Chamada da Cerebras: "A demanda por inferência rápida é ilimitada", e será lançada no AWS Bedrock no primeiro trimestre do próximo ano

O segundo trimestre da Cerebras apresentou uma clara diferenciação: negócios em nuvem crescendo rapidamente, receita de hardware sob pressão, mas a gestão ainda revisou para cima a orientação anual e apostou a meta de “crescer mais de três vezes” até 2027 em inferência rápida, expansão de capacidade e crescimento de clientes em escala de hiperescala.

No horário local dos Estados Unidos, em 12 de agosto, a fabricante de chips de IA Cerebras publicou o balanço do segundo trimestre de 2026 e realizou uma conferência telefônica. A receita GAAP da empresa foi de US$ 180,1 milhões, um aumento de 74% em relação ao ano anterior; a receita de hardware foi de US$ 54,1 milhões, queda de 23% em relação ao ano anterior, tornando-se o principal ponto de pressão observado pelo mercado. Após a divulgação dos resultados, as ações da empresa caíram cerca de 17% no after-market.

No entanto, segundo o critério “core” da empresa, a receita do segundo trimestre atingiu US$ 209,9 milhões, um aumento de 103% em relação ao ano anterior, superando as orientações anteriores. Dentre isso, a receita core de nuvem e outros serviços foi de US$ 127,7 milhões, um crescimento anual de 287%; a receita core de hardware foi de US$ 82,1 milhões, aumento de 17% em relação ao ano anterior.

Negócio de nuvem se torna núcleo de crescimento, “a demanda por inferência rápida é infinita”

O CFO Bob Komin afirmou que a maior parte do crescimento de receita core no segundo trimestre veio do segmento de nuvem, impulsionado principalmente pela expansão da implantação da OpenAI e o aumento do uso de outros clientes de nuvem.

“A receita core de nuvem e outros serviços foi de US$ 127,7 milhões, um crescimento de 287% em relação ao ano anterior. Esse crescimento quase quatro vezes reflete a enorme demanda pelos serviços de inferência rápida da Cerebras.”

Em comparação, o desempenho da receita de hardware foi fraco. A gestão enfatiza que grandes implantações de capacidade de nuvem e o tempo de envio de hardware podem causar significativas flutuações na estrutura dos negócios de um trimestre para outro, portanto, a empresa foca mais na receita total core do que na divisão de hardware e nuvem em um único trimestre.

O CEO Andrew Feldman atribui a lógica central de crescimento futuro da Cerebras à “velocidade”.

“Olhando para frente, vemos que a demanda por inferência rápida é infinita. O mercado está percebendo que velocidade não é apenas um parâmetro de benchmark. Velocidade muda o engajamento dos usuários, altera o desempenho dos agentes e também a produtividade da IA.”

A empresa acredita que novas aplicações como codificação de IA, agentes inteligentes e segurança demandam inferência de baixa latência.

No segundo trimestre, a Cerebras fechou seis negócios acima de US$ 30 milhões e firmou novos acordos com empresas como Figma, Cognition, lovable, Block, AlphaSense e GSK.

Inferência desacoplada com AMD: sem sacrificar velocidade, throughput 5x maior

Outro termo de destaque nesta teleconferência foi “inferência desacoplada”.

A Cerebras está colaborando com AMD e AWS para dividir a inferência em duas fases: pré-preenchimento e decodificação. O GPU fica responsável pelo pré-preenchimento, fase melhor adaptada à paralelização, enquanto a Cerebras cuida da decodificação, que exige maior largura de banda de memória.

A Cerebras afirma que, combinando com os racks AMD Helios, é possível aumentar o throughput em até 5 vezes sem perder velocidade. Feldman declarou:

“Se você consegue fazer isso sem abrir mão de velocidade, então cada sistema gera mais receita.”

A empresa espera implantar soluções “GPU desacoplada” para inferência já no quarto trimestre deste ano.

Esse modelo também significa que a Cerebras pode aproveitar a infraestrutura de GPU já existente, sem exigir que o cliente substitua todos os ambientes. A administração entende que isso pode expandir o mercado da base de hardware da Cerebras para o imenso mercado instalado de GPUs.

Lançamento na AWS no primeiro trimestre do próximo ano, participação da OpenAI na receita cairá gradualmente

A colaboração com a AWS também é destaque para investidores.

A Cerebras estima que a solução estará disponível via AWS Bedrock no primeiro trimestre de 2027. Ao mesmo tempo, a gestão enfatizou que o valor de obrigações contratuais remanescentes (RPO) de US$ 25,4 bilhões não inclui nenhum backlog relacionado à AWS ou outros clientes de hiperescala.

Em relação à concentração de clientes, Feldman admite que a OpenAI ainda será um cliente importante no próximo ano, mas espera que, com o avanço de AWS, codificação, segurança e demais serviços, a participação da OpenAI na receita diminua progressivamente.

“A AWS e outros clientes... passarão a ter participação maior, enquanto a OpenAI representará uma fatia menor da nossa receita ao longo do tempo.”

Data centers de 600MW, capacidade fabril vai crescer mais de 10x este ano

Para dar suporte ao crescimento futuro, a Cerebras está realizando massivos investimentos em infraestrutura.

Nos últimos sete meses, a empresa já garantiu mais de 600MW de capacidade em data centers, que já operam ou serão entregues até o final de 2027; além disso, as oportunidades de novos data centers já são medidas em gigawatts.

Na fabricação, a empresa constrói novas fábricas com a Flex e Sanmina, prevendo aumentar a capacidade em mais de 10 vezes em relação ao primeiro semestre de 2025 e continuará expandindo em 2027.

Quanto à cadeia de suprimentos, a empresa enfatiza que não utiliza HBM, nem depende de capacidade de wafers de 3nm, trabalhando principalmente com o nó de 5nm da TSMC, evitando os principais gargalos de fornecimento da cadeia de IA.

Orientação anual revisada para cima, meta de 2027 ainda mais agressiva

A Cerebras elevou a estimativa de receita core para o ano de 2026 para US$ 880 a 890 milhões, margem bruta core para 41% a 43%, e margem operacional core para -19% a -17%.

A empresa espera receita core entre US$ 214 a 216 milhões no terceiro trimestre.

Mas o que realmente chama atenção do mercado é a meta de crescimento para 2027. Feldman afirma:

“Esperamos que a receita core em 2027 cresça mais de duas vezes, e continue crescendo em múltiplos nos anos seguintes.”

O CFO complementa, afirmando que a empresa pode crescer mais de 3 vezes em receita em 2027.

Ao mesmo tempo, a empresa prevê lançar a cada ano, nos próximos anos, um novo sistema com velocidade dobrada, e planeja aumentar o throughput em mais de 20 vezes nos próximos 18 meses; o CS4 de quarta geração será lançado na próxima semana, e o CS5 está previsto para o segundo semestre de 2027.

Segue abaixo a tradução completa da conferência de resultados do segundo trimestre de 2026 da Cerebras:

Andrew Feldman
O segundo trimestre foi um período forte. Concluímos o IPO, sem perder o foco na execução. Alcançamos receita core recorde e superamos todas as métricas: receita core, margem bruta core e margem operacional core. Olhando para frente, vemos demanda infinita por inferência rápida. O mercado entende que velocidade já não é apenas um critério comparativo. A velocidade transforma o engajamento dos usuários, o desempenho dos agentes, e a produtividade da IA. A inferência rápida desbloqueia novas aplicações e novos mercados.

Como compartilhamos anteriormente, 2026 é o ano de fundação para a Cerebras. Nas sete semanas desde nossa última teleconferência, avançamos significativamente em diversas frentes, preparando-nos para o crescimento em escala em 2027, 2028 e 2029, quando entregaremos US$ 25 bilhões em obrigações contratuais futuras já registradas. Com esses avanços, esperamos que a receita core mais do que dobre em 2027, mantendo múltiplos de crescimento nos anos seguintes. Vemos progresso em três frentes: capacidade, habilidade e clientes.

Estamos expandindo capacidade ao fechar novos contratos para data centers, ampliar fabricação e colaborando com fornecedores para garantir o crescimento extraordinário. Ampliamos as competências inventando novas tecnologias que aumentam desempenho, throughput e eficiência energética. Expandimos nossa base de clientes acelerando a produtividade da IA em mercados existentes (como codificação e automação com agentes) e penetrando áreas novas como segurança, onde velocidade cria novas oportunidades.

No quesito capacidade, o espaço em data centers continua sendo o gargalo da indústria, inclusive para nós. Quanto mais rápido ampliamos e construímos data centers para nós e clientes, mais rápido crescemos. Por isso, nos últimos sete meses, intensificamos a construção de data centers. Temos duas vantagens: por servirmos inferência, não precisamos de terrenos imensos como os de clusters de treinamento, o que nos dá flexibilidade para expandir em diversas localizações; já desenvolvemos um processo replicável de escolha de local, implantação e ativação de clientes, transformando gigawatts de energia em tokens produtivos em escala global.

Tenho orgulho em reportar que evoluímos muito. Já possuímos ou contratamos data centers construídos em Alabama, Dallas, Denver, Minneapolis, Santa Clara, Stockton e, fora dos EUA, França, Finlândia, Manitoba, Montreal, Noruega, Saskatchewan e Toronto. Somando, garantimos mais de 600MW em capacidade de data center nos últimos sete meses, já em operação ou para entrega até o final de 2027.

Apesar de ainda insuficiente, as oportunidades de expansão continuam aumentando, agora em valores de gigawatts. Ou seja, à medida que construímos nossa nuvem própria, ela será uma das maiores nuvens de IA não hiperescala do mundo. Ao final de 2025, ainda estaremos numa curva acelerada de aprendizado. Hoje, já somos muito bons em construir data centers e temos um caminho claro para excelência.

Outro vetor essencial de capacidade envolve fabricação e cadeia de suprimentos. Conseguimos aumentar nossa capacidade fabril, estamos construindo novas fábricas com Flex e Sanmina, prevendo crescer mais de 10x em 2026 e continuar expandindo em 2027, preparando-nos para o crescimento projetado dos próximos anos. Nossa estreita colaboração com fornecedores já trouxe grandes vantagens. Com suporte contínuo da TSMC, temos acesso aos wafers necessários para sustentar nosso crescimento.

Conseguimos wafers também porque entregamos performance líder utilizando o nó de 5nm, que é menos custoso e menos restrito em fornecimento. Relações de décadas com parceiros nos dão confiança no sucesso de nossos planos. Em épocas de escassez de suprimentos, essa parceria é rara e valiosa. Por fim, vale lembrar que as atuais restrições críticas na cadeia não se aplicam: não usamos HBM, nem dependemos de empacotamento especial ou wafers de 3nm.

Em habilidade, apoiamos o GPT-5.6 Sol da OpenAI, o modelo de fronteira maior e mais poderoso. O serviço Cerebras para GPT-5.6 Sol foi 10x mais rápido do que outros, eliminando dúvidas sobre nossa capacidade com modelos de ponta. Como parceiros de entrega do GPT-5.6 Sol e provedores na nuvem, mostramos a maturidade de nossa pilha de software.

Alcançar este patamar de confiabilidade e qualidade em escala requer milhões de horas de robustez em produção. Orgulhamo-nos que nossa nuvem de inferência atende aos clientes mais exigentes. A colaboração com modelos de fronteira abriu vantagens estratégicas antes restritas à NVIDIA. Modelos fechados trazem visão e tecnologia nova em IA. Servi-los nos permite antecipar tendências. Nossos planos de hardware e software refletem isso e nos darão benefício composto nos próximos anos.

Seguindo em “habilidade”, destaco o desacoplamento. Agora temos soluções de inferência desacoplada com AMD (Helios) e AWS (Trainium). Essa agregação amplia o mercado de GPUs e Cerebras, permitindo GPUs atuarem em inferência rápida—algo antes fechado para elas. Ampliamos acesso a clientes sensíveis a preço e aumentamos a rentabilidade nos data centers. Veja como funciona:

Como outros mercados de computação, inferência está criando oportunidades de especialização. O desacoplamento serve especialmente bem cargas de trabalho com padrões conhecidos de tráfego. Ele separa a inferência em etapas de pré-preenchimento (paralelizável, ideal para GPUs/arquitetura HBM) e decodificação (sequencial, alto uso de banda de memória, ideal para nosso engine). Os processadores se conectam via I/O padrão, facilitando a integração no stack Cerebras.

Recentemente, anunciamos parceria com a AMD em soluções desacopladas combinando racks Helios e sistema RCS. Essa união entrega throughput 5x maior com mesma velocidade. É poderoso entender a diferença: velocidade afeta cada usuário (tokens/segundo por usuário, o eixo x); throughput é o total de tokens/segundo da solução—y. Velocidade é fundamental para a experiência do usuário, throughput para a economia da inferência. GPUs podem altas taxas de throughput, mas caem drasticamente quando precisam aumentar velocidade. Isso vale para ASICs e qualquer solução baseada em HBM. A arquitetura HBM impõe trade-offs entre velocidade e throughput. Arquiteturas baseadas em SRAM como a da Cerebras fazem o oposto: suportam tokens extremamente rápidos, mas throughput moderado. GPUs querem ser mais rápidas sem perder throughput; Cerebras quer mais throughput sem perder velocidade.

Nosso diferencial no desacoplamento: manter velocidade líder de mercado e multiplicar o throughput por cinco. Isso tem profundo impacto na economia de geração de tokens, pois cada sistema pode produzir até 5x mais tokens de alto valor, a um custo por token menor e maior margem bruta, além de tokens por watt, melhorando a rentabilidade do data center. Talvez o mais importante: o desacoplamento nos permite atender a mais demanda registrada no RPO.

Essa abordagem é vantajosa em performance e economia para qualquer GPU. Para quem já investiu heavymente em GPUs, combiná-las com sistemas Cerebras cria alavanca relevante e aumenta valor/praticidade de cada data center.

Sobre roadmaps, seguimos entregando. Esperamos colocar no mercado um novo sistema com velocidade dobrada a cada ano nos próximos anos. Já somos 15x mais rápidos que qualquer outro e vamos dobrar isso. Além disso, vamos entregar em 18 meses sistemas com throughput 20x maior sem perder o topo da performance. Na próxima semana, lançaremos o CS4 na Supernova, nosso evento anual—a participação é recomendada. O CS5 está previsto para o segundo semestre de 2027. No horizonte, temos parcerias estratégicas para entregar memória empilhada e soluções ópticas integradas em wafer. Espere invenção em chips, arquitetura de chips, sistemas, inclusive com design de embalagem, I/O e energia nos próximos anos.

Resumindo sobre habilidades: continuaremos a avançar em produto e tecnologia para aumentar velocidade e throughput, reduzir consumo por token e cortar o custo por token das soluções.

Agora sobre clientes. A demanda por tokens rápidos é alta e valorizada, em especial para aplicações de fronteira como OpenAI. A parceria com AWS caminha bem, com lançamento pela plataforma Bedrock em 2027Q1. Esse acordo amplia nosso alcance no mercado global via uma líder confiável. Temos também negociações em andamento com outras hiperescala, esperando obter receitas a partir de meados de 2027 e ampliar em 2028 em diante.

Lembrando que nossos US$ 25 bilhões em RPO não incluem backlog de AWS ou outros hiperescala. Fora OpenAI e hiperescala, seguimos crescendo bem: só no segundo trimestre, fechamos seis contratos acima de US$ 30 milhões. A vertical de codificação em IA cresce em ritmo acelerado; nenhum programador fica satisfeito com tokens lentos. Parcerias com Figma, Cognition, e a expansão na Europa via lovable ilustram nosso crescimento.

Soluções para agentes estão evoluindo para múltiplas etapas e agentes múltiplos, multiplicando o valor da velocidade. Empresas como Block, AlphaSense e GSK assinaram acordos este trimestre para entregar agentes baseados em inferência rápida a seus clientes.

A IA rápida abre novos mercados, expandindo nosso TAM. Segurança é um exemplo: só é possível com IA suficientemente rápida. A colaboração recente com CrowdStrike criou uma aplicação onde dispositivos de segurança baseados em IA inspecionam tráfego empresarial e utilizam LLMs para proteção sem latência perceptível. A IA rápida torna invisível ao usuário o mecanismo de proteção, mudando o padrão da indústria diante de ameaças que evoluem rapidamente. Logo, empresas vão exigir inspeção de tráfego em larga escala, abrindo oportunidades só acessíveis via IA rápida.

Laboratórios de fronteira, hiperescala, fabricantes de chips líderes, startups de maior crescimento e grandes empresas já são clientes e parceiros da Cerebras, beneficiando-se da inferência rápida.

Em resumo, foi um trimestre forte. Completamos o IPO; superamos todas as métricas: receita core, margem bruta core e margem operacional core. Progredimos em cada pilar—capacidade, habilidades e clientes—fundamentais para nosso objetivo de crescimento exponencial em 2027, 2028 e além. Passo a palavra para o Bob.

Bob Komin
Obrigado, Andrew, e boa tarde a todos. O primeiro semestre de 2026 foi de grandes avanços. Como mencionamos, 2026 é o ano de fundação para múltiplos anos de crescimento. Entramos este ano com um dos maiores contratos já vistos—mais de US$ 25 bilhões em RPO. Isso exigiu rapidamente aumentar três pilares de capacidade. Primeiro, wafer supply.

Como relatado pelo Andrew, conseguimos isso graças ao suporte da TSMC, garantindo abastecimento não apenas para 2026, mas também para 2027. Segundo, aumentar capacidade de fabricação: já quadruplicamos em relação ao primeiro semestre de 2025 e esperamos crescer mais de 10x em 2026. Terceiro, precisamos de capacidade massiva em data centers. Já temos ou contratamos mais de 600MW, entregando até o fim de 2027, além de pipeline em gigawatts. Portanto, a fundação para crescer mais de 2x em receita core em 2027—e múltiplos nos anos seguintes—já está dada.

Esse crescimento prepara nosso lucro operacional para expansão significativa em 2027 e além. Indícadores do segundo trimestre: mais um trimestre forte, acima dos guias em todos os pontos, receita core recorde, margem bruta e margem operacional core acima das expectativas. Seguindo o mesmo critério de business core já divulgado (detalhado no release de resultados e site).

Receita core de US$ 209,9 milhões, crescimento de 103%. O negócio de nuvem privada cresce em ritmo impressionante: receita core de nuvem e serviços de US$ 127,7 milhões (+287%). Esse crescimento massivo atesta a enorme demanda por inferência rápida da Cerebras. A receita core de hardware foi de US$ 82,1 milhões, +17%. Focamos na soma total core, não na divisão, pois grandes aumentos de capacidade ou timing de hardware podem alterar radicalmente a composição trimestre a trimestre. No segundo trimestre, o grosso da receita core veio da nuvem, refletindo crescimento de OpenAI, outros clientes de nuvem e clientes de hardware resolvendo questões de capacidade de data center.

A demanda por inferência rápida segue forte, temos negócios de centenas de milhões de dólares em hardware tardio e novas transações relevantes de nuvem programadas para 2027. O mercado de inferência rápida segue crescendo, e novos mercados surgem. O desacoplamento é chave para novos use cases, pois melhora essencialmente a economia da inferência e posse de data center—cada sistema CS pode gerar até 5x más tokens, reduzindo drasticamente o consumo e custo por token. Investindo pesado em R&D, a Cerebras planeja quadruplicar a velocidade de hoje e aumentar em mais de 20x o throughput até o fim de 2027, melhorando radicalmente nossa performance e economia de inference.

Agora, sobre margem bruta: melhora substancial ano contra ano. No 2T, margem bruta core de 40,6%, 940bps acima de 2025; isso reflete a valorização dos tokens rápidos, melhorias contínuas de produto e ganhos de escala. A margem bruta core de nuvem/serviços foi de 41,8% (+1600bps), e de hardware de 38,8% (+510bps).

Como citado no último trimestre, parte da demanda por inferência rápida foi atendida alugando sistemas próprios já instalados para oferecer via Cerebras Cloud. Atender a necessidade antecipadamente aumenta nosso poder de crescer com os clientes ao longo do tempo, gerando valor de longo prazo para Cerebras e acionistas. No curto prazo, porém, a margem cai: 40,6% agora vs 46,5% no 1T/2026. Sem considerar o maior custo do aluguel temporário, seria cerca de 500bps mais alta, próxima ao último trimestre.

Olhando para frente, esperamos o 3T como fundo da margem bruta core, melhorando fortemente no 4T/2026 à medida que enchermos os data centers com sistemas próprios de custo menor, o que aumenta a margem de nuvem. Em 2027, continuará subindo, mirando 60%+ por: o mercado já reconhece o valor dos tokens rápidos, sustentando preços mais altos (visível em negociações futuras); vamos substituir o aluguel caro por sistemas próprios; nosso roadmap garante throughput 20x maior em 18 meses, cortando o custo por token; maior escala traz custo melhor de insumos; wafers de 5nm nos dão vantagem de custo em relação a quem precisa de 3nm ou 2nm; por fim, não somos expostos ao custo e imprevisibilidade do HBM, ao contrário de concorrentes forçados a aumentar preços ou sacrificar margem—isso eleva nossa proposta de valor e flexibilidade de precificação.

Sobre margem operacional: prejuízo core de US$ 33,6 milhões, margem de -16% (vs -42% um ano antes, ganho de 2600bps). Dobrar receita e investir, melhorando tanto a margem operacional, mostra o poder de alavancagem do nosso modelo. Hoje, investimos em pessoal, fabricação, data center e infra para sustentar o salto de escala em poucos anos.

Ao final de junho/2026, RPO de US$ 25,4 bi, garantindo visibilidade e confiança em investir para expansão futura. Grandes clientes estratégicos validam, dão base contratual e financiam nova capacidade. Ampliamos o TAM (mercado total endereçável) e base de clientes consistentemente. OpenAI traz escala e acesso a tecnologia de fronteira; AWS, cobertura global; parceria recente com AMD expande “decoupled inference” e abre novos mercados como segurança, via inferência rápida.

Fechamos o trimestre com mais de US$ 8,6 bilhões em caixa, equivalentes de caixa, dinheiro restrito e títulos. E temos uma linha de crédito reciclável de até US$ 850 milhões, nunca utilizada até agora. A liquidez e balanço são fortes, reforçados pelo IPO do 2T—aumentando flexibilidade para investir e ajustar no dinâmico mercado de alto crescimento. E, ao contrário da maioria dos provedores de IA cloud, nosso capex por MW é muito menor, pois: (1) investimos em hardware próprio, de muito menor custo, sem pagar margens que outros pagam; (2) parte do custo da reforma de data center é reembolsada por nossos maiores clientes na forma de “pass-through”.

Perspectiva: No 3T/2026, esperamos receita core de US$ 214–216 milhões; margem bruta core entre 38%–40%; margem operacional core entre -25% e -23%. Para o ano, revisamos para cima: receita de US$ 880–890 milhões, margem bruta de 41–43% e margem operacional de -19% a -17%.

Enfim, um trimestre de execução e crescimento fortes: receita core recorde, receita de nuvem e serviços quase quadruplicando, margens muito acima do guia. Revisamos as estimativas anuais para cima. Evoluímos em capacidade, habilidade, base de clientes e fechamos com mais de US$ 8,6 bi em caixa e investimentos, dando sequência ao plano de crescimento. Estamos bem posicionados para crescer mais de 3x até 2027, acelerar nos anos seguintes, expandir margens e avançar rumo aos nossos objetivos. Passo de volta ao Andrew para encerramento.

Andrew Feldman
Obrigado, Bob. Há mais de dez anos, fundamos a Cerebras com a crença de que poderíamos construir o melhor processador para IA, e que isso exigia desenvolver um sistema e rack de acelerador completo. Hoje, a Cerebras é uma das quatro empresas—Google, Amazon, NVIDIA e Cerebras—capaz de construir processador, sistema, data center e entregar nuvem baseada em IA para clientes.

Obrigado por ouvirem os comunicados oficiais. Com isso, peço ao operador que libere a linha para perguntas.

Sessão de Perguntas e Respostas

Operador
(Instrução do operador) Um momento enquanto organizamos a lista de perguntas. A primeira pergunta vem de Timothy Arcuri, do UBS. Sua linha está aberta.

P - Timothy Arcuri
Muito obrigado. Andrew, gostaria de perguntar sobre concentração de clientes. Você disse que a receita do próximo ano vai crescer mais de duas vezes. Entendemos que a OpenAI está escalonando suas operações agora. Então, isso provavelmente é um grande impulso incremental. Imagino que a AWS talvez traga US$ 1 bi no próximo ano, talvez mais. Como você vê a concentração de clientes no próximo ano? Esses dois clientes podem responder por dois terços da receita? Como estão as conversas com outras empresas como Google, Microsoft? Obrigado.

R - Andrew Feldman
Claro. Boa pergunta. Um pouco de contexto histórico é útil, certo? Em 2021, diziam que só tínhamos governo; depois, ao ganhar uma nuvem soberana de US$ 1 bi, havia preocupação de só termos esse cliente; depois assinamos com os maiores laboratórios, e a dúvida era não ter hiperescala; então veio a AWS.

Em cada caso, conseguimos usar o impulso para escalar o negócio. A OpenAI é um enorme cliente, essencial não só para nós, mas para todos neste mercado. Eles continuarão relevantes no próximo ano. Mas você está certo: AWS e outros, seja de codificação, seja de segurança, terão peso maior e a participação da OpenAI cairá ao longo do tempo. Para o ano que vem, espere que eles ainda sejam parte relevante.

P - Timothy Arcuri
Ótimo. Agora, uma rápida de seguimento. Bob, você disse sobre capacidade crescer 10x este ano. Alguma expectativa para o crescimento do próximo ano? Andrew projetou crescimento de receita 3x, mas e fabricação?

R - Andrew Feldman
Sim, teremos expansão de capacidade fabril acima de 10x até o fim do ano e já temos contratos que garantem 3 ou 4 vezes para 2027, podendo assinar mais. Estamos preparados para enorme crescimento nos próximos anos.

Operador
Obrigado. Próxima pergunta, Joshua Buchalter do TD Cowen. Linha aberta.

P - Joshua Buchalter
Oi, pessoal, obrigado. Seguindo tema do Tim: pode explicar como será a economia do acordo da Amazon? A expectativa é oferecer na AWS no próximo ano e ver qual será a demanda? Está difícil prever volume agora?

R - Andrew Feldman
Sim, estará disponível. Será implantada no data center da Amazon e oferecida via API Bedrock. Estamos organizando implantação. Esperamos serviço no ar já no primeiro trimestre.

P - Joshua Buchalter
Entendido. Obrigado, Andrew. Sobre a parceria com AMD, pode detalhar a estratégia de vendas já que conecta com racks Helios e quando virão receitas? E quanto à aquisição de uma empresa de hardware de inferência pela AMD? Como isso se encaixa na oferta de vocês?

R - Andrew Feldman
Sim, anunciaremos mais acordos específicos com a AMD com o tempo. Mas, no geral, a solução conjunta de frente de racks Helios + Cerebras backend é um produto muito forte: mais rápido do que apenas Helios, mais throughput do que apenas Cerebras.

O interesse é alto, já temos compradores. Sobre a aquisição da AMD, achamos interessante e inovador—ninguém vibra tanto com hardware novo quanto nós! A startup adquirida tem boas aplicações na linha AMD, mas provavelmente não terá inferência em data centers como prioridade principal.

Operador
Obrigado. Pergunta seguinte de Tom O'Malley, Barclays. Linha aberta.

P - Kyle Bleustein
Oi, aqui Kyle Bleustein pelo Tom O’Malley. Agradeço. Sobre a economia do negócio AMD: vocês compram racks AMD Helios, instalam em sua nuvem e toda a renda do serviço de inferência desacoplado fica com vocês? Ou há uma partilha de receita?

R - Andrew Feldman
Sim para a primeira parte.

P - Kyle Bleustein
Ok, obrigado. Seguinte: o acordo AWS instala sistemas só na nuvem deles. Vocês veem oportunidade futura de hospedar juntos Trainium e CS-3 na nuvem própria ou outros hiperescala? Só pensando em como pode evoluir o deployment da inferência Cerebras.

R - Andrew Feldman
Sim, estamos muito interessados. Como vimos com Google, hiperescala geralmente implantam suas peças além de seu próprio data center. Isso nos interessa não só com a AWS, mas com outros também. No futuro, vemos sim essa possibilidade.

Operador
Obrigado. Próxima do Quinn Bolton, Needham & Co. Linha aberta.

P - Quinn Bolton
Para esclarecer sobre AMD: vocês compram e instalam Helios em sua nuvem, mas o serviço é entregue via contrato com a OpenAI. Isso representa oportunidade extra de receita? Como devemos pensar nisso?

R - Andrew Feldman
Quando você aumenta throughput mantendo performance, sim, aumenta receita. Throughput significa atender mais clientes em paralelo. Se consegue isso sem perder velocidade, cada sistema gera mais receita. Não vou detalhar os acordos OpenAI, mas aumentar throughput mantendo velocidade nos faz ganhar mais por sistema e com maior margem. Além disso, o custo por token e consumo de energia caem. Valorizamos mais cada investimento em data center porque, ao produzir mais tokens por unidade de energia, vira mais dólares por site. Com solução desacoplada na AWS, AMD e metade dos principais fabricantes de chips, é uma história poderosa.

P - Quinn Bolton
Interessante. Seguinte: vocês citaram aumento de throughput do engine em 20 vezes até o fim de 2027. Isso elimina a necessidade de desacoplamento/heterogeneidade? Ou só tornará as soluções heterogêneas mais rápidas?

R - Andrew Feldman
Correto…

P - Quinn Bolton
Ou apenas mais throughput?

R - Andrew Feldman
Estamos explorando todo tipo de formas para aumentar throughput. Se elevar em 20x sem aumentar o custo, ficamos em posição fortíssima. Melhoramos sistema, buscamos maior throughput em desacoplamento e investimos em múltiplas invenções e parcerias para manter a liderança.

Operador
Obrigado.

R - Andrew Feldman
Ótima pergunta. Essa é precisamente a linha do nosso roadmap.

Operador
Obrigado. Pergunta de Joe Moore, Morgan Stanley. Linha aberta.

P - Joe Moore
Obrigado. Sobre desacoplamento da decodificação: como está a comercialização? Vocês estão prontos para implantar ou a solução ainda é de laboratório? O que falta para chegar ao patamar citado de melhoria?

R - Andrew Feldman
Já rodamos inferência desacoplada com GPU em laboratório. Acreditamos que estará em produção e disponível já no 4T.

P - Joe Moore
Obrigado. Sobre a integração a bases de GPUs já instaladas: parcerias com AMD e AWS trazem vantagens em relação a GPUs NVIDIA já existentes?

R - Andrew Feldman
Ainda não fizemos, mas é seguro afirmar que racks Helios trarão ganhos superiores ao usar 355s; Trainium-3 será melhor que Trainium-2, e o mesmo para gerações anteriores. Mas até a geração passada terá performance melhor em solução desacoplada que isoladamente. Em um mercado onde todos tentam prolongar o ciclo do hardware, isso é uma opção importante.

Faz sentido?

Operador
Obrigado. Próxima de Vijay Rakesh, Mizuho Securities. Linha aberta.

R - Andrew Feldman
Oi, Vijay.

P - Vijay Rakesh
Oi, Andrew. Duas rápidas. Sobre a capacidade de 600MW já contratada e capacidade fabril 10x maior até o fim do ano: esses fatores devem acelerar parte do crescimento em 2027?

R - Andrew Feldman
Sim, absolutamente. Buscamos capacidade globalmente todos os dias, tamanha a demanda de inferência rápida. Quanto mais rápido implantarmos, mais rápido cresce a receita. Isso vale para nuvem e também entrega local dos clientes—se contratam espaço, mandamos hardware mais rápido. É o principal. Dedico muito tempo a isso; temos time inteiro só para isso. Já somos eficientes, mas fechar contrato é só o primeiro passo: monitoramos a obra cada dia para garantir que tudo siga o cronograma, acelerando a entrega, acelerando nossa receita.

P - Vijay Rakesh
Entendi. E quanto às parcerias: além das hiperescala, os Neoclouds emergentes buscam financiamento. Como vê esse canal?

R - Andrew Feldman
No começo, Neoclouds focavam 100% em NVIDIA. Mas, conforme o modelo evolui e o negócio fica mais claro para investidores, eles passam a diversificar e reduzem a dependência de um único fornecedor. Temos grandes oportunidades com Neoclouds multivendor, só AMD ou fundadas por players com ativos de energia. Em 2027, será componente relevante do nosso negócio.