芯片复制晶圆级芯片正在从制造技术问题变成计算产业问题-51。今年，OpenAI与Cerebras签订了一份为期三年的算力采购协议，涉及最高750MW的计算容量，分批在2028年前交付，外界估算这份协议的潜在总价值超过200亿美元-51。

Cerebras的产品正是晶圆级芯片，采用整晶圆一体制造方式，完全靠光刻能力将整张晶圆制造成一个芯片-51。今年Cerebras在美股上市后，首季财报显示营收达1.93亿美元、同比增长94%，云服务收入同比增长178%-51。

Cerebras的订单让晶圆级芯片从技术问题变成产业问题。芯片复制押注晶圆尺度的不只有Cerebras，特斯拉重启Dojo 3；中国高校、科研机构和企业也陆续公布了12英寸验证样机、多芯粒原型和产品规划-51。

AI系统为何需要走向晶圆级？答案在于数据搬运的瓶颈。模型运行时，权重和激活值需要在计算与存储之间反复传输，多颗芯片还要持续交换和同步数据。数据一旦离开芯片，就要经过封装I/O、PCB、网卡、交换芯片和光模块，集群越大，花在通信上的功耗和成本越高-51。

晶圆级系统把原本发生在板间、芯片复制机柜间的数据交换压缩到封装内甚至晶圆内，用毫米级互连替代厘米级、米级网络。它的核心价值不是增加更多计算单元，而是减少数据搬运-51。7月，AMD与Cerebras公布了分离式推理合作，由AMD Helios负责计算密集的prefill，Cerebras WSE负责延迟敏感的decode，Token/瓦最高可提升5倍-51。