Một thập kỷ đặt cược vào Cerebras: Làm thế nào "chip AI kích thước wafer" được niêm yết trên Nasdaq

Tựa gốc: Suy ngẫm về một thập kỷ gắn bó với Cerebras
Tác giả gốc: Steve Vassallo
Biên soạn bởi: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Vào ngày 14 tháng 5, Cerebras chính thức niêm yết trên Nasdaq với mã chứng khoán CBRS. Cổ phiếu đã tăng khoảng 68% trong ngày giao dịch đầu tiên, trở thành một trong những đợt IPO phần cứng AI được theo dõi nhiều nhất kể từ năm 2026.

Bài viết này, do Steve Vassallo, một nhà đầu tư ban đầu của Cerebras, chấp bút, kể lại mối quan hệ hợp tác 19 năm của ông với Andrew Feldman, từ SeaMicro đến Cerebras. Thoạt nhìn, nó kể một câu chuyện về đầu tư mạo hiểm từ thỏa thuận ban đầu đến IPO, nhưng trên thực tế, nó ghi lại cách một công ty phần cứng tiên tiến đặt cược vào việc tái cấu trúc cơ bản kiến trúc điện toán AI trong thời điểm mà điều đó không được giới chuyên môn ủng hộ: từ các chip cấp độ wafer và các nút thắt cổ chai về băng thông bộ nhớ đến một loạt các thách thức kỹ thuật như nguồn điện, tản nhiệt và tính liên tục của điện, Cerebras không chỉ đối mặt với những thách thức kỹ thuật đơn lẻ, mà còn là việc tái tạo toàn bộ một hệ thống điện toán hiện đại.

Điều đáng chú ý nhất không phải là việc Cerebras cuối cùng đã tạo ra một con chip cấp độ wafer lớn hơn 58 lần so với các chip truyền thống, mà là việc công ty đã chọn một hướng đi trái ngược với chuẩn mực ngành ngay từ đầu: khi GPU trở thành giải pháp mặc định cho việc huấn luyện AI, họ đã cố gắng định nghĩa lại "một chiếc máy tính thực sự được xây dựng cho AI là gì". Điều này không chỉ đòi hỏi sự đánh giá công nghệ, mà còn cần sự kiên nhẫn của nhà đầu tư, và quan trọng hơn, một mối quan hệ tin cậy lâu dài, không dựa trên giao dịch giữa các nhà đầu tư và đội ngũ sáng lập.

Trong cuộc cạnh tranh phần cứng AI hiện nay, tầm quan trọng của Cerebras nằm ở việc nhắc nhở thị trường rằng cuộc cách mạng về sức mạnh tính toán không chỉ đơn thuần là việc bổ sung thêm nhiều GPU, mà còn có thể đến từ việc tái định hình kiến trúc điện toán.

Sau đây là văn bản gốc:

Vào thứ Sáu, ngày 1 tháng 4 năm 2016, tôi đã gửi email cho Andrew Feldman để thông báo với ông ấy rằng tôi sẽ trèo qua hàng rào sau nhà ông ấy và đích thân giao bản thỏa thuận đầu tư vào Cerebras cho ông ấy.

Hôm đó là ngày Cá tháng Tư, nhưng tôi không hề đùa.

Nói một cách chính xác, đây không phải là thông lệ tiêu chuẩn đối với một công ty đầu tư mạo hiểm. Nhưng lúc đó, tôi đã quen biết Andrew được chín năm và đã thảo luận về công ty tiếp theo của chúng tôi với anh ấy gần hai năm. Tôi không thể nào bỏ lỡ thương vụ này chỉ vì một buổi chiều thứ Bảy dành để xem xét lại các điều khoản và điều kiện.

Tôi gặp Andrew lần đầu vào tháng 10 năm 2007. Khi đó, anh ấy và Gary Lauterbach vừa mới thành lập SeaMicro. Tôi không đầu tư vào vòng gọi vốn đó, nhưng tôi rất hợp với họ, đặc biệt là đánh giá cao cách tiếp cận giải quyết vấn đề dựa trên các nguyên tắc cơ bản của họ. Tôi đã theo dõi họ từ đó đến nay.

Những mối quan hệ thực sự có giá trị cần thời gian để phát triển. Điều tương tự cũng đúng với những công ty thực sự có giá trị. Ngày nay, nhìn từ bên ngoài, Cerebras là một công ty mười năm tuổi sắp sửa niêm yết cổ phiếu. Nhưng theo quan điểm của tôi, đó là một mối quan hệ kéo dài mười chín năm cuối cùng đã đến thời điểm rung chuông báo hiệu kết thúc.

Tháng 8 năm 2019, Andrew và tôi đã tổ chức hội nghị Hot Chips tại khuôn viên trường Stanford. Vào thời điểm đó, Cerebras đã ra mắt thế hệ đầu tiên của Wafer-Scale Engine.

Những mối quan hệ sâu sắc và những tham vọng phi lý

Khi AMD mua lại SeaMicro vào năm 2012, tôi có linh cảm rằng Andrew sẽ không ở lại một công ty lớn lâu. Anh ấy có tinh thần cạnh tranh mạnh mẽ và một trái tim nổi loạn. Đến đầu năm 2014, anh ấy bắt đầu tìm kiếm cơ hội rời đi, và chúng tôi bắt đầu gặp nhau thường xuyên để thảo luận về những gì chúng tôi có thể làm tiếp theo.

Vào thời điểm đó, có hai điều còn lâu mới được thống nhất: thứ nhất, trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự sẽ trở nên hữu ích; và thứ hai, GPU không phải là kiến trúc điện toán phù hợp nhất cho AI.

Về câu hỏi đầu tiên, nhiều người thông minh mà tôi quen biết có những ý kiến khác nhau. Kể từ khi AlexNet xuất hiện vào năm 2012, một số nhóm nghiên cứu đã bắt đầu đạt được những kết quả gần như kỳ diệu với mạng nơ-ron tích chập. Nhưng trong ngành công nghiệp phần mềm rộng lớn hơn, AI vẫn tồn tại ở đâu đó giữa một thuật ngữ tiếp thị và một dự án nghiên cứu khoa học.

Vấn đề thứ hai, vấn đề phần cứng, hầu như chưa được giải quyết một cách nghiêm túc. GPU đã trở thành lựa chọn mặc định để huấn luyện mạng nơ-ron, chủ yếu là vì các nhà nghiên cứu tình cờ phát hiện ra rằng chúng "không tệ" so với CPU. Xây dựng một hệ thống điện toán mới dành riêng cho các tác vụ AI đồng nghĩa với việc thách thức kiến trúc chủ đạo được các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới sử dụng vào thời điểm đó.

Nhưng Andrew, Gary và những người đồng sáng lập Sean, Michael và JP lại nhìn thấy một hướng đi khác. Mỗi người trong số họ đều có hàng chục năm kinh nghiệm trong lĩnh vực chip và hệ thống: Gary có nền tảng từ công trình tiên phong về luồng dữ liệu và thực thi ngoài thứ tự vào những năm 1980; Sean tập trung vào kiến trúc máy chủ tiên tiến; Michael phụ trách phần mềm và trình biên dịch; và JP tham gia sâu vào kỹ thuật phần cứng. Họ là một nhóm cực kỳ hiếm có: mỗi người đều xuất sắc; khi làm việc cùng nhau, khả năng của họ được nhân lên gấp bội. Họ đã có thể hình dung ra một loại máy tính hoàn toàn mới.

Họ tin rằng nếu trí tuệ nhân tạo thực sự phát huy hết tiềm năng, quy mô thị trường thu được sẽ vượt xa tổng quy mô của tất cả các hình thức điện toán hiện có.

Họ cũng nhìn thấu bản chất thực sự của GPU: ban đầu chúng là những con chip được thiết kế để xử lý đồ họa, chỉ tạm thời được nâng cấp thành công cụ huấn luyện AI trong lĩnh vực mới. Mặc dù chúng thực sự tốt hơn CPU trong xử lý song song, nhưng không ai lại thiết kế một kiến trúc như GPU từ đầu chỉ dành cho các tác vụ AI. Giới hạn thực sự của khả năng mạng nơ-ron không phải là sức mạnh tính toán thô, mà là băng thông bộ nhớ. Điều này có nghĩa là con chip mà họ muốn tạo ra sẽ không tập trung vào việc tối ưu hóa phép nhân ma trận trong các lõi riêng lẻ, mà là vào cách dữ liệu truyền tải hiệu quả trong toàn bộ cấu trúc tính toán.

Trong nội bộ công ty, việc đầu tư vào Cerebras không phải là một quyết định đồng thuận. Một vài đối tác của tôi đã tận mắt chứng kiến vòng đầu tư vào ngành bán dẫn trước đó hầu như chỉ toàn thua lỗ, và họ đã rất thẳng thắn bày tỏ những lo ngại của mình. Nhưng cuối cùng, chúng tôi đã đạt được sự đồng thuận với tư cách là một nhóm. Vào cuối tuần đó, tháng 4 năm 2016, chúng tôi đã nói rõ với Andrew: chúng tôi muốn là nhà đầu tư đầu tiên đưa ra bản điều khoản đầu tư cho anh ấy.

Vài tuần sau, Andrew, Gary, Sean, Michael và JP chuyển đến văn phòng EIR của chúng tôi ở tầng hai của tòa nhà 250 Middlefield. Tôi vẫn còn giữ bản vẽ mặt bằng do người quản lý văn phòng lúc đó vẽ. Trên bản vẽ đó, Cerebras nằm cạnh một trong những người sáng lập Quỹ, và chỉ cách Bhavin Shah vài cửa, người sau này sáng lập Moveworks. Đó là một tầng hoàn hảo để các công ty khởi nghiệp phát triển.

Trụ sở đầu tiên của Cerebras nằm ở tầng hai của văn phòng cũ của chúng tôi tại số 250 Middlefield.

Hãy biết những quy tắc nào có thể linh động và những quy tắc nào phải bị phá vỡ.

Trước khi Cerebras ra đời, chip máy tính lớn nhất trong lịch sử có kích thước khoảng 840 milimét vuông, xấp xỉ kích thước của một con tem bưu điện. Tuy nhiên, chip của Cerebras có kích thước 46.000 milimét vuông, lớn hơn gấp 58 lần.

Việc lựa chọn chip ở cấp độ wafer đồng nghĩa với việc chấp nhận tất cả những thách thức thiết kế tiếp theo đi kèm. Trong gần 80 năm lịch sử điện toán, chưa ai thực sự thành công trong việc này. Điều này cũng có nghĩa là chưa ai giải quyết một cách có hệ thống những vấn đề sau: Làm thế nào để cấp nguồn cho một con chip khổng lồ như vậy? Làm thế nào để làm mát nó? Làm thế nào để duy trì sự liên tục về điện giữa hàng chục nghìn điểm kết nối?

Để đạt được khả năng tính toán ở cấp độ wafer, Cerebras đã phải tái tạo gần như mọi khía cạnh của điện toán hiện đại cùng một lúc: chất bán dẫn, hệ thống, cấu trúc dữ liệu, phần mềm và thuật toán. Mỗi lĩnh vực này đều là một dự án khởi nghiệp riêng biệt. Andrew và nhóm của ông đã chọn giải quyết những vấn đề kỹ thuật khó khăn nhất trước tiên. Nhờ những nỗ lực không ngừng nghỉ và bền bỉ, những vấn đề này đã được khắc phục từng bước một.

Cứ sau sáu đến tám tuần, chúng tôi lại tổ chức một cuộc họp hội đồng quản trị. Họ trình bày với chúng tôi những gì họ đã thử kể từ cuộc họp trước: một biến thể thiết kế hệ thống mới, một sơ đồ cấp điện mới, hoặc một điều chỉnh nhỏ về quản lý nhiệt. Thông qua việc liên tục đối mặt với những thách thức mang tính hệ thống từ mọi góc độ, họ đã phát triển được khả năng diễn đạt ý tưởng của mình một cách rõ ràng, điều mà họ đã dày công học hỏi. Họ giải thích những điểm mà họ cho là sai sót và những gì họ dự định sẽ thử tiếp theo.

Chúng tôi đặt ra các câu hỏi, sau đó hợp tác chặt chẽ với nhóm, huy động những người, nguồn lực và mối quan hệ cần thiết để giúp họ tìm ra những đột phá mới. Sáu đến tám tuần sau, khi chúng tôi gặp lại, câu chuyện lại lặp lại với một vấn đề kỹ thuật khác: một lĩnh vực mới cần khám phá. Mỗi giải pháp lại bộc lộ vấn đề tiếp theo cần được giải quyết.

Mẫu thử nghiệm đầu tiên của họ bắt đầu bốc khói ngay khi được cấp điện lần đầu tiên. Nhóm nghiên cứu gọi đó là "sự cố nhiệt" - một thuật ngữ thường được dùng để mô tả đám cháy nếu không muốn làm ban quản lý hoặc chủ nhà lo lắng.

Tôi đã tính toán mức tiêu thụ điện năng trên mỗi milimét vuông, một phần vì tò mò, và một phần vì các con số có vẻ cao đến mức phi lý. Vì vậy, chúng tôi đã mời các kỹ sư từ Exponent, một công ty phân tích lỗi mà tên cũ của nó cũng chính là Failure Analysis. Họ đã xác nhận rằng các con số về mức tiêu thụ điện năng thực sự cao đến mức đáng kinh ngạc và giúp chúng tôi nghĩ ra một loạt các giải pháp mà không cần phải thách thức định luật thứ hai của nhiệt động lực học. Xét cho cùng, đó là một định luật mà Andrew đủ thông minh để không tranh cãi.

Tính kỷ luật của một kỹ sư nằm ở việc biết những quy tắc nào có thể bị phá vỡ, những quy tắc nào có thể được linh hoạt và những quy tắc nào phải được tôn trọng. Andrew và nhóm của anh ấy đã chứng minh được khả năng phân biệt giữa những điều này. Họ biết khi nào họ đang thách thức các quy ước – điều mà họ vốn dĩ muốn làm; và khi nào họ đang thách thức các định luật vật lý – điều mà họ không được phép làm.

Khi bạn đang xây dựng công nghệ tiên tiến, thất bại là điều không thể tránh khỏi. Cách duy nhất để vượt qua thất bại là thông qua kỷ luật, sự kiên trì và quan trọng nhất là lòng tin: tin tưởng vào sứ mệnh, tin tưởng lẫn nhau, và tin tưởng rằng khi nguyên mẫu đầu tiên tự hủy hoại, bạn vẫn sẽ có mặt trong phòng thí nghiệm vào sáng hôm sau để bắt đầu phiên bản tiếp theo.

Không có phiên bản giao dịch nào cho công việc này. Chỉ có phiên bản dài hạn: luôn luôn hiện diện trong căn phòng giữa những giải pháp chưa hoàn thiện và những lời giải thích kiên nhẫn. Bằng cách đó, bạn sẽ có mặt để chứng kiến sự thành công cuối cùng của nó.

Khoảnh khắc đó xảy ra vào tháng 8 năm 2019. Andrew, Sean và nhóm của họ đứng trong phòng thí nghiệm, quan sát chiếc máy tính hoàn toàn mới mà họ đã thiết kế hoạt động lần đầu tiên. Đối với người không chuyên, nó dường như không làm gì thú vị. Theo Andrew, có lẽ nó nhàm chán như xem sơn khô. Nhưng lần này thì khác: chưa bao giờ một lon "sơn" lại thực sự khô. Họ đứng đó cùng nhau trong 30 phút, rồi quay lại làm việc.

Việc bạn hợp tác với ai là vô cùng quan trọng.

Một số người chọn vấn đề dựa trên những gì họ biết mình có thể giải quyết. Tiêu chí lựa chọn vấn đề của Andrew là những vấn đề mà anh tin là đáng để giải quyết. Những cải tiến nhỏ lẻ không làm anh hứng thú; anh muốn những bước nhảy vọt gấp 1000 lần. Ngay từ ngày đầu tiên, anh đã muốn xây dựng Cerebras thành một công ty độc đáo, trường tồn qua nhiều thế hệ.

Động lực này một phần xuất phát từ tính cách của anh ấy. Andrew mô tả nó như một "triệu chứng" của các kiến trúc sư máy tính - bị mắc kẹt với một ý tưởng trong nhiều thập kỷ. Nhưng theo tôi, nó rộng hơn là một "triệu chứng" của những người sáng lập. Khi đối mặt với một vấn đề, anh ấy tự hỏi mình trước tiên: Liệu tôi có thể tạo ra thứ gì đó mang lại bước đột phá? Sau đó, anh ấy hỏi: Nếu tôi thành công, liệu có ai quan tâm không? Nếu câu trả lời cho cả hai câu hỏi đều là có, anh ấy sẽ dành mười năm tiếp theo của cuộc đời mình cho nó.

Một phần động lực thúc đẩy này đến từ quá trình trưởng thành của ông. Andrew lớn lên trong môi trường toàn những thiên tài, giống như hầu hết trẻ em lớn lên xem truyền hình. Cha ông là một giáo sư tiên phong về sinh học tiến hóa, thường chơi quần vợt đôi mỗi Chủ nhật với sáu người khác. Trong số sáu người này, ba người sau đó đã đoạt giải Nobel và một người đoạt Huy chương Fields.

Theo Andrew, những bậc thầy vĩ đại này đã kiên nhẫn giải thích công trình nghiên cứu của họ trong lĩnh vực vật lý, toán học và sinh học phân tử cho cậu bằng ngôn ngữ mà một đứa trẻ có thể hiểu được. Điều này đã tạo cho cậu một ấn tượng sâu sắc về trí tuệ thực sự trông như thế nào; và cậu cũng hiểu, như mẹ cậu nói, rằng thông minh không có nghĩa là phải trở nên kiêu ngạo.

Dần dần, tôi nhận ra rằng đây là một trong những đặc điểm cốt lõi của Andrew, quan trọng không kém tham vọng nổi loạn và bản năng gần như hướng ánh sáng của anh ấy đối với những vấn đề thực sự đáng giá. Anh ấy tin chắc rằng những người phi thường nhất mà anh ấy từng gặp thường cũng vô cùng tốt bụng.

Niềm tin này đã định hình cách đội ngũ của ông cùng nhau hoàn thành những nhiệm vụ vô cùng khó khăn. Tất cả 30 nhân viên đầu tiên của Cerebras đều từng làm việc với ông; một số người đã gắn bó với ông từ năm 1996. Ngày nay, Cerebras có khoảng 700 nhân viên, trong đó khoảng 100 người đã theo ông qua nhiều công ty khác nhau.

Tháng 8 năm 2022, nhóm sáng lập Cerebras đã đến thăm Bảo tàng Lịch sử Máy tính. Từ trái sang phải: Sean Lie, Gary Lauterbach, Michael James, JP Fricker và Andrew Feldman.

Điều quan trọng là, lòng tốt và tinh thần cạnh tranh không hề mâu thuẫn. Andrew vô cùng khao khát chiến thắng. Anh ấy thích nói rằng mình là phiên bản chuyên nghiệp của David, chiến đấu chống lại Goliath. Goliath chậm chạp và luôn cảnh giác trước những đòn tấn công trực diện, điều này tạo cơ hội cho mọi chiến thuật khác. Lợi thế của David nằm ở việc xuất hiện ở những nơi và theo những cách mà Goliath không thể.

Tại SeaMicro, đối tác kênh phân phối lớn nhất của Andrew tại Nhật Bản là NetOne. Nhà cung cấp chính của NetOne là Cisco, công ty thường chiêu đãi các đối tác bằng máy bay riêng và du thuyền – những tài sản có giá trị hơn hầu hết các ngôi nhà ở Palo Alto. Andrew, với ngân sách khiêm tốn hơn nhiều, đã mời CEO của NetOne đến dự tiệc nướng tại sân sau nhà mình. Sau đó, vị CEO nói với anh rằng ông đã làm ăn với Cisco hàng chục năm nhưng chưa bao giờ được mời đến nhà ai cả. Cử chỉ tưởng chừng nhỏ bé nhưng vô cùng thân mật này – điều mà ngay cả gã khổng lồ Goliath cũng không bao giờ nghĩ đến – đã củng cố mối quan hệ của họ.

Từ bản thỏa thuận sơ bộ đến đợt IPO.

Sáng nay, Andrew đã rung chuông khai mạc tại Nasdaq. Tôi đứng cạnh anh ấy. Đã mười năm và 2.600 dặm trôi qua kể từ khi mọi chuyện bắt đầu tại văn phòng số 250 Middlefield của chúng tôi.

Ngày nay, vẫn còn một số ít nhà sáng lập hiếm hoi làm những gì Andrew đã làm hồi đó: vẽ trên bảng trắng lúc 3 giờ sáng, vật lộn với những vấn đề kỹ thuật chưa được giải quyết. Họ có chung quyết tâm mãnh liệt và tinh thần nổi loạn. Họ đang cố gắng tìm một đối tác thực sự sẵn sàng chiến đấu bên cạnh họ: một người sẽ dấn thân vào giải quyết vấn đề khi nguyên mẫu đầu tiên không khởi động được, và ở lại cho đến khi nó cuối cùng hoạt động trơn tru.

Đây chính xác là kiểu nhà sáng lập mà tôi muốn hỗ trợ: họ chọn những vấn đề đáng để giải quyết, hình dung ra những giải pháp tốt hơn gấp 1.000 lần so với tình trạng hiện tại, và tiếp tục hoàn thiện cũng như kiên trì vượt qua những thách thức không thể tránh khỏi trên con đường đó.

Đối với những nhà sáng lập như Andrew, Gary, Sean, Michael và JP, tôi rất sẵn lòng trèo qua hàng rào sau nhà vào chiều thứ Bảy và đích thân trao cho họ bản điều khoản hợp đồng.