Cerebras en conferencia telefónica: "La demanda de inferencia rápida es infinita", se lanzará en AWS Bedrock en el primer trimestre del próximo año

El segundo trimestre de Cerebras mostró una clara diferenciación: el negocio en la nube creció rápidamente, los ingresos por hardware sufrieron presión, pero la gerencia aún así elevó la previsión anual y apostó el objetivo de "triplicar o más el crecimiento" hacia 2027 en la inferencia rápida, la expansión de capacidad y el desarrollo de clientes de ultra gran escala.

El 12 de agosto, hora local de EE.UU., la empresa de chips de IA Cerebras publicó su informe financiero del segundo trimestre de 2026 y llevó a cabo una conference call. Los ingresos GAAP de la empresa fueron de 180,1 millones de dólares, un aumento del 74% interanual; los ingresos por hardware fueron de 54,1 millones de dólares, una disminución del 23% año a año, convirtiéndose en el principal punto de presión observado por el mercado. Tras la publicación del informe, el precio de las acciones de la empresa llegó a caer aproximadamente un 17% después del cierre.

Sin embargo, según la perspectiva “core” de la empresa, los ingresos del segundo trimestre alcanzaron 209,9 millones de dólares, un aumento del 103% interanual, superando la previsión previa. De ellos, los ingresos core de la nube y otros servicios ascendieron a 127,7 millones de dólares, un incremento anual del 287%; los ingresos core de hardware fueron de 82,1 millones de dólares, un 17% más.

El negocio en la nube se convierte en el núcleo de crecimiento: "La demanda de inferencia rápida es ilimitada"

El CFO Bob Komin señaló que la mayor parte del crecimiento de los ingresos core del segundo trimestre provino del negocio en la nube, impulsado principalmente por la expansión de las implementaciones de OpenAI y el mayor uso por parte de otros clientes de nube.

“Los ingresos core de la nube y otros servicios fueron de 127,7 millones de dólares, un 287% más interanual. Este crecimiento de casi cuatro veces refleja la enorme demanda de los servicios de inferencia rápida de Cerebras.”

En comparación, los ingresos de hardware tuvieron un desempeño débil. La gerencia remarcó que las implementaciones a gran escala de capacidad en la nube y los tiempos de entrega de hardware pueden causar grandes fluctuaciones intertrimestrales en la estructura del negocio, por lo que la empresa se enfoca más en los ingresos core totales que en la proporción puntual entre hardware y nube.

El CEO Andrew Feldman resumió la lógica central de crecimiento futuro de Cerebras como la "velocidad".

“De cara al futuro, vemos que la demanda de inferencia rápida es ilimitada. El mercado está entendiendo que la velocidad no es solamente un indicador de referencia. La velocidad transforma el engagement de los usuarios, el desempeño de los agentes y la productividad de la IA.”

La empresa sostiene que nuevas aplicaciones como la codificación IA, agentes inteligentes y seguridad exigen inferencia de baja latencia.

En el segundo trimestre, Cerebras firmó seis contratos superiores a 30 millones de dólares y cerró nuevos acuerdos con Figma, Cognition, lovable, Block, AlphaSense y GSK, entre otras compañías.

Inferencia desacoplada AMD: sin sacrificar velocidad, el throughput se multiplica por cinco

Otro término clave en la conferencia fue "inferencias desacopladas".

Cerebras está colaborando con AMD y AWS para dividir la inferencia en dos fases: pre-fill (realizado por GPU, apto para procesamiento en paralelo) y decodificación (realizado por Cerebras, que requiere mayor ancho de banda de memoria).

Cerebras afirma que luego de combinarlas con los racks Helios de AMD, el throughput puede aumentar cinco veces sin sacrificar velocidad. Feldman indicó:

“Si podés lograr eso sin renunciar a la velocidad, cada sistema te genera más ingresos.”

La empresa espera que la solución de inferencia desacoplada con GPU se despliegue en el cuarto trimestre de este año.

Este modelo también permite que Cerebras aproveche la infraestructura GPU existente, sin requerir a los clientes reemplazar completamente su equipamiento. La gerencia cree que esto podría expandir su mercado más allá de hardware dedicado a Cerebras y llegar a la amplia base instalada de GPU.

AWS estará disponible el primer trimestre del próximo año, OpenAI irá perdiendo peso en ingresos

La colaboración con AWS es otro foco de los inversores.

Cerebras espera que su solución esté disponible a través de AWS Bedrock en el primer trimestre de 2027. Al mismo tiempo la gerencia enfatizó que los 25.400 millones de dólares en obligaciones pendientes de cumplimiento (RPO) no incluyen órdenes atrasadas con AWS ni otros hyperscalers.

Sobre la concentración de clientes, Feldman admitió que OpenAI seguirá siendo un cliente importante el año próximo, pero espera que a medida que crezcan AWS, codificación y áreas de seguridad, la participación de OpenAI en ingresos irá descendiendo.

“AWS y otros clientes... representarán una mayor proporción, y la participación de OpenAI sobre nuestros ingresos disminuirá con el tiempo.”

Data centers de 600MW, la capacidad de fabricación aumentará más de 10 veces este año

Para sostener el crecimiento futuro, Cerebras está expandiendo agresivamente su infraestructura.

En los últimos siete meses ha conseguido más de 600MW de capacidad en centros de datos, ya operativos o en entrega antes de fines de 2027; simultáneamente, las oportunidades para añadir nuevos data centers ya se calculan en gigavatios.

En fabricación, la empresa está construyendo nuevas plantas con Flex y Sanmina, y estima que la capacidad productiva de 2026 será más de 10 veces la del primer semestre de 2025, continuando la expansión en 2027.

En la cadena de suministro, la empresa enfatiza que no usa HBM, no depende de obleas de 3nm, y usa principalmente nodos de 5nm de TSMC, evitando así algunos de los cuellos de botella más graves de la cadena de IA.

Previsión anual al alza, objetivos para 2027 más agresivos

Cerebras subió su guidance de ingresos core para 2026 a entre 880 y 890 millones de dólares, el margen bruto core entre 41% y 43%, y el margen operativo core de -19% a -17%.

La empresa espera ingresos core de 214 a 216 millones de dólares para el tercer trimestre.

Pero lo que realmente atrajo la atención del mercado son las metas de crecimiento para 2027. Feldman afirmó:

“Esperamos que en 2027 los ingresos core crezcan más del doble, y que sigamos creciendo a múltiples durante los años siguientes.”

El CFO añadió luego que la empresa espera lograr “un crecimiento mayor a tres veces en 2027”.

Al mismo tiempo, la empresa planea lanzar sistemas nuevos que doblen la velocidad cada año por los próximos años, y más que multiplicar por 20 su throughput en los próximos 18 meses; el CS4 de cuarta generación se lanzará la próxima semana, y el CS5 está previsto para la segunda mitad de 2027.

La traducción completa de la conference call sobre los resultados financieros de Cerebras del segundo trimestre de 2026 es la siguiente:

Andrew Feldman
El segundo trimestre fue un trimestre sólido. Concretamos la salida a bolsa, pero eso no nos distrajo de la ejecución. Logramos ingresos core récord, superando todas las métricas: ingresos core, margen bruto core y margen operativo core. De cara al futuro, vemos que la demanda de inferencia rápida es ilimitada. El mercado está dándose cuenta de que la velocidad no es solo un benchmark. La velocidad transforma el engagement de los usuarios, el desempeño de los agentes y la productividad de la IA. La inferencia rápida desbloquea nuevas aplicaciones y mercados.

Como compartimos antes, 2026 es el año de cimentar la base para Cerebras. En las siete semanas desde la última llamada de resultados hemos avanzado de forma sobresaliente en varios frentes, preparándonos para un crecimiento masivo en 2027, 2028 y 2029, cuando entregaremos los actuales 25.000 millones de dólares en obligaciones pendientes. Con estos avances, esperamos que los ingresos core en 2027 crezcan más del doble, y que en años siguientes el crecimiento se multiplique reiteradamente. Creemos que este progreso se da en tres áreas: capacidad, capacidades y clientes.

Estamos ampliando capacidad cerrando nuevos contratos para data centers a nivel global, expandiendo manufactura y colaborando con proveedores para asegurar insumos y dar soporte al crecimiento extraordinario. Estamos fortaleciendo capacidades inventando nuevas tecnologías que expanden nuestro desempeño, throughput y eficiencia energética. Ampliamos la base de clientes acelerando la productividad IA en mercados existentes como codificación y agentes, y abriendo nuevos mercados como seguridad, donde la velocidad genera nuevas oportunidades.

En capacidad, el espacio para data centers sigue siendo el cuello de botella de la industria; para nosotros no es diferente. Cuanto antes nosotros y nuestros clientes construyamos nuevos data centers, más rápido creceremos. Así, durante los últimos siete meses nos enfocamos a fondo en conseguir y construir centros de datos. Tenemos dos ventajas. Primero, porque servimos inferencia, no necesitamos ubicaciones tan grandes como los clusters de entrenamiento, lo que nos da mayor flexibilidad global. Segundo, ya construimos un proceso repetible de elección de sitio, despliegue de clusters y activación de clientes, clave para convertir gigavatios en tokens de producción globalmente.

Me alegra informar que estamos avanzando muy bien. Ahora tenemos data centers construidos o contratados en Alabama, Dallas, Denver, Minneapolis, Santa Clara, Stockton, y fuera de EE. UU. en Francia, Finlandia, Manitoba, Montreal, Noruega, Saskatchewan y Toronto. En total, durante los últimos siete meses aseguramos más de 600MW de capacidad, ya disponible o con entrega hasta fines de 2027.

Aunque todavía no cubre todas nuestras necesidades, la cartera de oportunidades de expansión sigue creciendo, ahora se mide en gigavatios. En resumen, la construcción de nuestra nube propia seguirá haciendo de ella una de las mayores IA clouds no hyperscalers del mundo. Y, para 2025, aún estaremos en una curva de aprendizaje acelerada. Hoy, me alegra decir que ya somos competentes en construcción de data centers y tenemos claro el camino para destacarnos aún más.

Otras dimensiones críticas son manufactura y cadena de suministro. Logramos ampliar la capacidad de producción y construimos nuevas plantas con Flex y Sanmina; estimamos multiplicar por más de 10 la capacidad de 2026 respecto a principios de 2025 y seguir ampliando en 2027, listos para el crecimiento previsto. Nuestra colaboración de años con proveedores también se traduce en ventajas claras. TSMC volvió a brindarnos apoyo y tenemos los wafers necesarios para crecer.

Poder asegurar wafers también es posible porque ofrecemos desempeño líder mundial en el nodo de 5nm de TSMC, con costos menores y menor escasez. Décadas de relación con socios refuerzan nuestra confianza sobre cumplir los planes de crecimiento. Estos vínculos son raros y valiosos, sobre todo en épocas de escasez. Finalmente, gran parte de los cuellos de botella de la cadena de IA no nos afectan: no usamos memoria HBM ni packages asociados, ni dependemos de wafers de 3nm.

En capacidades, en el segundo trimestre apoyamos el GPT-5.6 Sol de OpenAI, el modelo de frontera más grande y potente. De hecho, Cerebras ofrece GPT-5.6 Sol 10 veces más rápido que la media con ese modelo, eliminando cualquier duda sobre nuestra habilidad de operar en esta frontera. Colaborar en la entrega de GPT-5.6 Sol y en ofrecer el servicio desde nuestra nube refleja la madurez de nuestro stack de software.

Llegar al nivel de calidad y fiabilidad de ultra gran escala requiere millones de horas de refuerzo en ambiente productivo. Orgullosamente, nuestra cloud de inferencia responde a las exigencias de los clientes más demandantes. Servir modelos de frontera nos dio ventajas estratégicas solo alcanzables antes por NVIDIA. Los modelos cerrados incluyen insight y tecnología AI de última generación. Esto nos permite espiar el futuro y prepararnos. Nuestra roadmap de hardware a software ahora refleja esta visión y nos dará ventajas compuestas en los próximos años.

Siguiendo con capacidades, hablemos de desacoplar. Ahora tenemos soluciones de inferencia desacoplada con dos líderes: AMD (y su Helios) y AWS (Trainium). Esta agregación amplía las oportunidades para los proveedores de GPU y para Cerebras. Le permite a las GPU ingresar a mercados antes cerrados (inferencia rápida) y extiende nuestras oportunidades hacia clientes más sensibles al precio, mejorando la rentabilidad de los centros de datos. Veamos cómo funciona.

Como todo mercado computacional, la especialización aparece cuando la inferencia crece. El desacople es una forma de especialización especialmente útil para workloads con patrones conocidos. Aquí, inferencia se divide en dos partes: pre-fill y decoding, usando distintos procesadores. El pre-fill procesa la entrada del usuario o agente. Esta carga es paralelizable, perfecta para GPU y su arquitectura de memoria basada en HBM. El decoding genera el token de salida, es un reto técnico difícil y el trabajo principal; es secuencial y necesita mucho ancho de banda, ideal para nuestro engine. Pre-fill y decoding deben conectarse para una solución de punta a punta. Aquí, la I/O estándar y nuestra política de integración abierta hacen que sumar Cerebras sea simple y directo.

Hace unas semanas, anunciamos la colaboración con AMD para construir soluciones de inferencia desacoplada, combinando sus racks Helios con sistemas RCS. La solución combinada eleva el throughput 5 veces manteniendo la velocidad. Para comprender su poder, diferenciemos velocidad de throughput. La velocidad mide por usuario, tokens por segundo por usuario. Es cuán rápido se responde tu query o el agente realiza una tarea (eje x).

El throughput, en cambio, es el total de tokens producidos por segundo en la solución, sumando todos los usuarios concurrentes (eje y). La velocidad es clave para la experiencia, el throughput para la economía de la inferencia. Las GPU admiten altos throughput, pero solo a baja velocidad; si buscas velocidad media, el throughput GPU se desploma. Pasa igual con ASIC y todo lo que use HBM: la arquitectura HBM fuerza a elegir entre throughput y velocidad. Cerebras, basado en SRAM, es lo opuesto: soportamos extremo velocidad de token, throughput moderado. Así, la GPU quiere más velocidad sin perder throughput.

Cerebras quiere más throughput sin perder velocidad. Aquí radica la ventaja de nuestra solución desacoplada: la velocidad top más 5 veces el throughput. Al aumentar el throughput 5 veces manteniendo la velocidad líder, el impacto económico en la generación de tokens es profundo: cada sistema produce hasta 5 veces más tokens valiosos y veloces. Más tokens a menor coste = más ingresos y mayor margen. Más tokens por CS también significa más tokens por watt, cada data center es más rentable. Quizás aún más importante en ambientes limitados en data centers, este enfoque nos permite servir una porción mayor de las obligaciones pendientes.

Finalmente, creemos que el desacople brinda beneficios de rendimiento y economía a cualquier GPU. Para operadores con mucha GPU, emparejar parte de ellas con soluciones Cerebras genera apalancamiento sobre la inversión, aumentando el valor y utilidad de la huella propia en data centers.

Siguiendo con capacidades, abordemos nuestra hoja de ruta. La ingeniería avanza según lo planeado. Esperamos lanzar un sistema nuevo que duplique la velocidad cada año durante los próximos años. Recordá: partimos de un desempeño 15 veces superior a la competencia, y seguimos duplicando. Además, manteniendo el liderazgo de performance, en los próximos 18 meses planeamos entregar una solución que multiplica por 20 el throughput. La semana que viene, en nuestra conferencia anual Supernova, presentaremos el sistema CS4 de cuarta generación.

Será un evento clave, así que los invito a participar. Finalmente, seguimos en camino de lanzar el CS5 en la segunda mitad de 2027. A mediano plazo, nuestro motor de invención está a pleno. Trabajamos junto al gobierno de EE.UU. para entregar soluciones de memoria apilada y óptica integrada a nivel wafer. Esperen avances notables en los próximos años, tanto en chips y arquitectura como en sistemas, embalaje, I/O y power delivery.

En suma, nuestro compromiso es seguir entregando progreso radical en producto y tecnología, para mayor velocidad y throughput, menos consumo por token y menor coste por token en nuestras soluciones.

Pasemos ahora al costado clientes. La demanda de tokens rápidos es fuerte y vale un premium; los tokens veloces con inteligencia de frontera solo están disponibles en alianza con OpenAI. Nuestra relación con AWS sigue avanzando: esperamos que la solución esté disponible en el primer trimestre de 2027 por Bedrock. Esta alianza amplía nuestras oportunidades y, vía un líder confiable a nivel global, amplía nuestra cobertura. Las charlas con otros hyperscalers también van bien; esperamos generar los primeros ingresos a mitad de 2027 y en adelante crecer.

Dicho esto, recordá que nuestros 25.000 millones de dólares en RPO aún no incluyen negocios atrasados con AWS ni con ningún otro hyperscaler. Nuestros negocios fuera de OpenAI e hyperscalers también crecen de forma saludable. Por ejemplo, en el segundo trimestre firmamos seis contratos mayores a 30 millones de dólares. El segmento de IA coding crece rápido: según observamos, nadie está satisfecho con tokens lentos para coding, así que no sorprende que nuestra presencia aumente allí. Firmamos nuevos acuerdos con empresas públicas como Figma y startups líderes como Cognition, y expandimos en Europa, conquistando a lovable.

Con las operaciones de agentes evolucionando velozmente hacia soluciones multi-agentes y multi-paso, crecen también los flujos y el valor de la velocidad sube exponencialmente. Empresas diversas como Block, AlphaSense y GSK firmaron nuevos acuerdos con Cerebras para dar servicios de agentes basados en inferencia rápida.

La IA rápida también abre nuevos mercados y amplía el TAM de Cerebras. Seguridad es un ejemplo. La colaboración reciente con CrowdStrike es una app solo posible con IA veloz. La IA rápida permite que los dispositivos de seguridad alimentados por IA se integren al tráfico y, usando LLM, lo protejan a una velocidad imperceptible. Así, la seguridad de IA se vuelve invisible, eludiendo latencia e interrupciones. Creemos que, dadas las amenazas en rápida evolución, este tipo de seguridad será pronto estándar. Las empresas exigirán que la mayoría del tráfico se monitoree así, lo que crea gigantescas oportunidades solo realizables con IA rápida.

Laboratorios de frontera, hyperscalers, fabricantes de chips líderes, startups de más rápido crecimiento y grandes corporaciones ya son clientes y socios de Cerebras, sacando provecho de nuestra inferencia rápida.

En resumen, fue un trimestre fuerte. Concretamos el IPO, superamos todas las métricas: ingresos core, margen bruto core y margen operativo core. Avanzamos en capacidad, capacidades y clientes, bases para lograr los objetivos de gran escala en 2027 y 2028, y sostener el crecimiento excepcional más allá de 2029. Y ahora le paso la palabra a Bob. ¿Bob?

Bob Komin
Gracias, Andrew. Buenas tardes. Durante la primera mitad de 2026 hemos avanzado enormemente. Como describimos, este año es la base para el crecimiento múltiple de los próximos años. Al inicio de 2026 ganamos una de las mayores operaciones tecnológicas, sumando más de 25.000 millones de dólares en RPO, lo que nos obligó a escalar rápidamente tres componentes clave. Primero, incrementar el suministro de wafers.

Como explicó Andrew, por nuestra relación con TSMC conseguimos eso y ahora estamos cubiertos tanto para el resto del año como para el próximo. Segundo, había que expandir la capacidad de manufactura. Ya multiplicamos por cuatro respecto a principios de 2025 y durante 2026 la elevaremos más de 10 veces. Así que en este frente también fue un gran avance.

Tercero, había que aumentar la capacidad de data centers ampliamente; progresamos notablemente y tenemos contractualizada más de 600MW en operación o entrega para 2027, además de canales medidos en gigavatios. Así, están puestas las bases para multiplicar ingresos core en 2027 y en años venideros.

Este crecimiento también sienta base para expandir notablemente los márgenes en 2027 y adelante. Volviendo a los estados financieros del segundo trimestre: fue un trimestre fuerte que superó todas las expectativas. Alcanzamos ingresos core récord, mejoramos los márgenes esperados y el margen operativo core. Usaré la misma estructura de business core definida el trimestre pasado, cuyas definiciones y conciliaciones con GAAP están en el release y en el site.

Los ingresos core fueron de 209,9 millones de dólares, +103% interanual. El negocio de nube privada crece a ritmo impresionante. Los ingresos core de nube y otros servicios fueron de 127,7 millones, +287% anual. Este crecimiento de casi 4 veces refleja la fuerte demanda por inferencia rápida. Los ingresos de hardware fueron de 82,1 millones (+17%). El foco es el total core, no la composición, porque los mix pueden variar mucho entre trimestres por nuevas capacidades cloud y timing de hardware. El alza en el segundo trimestre fue sobre todo por crecimiento cloud, expandiendo OpenAI, más uso de otros clientes y algunos hardware clientes resolviendo issues de capacidad nueva en data center.

La demanda de inferencia rápida sigue fuerte; hay cientos de millones en hardware para nuevos clientes y deals cloud críticos para 2027 en pipeline. El mercado actual de inferencia rápida crece, y aparecen otros nuevos. Creemos que el desacople destraba usos nuevos, pues mejora decisivamente la economía de la inferencia y del ownership de data center. Hoy, un sistema CS puede producir hasta 5 veces más tokens, bajando mucho consumo y coste por token. La inversión continua en I+D y roadmap hará que, antes de fin de 2027, multipliquemos por 4 la velocidad líder y por más de 20 el throughput, mejorando economicidad y performance.

Margin bruto. El margen core subió fuerte año a año: fue de 40,6%, 940 bps mayor al T2 2025. Esto refleja el valor reconocido por la inferencia rápida, nuestras continuas mejoras de producto y economías de escala. Abriendo los márgenes, el segmento cloud y otros servicios tuvo margen bruto de 41,8%, 1.600 bps más que el año anterior, mientras hardware fue de 38,8%, también superior.

Como dijimos el trimestre anterior, para cubrir la enorme demanda temporalmente alquilamos parte de nuestros sistemas, ofertando como Cerebras Cloud. Atender antes esta demanda potencia la relación cliente y el crecimiento conjunto a largo plazo. Pero en el corto baja el margen bruto, pues el coste de esa capacidad es más alto. Por eso el margen cayó a 40,6% desde 46,5% el trimestre anterior; sin el impacto del alquiler extra, el margen hubiera sido 500 bps más alto, cerca del trimestre anterior.

A futuro, prevemos que el tercer trimestre será el piso de margen, mejorando fuertemente en el cuarto, cuando estén online más data centers con sistemas propios y menor coste, recuperando margen cloud. Y en 2027 seguirá mejorando, rumbo al objetivo del 60%+, porque: el mercado acepta tokens rápidos como más valiosos, admitiendo precios mayores, que veremos en contratos futuros; progresivamente, sustituiremos sistemas alquilados de alto coste por propios de menor coste en la nube privada; lanzaremos productos que eleven el throughput 20 veces en los próximos 18 meses, bajando el coste de generación de tokens por sistema y por potencia; la escala seguirá bajando costes materiales en supply chain; con nuestro nodo de 5nm tenemos costes de wafer inferiores a quienes precisan 3/2nm, compramos más volúmenes; y finalmente, no dependemos de HBM, lo que fuerza a otros a subir precios o aceptar menores márgenes. Esa independencia refuerza nuestra propuesta y flexibilidad de precios.

Paso al margen operativo. La pérdida operativa core fue de 33,6 millones de dólares. El margen operativo fue de -16%, contra -42% de hace un año, ganando 2.600 bps. Lograr semejante mejora al duplicar ingresos y acelerar inversiones prueba el poderoso apalancamiento de nuestro modelo. Estamos invirtiendo en talento de clase mundial, capacidad fabril, data centers e infraestructura para soportar la magnitud del crecimiento esperado.

Al 30 de junio de 2026, las obligaciones pendientes sumaban 25.400 millones de dólares. Este backlog nos da visibilidad y confianza para invertir por adelantado, sabiendo que ese crecimiento vendrá. Los clientes estratégicos dan validación, visibilidad contractual y facilitación financiera para escalar. A la par, seguimos expandiendo el mercado y la base de clientes: OpenAI da escala e insights de frontera; AWS brinda cobertura empresarial a nivel global; la colaboración con AMD extiende oportunidades a la inferencia desacoplada, y la inferencia rápida destraba mercados como seguridad.

Cerramos el trimestre con más de 8.600 millones de dólares entre dinero, equivalentes, caja restringida e inversiones. Además, tenemos una línea de crédito revolvente de hasta 850 millones que no hemos tocado. Nuestra liquidez y balance son fuertes, reforzándose aún más tras la IPO. Esto nos da flexibilidad para invertir y ajustarnos al ritmo del mercado de rápido crecimiento. Además, nuestro CAPEX neto por MW es mucho menor al del grueso de AI clouds, por dos motivos: el CAPEX va mayormente a hardware propio y data centers, con materia prima mucho más barata, sin los enormes markups de otros; y el mayor cliente nos reembolsa una porción significativa del CAPEX de reacondicionamiento de data center vía reembolso de costes transferidos.

Nuestra proyección: para el tercer trimestre de 2026 esperamos ingresos core de 214-216 millones, margen bruto core de 38-40% y margen operativo de -25% a -23%. Para el año completo, subimos la estimación de ingresos core a 880-890 millones, margen bruto core de 41-43% y margen operativo de -19% a -17%.

En suma, el segundo trimestre fue sólido en ejecución y crecimiento. Logramos ingresos core récord, los ingresos de cloud y servicios casi se cuadruplicaron, y margen y rentabilidad fueron mucho mejores a lo previsto. Subimos la guía anual. Avanzamos mucho en capacidades, capacidad y clientes, cerrando el trimestre con más de 8.600 millones entre caja y equivalentes, listos para ejecutar el plan de crecimiento. Estamos bien posicionados para crecer más de 3 veces en 2027, agregar mucho más los años siguientes, expandir fuertemente márgenes y avanzar hacia los objetivos. Le paso la palabra de nuevo a Andrew para el cierre.

Andrew Feldman
Gracias, Bob. Hace más de diez años fundamos Cerebras convencidos de que podíamos construir un procesador mejorado para IA y, para hacerlo, debíamos crear un sistema y rack de acelerador completos. Hoy, Cerebras es una de solo cuatro empresas—Google, Amazon, NVIDIA y Cerebras—capaces de construir procesadores, sistemas, data centers y ofrecer servicios en la nube con base IA a clientes.

Gracias por escuchar nuestras declaraciones formales. Dicho esto, pido al operador abrir la línea para preguntas.

Ronda de preguntas y respuestas

Operador
(Explicación del operador) Esperen un momento, estamos organizando la lista de preguntas. La primera pregunta es de Timothy Arcuri de UBS. Tu línea está abierta.

Q - Timothy Arcuri
Muchas gracias. Andrew, quiero preguntar sobre concentración de clientes. Dijiste que el año que viene los ingresos se duplicarían. Claramente OpenAI está ampliando su escala y eso tal vez sea un componente grande del ingreso incremental. Imagino que AWS podría aportar 1.000 millones el próximo año, tal vez más. ¿Cómo ves la concentración de clientes el año que viene? ¿Estos dos pueden representar dos tercios de los ingresos? ¿Podés comentar sobre las negociaciones con otras como Google y Microsoft? Gracias.

A - Andrew Feldman
Por supuesto. Es una buena pregunta. Un poco de perspectiva histórica suma, ¿no? En 2021 se decía que solo teníamos clientes del gobierno. Cuando conseguimos un proyecto cloud soberano de 1.000 millones, preocupaba que fuera el único; después ganamos laboratorios de frontera, los más grandes. Después que no teníamos hyperscalers; y después ganamos AWS.

Siempre logramos transformar el impulso de cada paso. OpenAI es un enorme cliente: no solo es clave para nosotros, sino para todo el sector. Creo que el año que viene seguirán siendo muy importantes, pero como bien decís, AWS y otros clientes de coding rápido, seguridad, tomarán más peso, y OpenAI bajará en porcentual. Aun así, seguirán siendo una parte significativa de ingresos el próximo año.

Q - Timothy Arcuri
Perfecto. Y una rápida de seguimiento. Sé, Bob, que hablaste de capacidad; creo que dijiste que este año crece 10x. ¿Hay previsión para el año que viene? Andrew habló de triplicar ingresos, ¿pero fabricación crecerá cuánto año a año?

A - Andrew Feldman
Sí, para fin de año tendremos más de 10x la capacidad inicial, y ya tenemos contratos para multiplicar manufactura 3 o 4 veces más de cara a 2027, con tiempo para añadir más. Así que preparamos un crecimiento enorme para varios años.

Operador
Gracias, la siguiente pregunta es de Joshua Buchalter de TD Cowen. Tu línea está abierta.

Q - Joshua Buchalter
Hola. Gracias por responder. Quizá siguiendo lo de Tim: ¿podés explicar cómo funcionará la economía con el deal con Amazon? ¿Se lanzará en AWS en 2027 y verán la demanda real, por lo que aún es impredecible? Gracias.

A - Andrew Feldman
Por supuesto, estará disponible. Se desplegará en data centers de Amazon y se ofrecerá a través de Bedrock. Estamos armando la implementación ahora, así que esa es la lógica. Esperamos lanzar el servicio en el primer trimestre.

Q - Joshua Buchalter
Entendido. Gracias, Andrew. Sobre el acuerdo con AMD, ¿pueden dar más detalles del enfoque de ventas por el tema del rack Helios y cuándo esperan ingresos? Y sobre la reciente adquisición de una empresa de hardware de inferencia por AMD, ¿cómo se acomoda eso a su portfolio y lo que ofrecen ustedes? Gracias.

A - Andrew Feldman
Hay puntos a mencionar. Con el tiempo iremos anunciando más detalles del arreglo con AMD, pero la solución combinada, con racks Helios al frente de sistemas Cerebras—Helios para pre-fill, Cerebras para decode—es un producto muy potente; ofrece más velocidad que Helios solo, y mayor throughput que Cerebras solo.

Es una oferta atractiva y ya tenemos compradores. Sobre la adquisición por AMD, me parece que la firma que sumaron es interesante e innovadora; nadie se entusiasma más con hardware ingenioso que nosotros. Adquirir hardware nuevo lleva tiempo hasta entregarlo; respetamos su trabajo y vemos muchas aplicaciones dentro de AMD, aunque no creo que data centers de inferencia sean la primera de estas aplicaciones.

Operador
Gracias, la siguiente pregunta es de Tom O'Malley de Barclays. Tu línea está abierta.

Q - Kyle Bleustein
Hola, hablo por Tom O'Malley, soy Kyle Bleustein. Gracias por responder. Quiero volver sobre la economía del negocio con AMD. ¿La lógica es que compran racks Helios de AMD, los instalan en su nube y todos los ingresos por inferencia desacoplada son de ustedes? ¿O existe revenue sharing?

A - Andrew Feldman
En la primera parte de la pregunta, sí.

Q - Kyle Bleustein
Gracias. Y de seguimiento: el deal de AWS se implementa en su nube. ¿Ven una posibilidad de que en el futuro co-alojen Trainium y CS-3 tanto en su nube como en otras hyperscalers? Quiero visualizar los posibles caminos futuros de deployment para inferencia Cerebras.

A - Andrew Feldman
Nos parece muy atractivo ese enfoque. Como se ve en Google, tener partes propias permite después desplegarlas más allá del propio entorno. Lo vemos como una vía con AWS y otras compañías; así que es probable para el futuro con AWS.

Operador
Gracias. La siguiente pregunta es de Quinn Bolton de Needham & Co. Tu línea está abierta.

Q - Quinn Bolton
Quiero una aclaración sobre el negocio con AMD. Andrew, si compran e instalan racks Helios en Cerebras Cloud y proveen el servicio a OpenAI, ¿eso es una oportunidad incremental de ingresos? ¿Cómo interpretamos el potencial? Tengo un follow-up.

A - Andrew Feldman
Si subís el throughput manteniendo performance, expandís la oportunidad de ingresos. El throughput define a cuántos clientes podés servir a la vez. Si lográs esto sin perder velocidad, cada sistema genera más revenue. Sin entrar en el detalle con OpenAI, lo que nos entusiasma es combinar nuestra velocidad con más throughput, volviendo cada sistema más rentable. Más tokens por sistema baja el coste, el consumo por token, se gana más y sube el margen. Y cada data center produce más valor porque cada megavatio se traduce en más dólares. Con AMD y AWS, sumamos ya a la mitad de los fabricantes líderes en chips, y es un argumento fuertísimo.

Q - Quinn Bolton
Muy interesante. De seguimiento: hablaste de multiplicar por 20 el throughput para 2027. ¿Eso elimina la necesidad de inferencia desacoplada/heterogénea o solo la acelera aún más?

A - Andrew Feldman
Estamos explorando todo tipo de mejoras en throughput; si sube 20x al mismo coste, es excelente. Nuestros sistemas mejoran el throughput, buscamos formas de mejorar el throughput de la solución desacoplada. Investigamos varias innovaciones, técnicas y partnerships para ampliar nuestro liderazgo y throughput.

Operador
Gracias.

A - Andrew Feldman
Gran pregunta, estamos pensando exactamente eso en nuestra hoja de ruta.

Operador
Gracias. Siguiente pregunta: Joe Moore de Morgan Stanley. Tu línea está abierta.

Q - Joe Moore
Gracias. Sobre lo que comentaron: cuando hablan de inferencia desacoplada, ¿ya la tienen comercialmente lista? Sabemos que hacen inferencia rápida a gran escala, pero con desacople, ¿ya está lista? ¿Qué falta para llegar al nivel de mejora que mencionan el año próximo?

A - Andrew Feldman
Ahora ejecutamos inferencia desacoplada con GPU en laboratorio; estará lista para deployment en el cuarto trimestre.

Q - Joe Moore
Gracias. Hablaron de integrarse con la base instalada de GPU. ¿Las alianzas con Amazon y AMD darán mejores resultados que lo posible con la base de NVIDIA ya usada?

A - Andrew Feldman
Creo que justo, aunque aún no lo hicimos, usar un rack Helios es mejor que usar 355s, ¿no? Y Trainium-3 será mejor que Trainium-2. Cualquier GPU nueva dará mejor resultado que generaciones previas. Y las viejas, en una solución desacoplada, rinden mejor que en una sin desacoplar. Todos buscan prolongar la vida útil de hardware para que siga generando tokens valiosos, y una opción clave es el desacople.

¿Eso tiene sentido?

Operador
Gracias. Siguiente: Vijay Rakesh de Mizuho Securities. Tu línea está abierta.

A - Andrew Feldman
Hola, Vijay.

Q - Vijay Rakesh
Hola, Andrew, dos cortas. Sobre los 600MW firmados y la expansión 10x de capacidad para fin de año, ¿eso ayudara a acelerar el crecimiento parcial hacia 2027?

A - Andrew Feldman
Sin dudas. Buscamos capacidad de data center global cada día porque la demanda de inferencia rápida es enorme. Cuanto antes despleguemos, más rápido crecerán ingresos. Esto vale tanto para nuestra nube como deployments in-house de clientes; cuanto antes tengan capacidad, antes les entregamos hardware, así que es prioridad total, dedico mucho tiempo a esto y tengo un equipo. Nos volvimos competentes en cazar data centers. Una vez firmado, el trabajo recién arranca; estamos en cada obra y etapa con constructoras, apurando plazos. A más rápido, más rápido crecemos.

Q - Vijay Rakesh
Perfecto. Sobre partnerships, mencionaste hyperscalers pero también surgen muchos Neocloud financiados por Wall Street. ¿Cómo te ves en ese canal?

A - Andrew Feldman
Al principio Neocloud se enfocaban mucho en NVIDIA. A medida que se ve más claro el negocio, varios diversifican y bajan la dependencia de un vendor. Tenemos alto potencial en esa categoría: Neoclouds multi-vendor, algunos solo AMD, otros fundados por quienes manejan activos eléctricos. Creo que para 2027 será parte importante de nuestro negocio.