] - 公司自2015年创立起便选择颠覆性路线：采用Wafer-Scale架构，将整片晶圆做成一个巨大的AI计算引擎，以大幅减少数据搬运和通信开销[5][8] - 公司不仅是一家芯片公司，更提供一套从芯片到系统（包括服务器、散热、电源、编译器和软件栈）的AI算力新方案[8] 市场定位与竞争格局 - 市场常将Cerebras视为“英伟达挑战者”，但其更准确的定位是英伟达在特定负载（尤其是推理）上的挑战者，而非全面替代[8][10] - 英伟达的护城河不仅在于H100、GB200等芯片，更在于CUDA、开发者生态、网络、软件、客户信任和供应链构成的完整体系[10] - Cerebras的机会在于AI推理场景，其架构在需要低延迟、高吞吐、受限于内存带宽和通信延迟的推理负载中具有明显优势[10] 技术优势与市场需求变化 - Cerebras的Wafer-Scale架构将约八十多个芯片级模块无缝集成在一片晶圆上，使计算单元、内存和通信网络同处一个硅片，从而加速计算[15] - 与需要将多个GPU通过NVLink等方式互联的传统方案相比，该架构显著减少了分布式通信和内存搬运[15] - 市场需求发生关键变化：两三年前AI算力主要用于模型训练，而当前一半以上的算力已用于推理，且AI Agent的爆发进一步拉动了推理算力需求，这使Cerebras的低延迟、高吞吐优势变得更有价值[10][11] 重要合作与业务拓展 - OpenAI与Cerebras签署了规模超过200亿美元的大额合作[11] - OpenAI创始人Sam Altman个人早在2016年就已投资Cerebras，很早就意识到不能只依赖英伟达[11] - 对OpenAI等前沿模型公司而言，算力是扩展模型的核心瓶颈，分散供应商、寻找第二方案是必然选择，Anthropic也在使用Google的TPU[12] - Cerebras推出Cerebras Cloud云服务，旨在通过API封装底层复杂系统，降低客户采用新硬件的门槛，这对扩大客户采用具有战略意义[12][13] - 公司与AWS（亚马逊云科技）合作，并与CoreWeave、Nebius等新云厂商存在合作机会，以应对当前普遍的算力短缺问题[13][14] 发展前景与风险挑战 - 公司发展上限很高，鉴于AI算力（尤其是推理）需求巨大，未来市值达到5000亿美元也不足为奇[14] - 主要风险或下限在于Wafer-Scale方案能否持续规模化，包括扩大客户范围、实现大规模交付、稳定运营并让客户真正用起来[14] - 当前客户仍比较集中，与更成熟的芯片厂商相比不够分散[14] - 规模化交付的难点包括进一步放量生产后的良率问题，尽管早期工程风险（如封装、散热、良率）已基本解决[15][16] - 公司战略重点明确：与其纠结于训练市场（客户已形成基于英伟达GPU的训练体系），不如专注于在推理市场扩张，这与其架构优势更匹配[31][32] 早期投资背景与决策过程 - 投资方百度美国研究院在2016-2017年已形成共识：AI进步需要更大的模型、更多的数据、更强的算力，而GPU并非专为深度学习设计[7][9][19] - 当时百度已在训练接近3亿参数的语言模型，使用GPU训练一次需三个多月，因此对能将训练效率提高千倍的架构有强烈需求[21] - 在评估了Graphcore、Wave Computing和Cerebras等公司后，最终选择了架构最颠覆、团队博士密度最高（约80人中近70位博士）且由连续创业者Andrew Feldman领导的Cerebras[22][23][24] - 投资决策基于深入的技术尽调，包括利用百度的PaddlePaddle框架在Cerebras模拟器上验证性能，并逐一拆解良率、散热、封装、编译器对接等风险[27][28] - 2017年百度投资Cerebras的C轮时，其估值已达7亿多美元，接近独角兽规模。当时预测2025年AI训练市场约220亿美元，并给予Cerebras 20%的市占率预期，但实际AI发展速度远超预期[30] 行业洞察与投资趋势 - 伟大的投资发生在共识形成之前，但当前AI已成为共识，“非共识”的投资窗口期变得极短，可能只有一两个月[7][45] - 头部VC集体意识到需要重注AI（而非SaaS）是在ChatGPT Moment之后，这导致投资策略演变，更多资金涌向已跑出圈的后期公司[7][37][46] - 当前重要的投资方向包括：推理成本优化（直接影响模型公司和应用公司的毛利）、部署优化、多模态推理优化等[44][45] - 未来值得关注的方向包括：Physical AI（物理人工智能），其对任务正确性的要求比自动驾驶更宽容，且可能带来新的低延迟、低功耗芯片需求[48][49] - 尽管早期投资窗口变短，但若将AI周期拉长看，行业仍处早期，已形成的赢家（如Anthropic、Fireworks AI、Together AI等）可能形成飞轮效应，变得更大[47]