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De olho na Nvidia! Cerebras (CBRS.US) lança o “acelerador de IA mais rápido” CS-4, alegando velocidade de inferência 30 vezes maior que soluções com GPU

De olho na Nvidia! Cerebras (CBRS.US) lança o “acelerador de IA mais rápido” CS-4, alegando velocidade de inferência 30 vezes maior que soluções com GPU

智通财经智通财经2026/08/19 11:01
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Por:智通财经

Cerebras lança o sistema CS-4 e afirma que é o acelerador de IA mais rápido do setor.

De acordo com o aplicativo de notícias financeiras inteligente, a Cerebras Systems (CBRS.US), empresa de chips de IA, realizou o SUPERNOVA em São Francisco e lançou oficialmente a nova geração de sistemas de IA em nível de rack, o Cerebras CS-4, afirmando ser o “acelerador de IA mais rápido da indústria”. O sistema é voltado para a área de inferência de IA, competindo diretamente com os servidores GPU da Nvidia (NVDA.US). Espera-se que o CS-4 comece a ser enviado ainda neste trimestre (terceiro trimestre de 2026) e atualmente está sendo testado por alguns clientes selecionados.

Especificações técnicas: três processadores em nível de wafer trazem 750 PFLOPs de poder computacional

O CS-4 é o primeiro produto da nova geração da plataforma de rack Nexus da Cerebras, alimentado por três novos processadores Wafer Scale Engine 3 Turbo (WSE-3T). O WSE-3T é o maior processador de IA já desenvolvido, com cada chip integrando 4 trilhões de transistores e 900 mil núcleos otimizados para IA, cobrindo uma área de silício de 46.225 mm² e com 44GB de SRAM interna.

O sistema CS-4 oferece 750 PFLOPs de poder computacional de IA, largura de banda de memória de 129,6 PB/s e throughput de I/O de 7,2 Tbps. Em comparação com o CS-3 da geração anterior, o CS-4 é duas vezes mais rápido, possui eficiência energética por watt 10 vezes maior e melhora significativamente a economia do data center. Em relação ao WSE-3 anterior, o WSE-3T dobra o poder de IA por wafer de 125 para 250 PFLOPS, e a largura de banda da memória de 21,6 PB/s para 43,2 PB/s. O consumo de energia por chip também aumento de 15 para cerca de 33 kW.

Em termos de design de arquitetura, o CS-4 adota uma abordagem modular com a plataforma Nexus, separando computação, alimentação e I/O em componentes distintos. O módulo de conversão de energia, que nos GPUs tradicionais ficava a cerca de 50mm do processador, foi reduzido para aproximadamente 0,5mm, praticamente eliminando as perdas de energia na placa. O design plugável estilo “mochila” integra conversão de energia, resfriamento líquido e eletrônica de controle, reduzindo o tempo de implantação de dias para horas.

Avanço de desempenho: mais de 4.400 tokens por segundo por usuário no teste GPT-OSS-120B

A Cerebras afirma que o CS-4 estabeleceu um novo padrão de velocidade de inferência na indústria. Em testes diretos com o modelo GPT-OSS-120B, o CS-4 gera mais de 4.400 tokens por segundo por usuário, até 30 vezes mais rápido do que soluções baseadas em GPU. O sistema suporta modelos com mais de 50 trilhões de parâmetros.

Sean Lie, CTO e cofundador da Cerebras, comentou: “Ser 30 vezes mais rápido não apenas torna o sistema mais responsivo, mas permite que sistemas inteligentes tenham uma ordem de magnitude a mais de espaço em tempo real para raciocinar, verificar ou utilizar ferramentas”. O CEO da Cerebras, Andrew Feldman, destacou: “Historicamente, inferência rápida significava usar modelos menores e com menos capacidade. O CS-4 proporciona velocidade líder do setor com os maiores modelos de ponta, mudando fundamentalmente esse paradigma”.

Em termos de eficiência energética, o throughput por watt do CS-4 é até 10 vezes maior que o CS-3, melhorando expressivamente a economia para data centers. Andrew Feldman, CEO da Cerebras, observou que, como tokens rápidos são mais valiosos do que tokens lentos, o CS-4 pode oferecer tokens de mais alta qualidade e em maior quantidade dentro do mesmo orçamento de energia, “mudando fundamentalmente o paradigma”.

O CS-4 também adota um design que reduz em 50% o número de componentes, tornando a implantação pelos clientes mais simples e rápida. Arquiteturalmente, a nova plataforma Nexus separa computação, energia e I/O em módulos – a conversão de energia, que nos GPUs tradicionais ficava a cerca de 50mm do processador, foi reduzida para 0,5mm, reduzindo drasticamente a perda de energia e suportando frequências mais altas. O design plugável estilo “mochila” agrega conversão de energia, resfriamento líquido e controles eletrônicos em uma unidade autônoma, diminuindo o tempo de implantação de dias para horas.

É importante notar que o sistema em nível de wafer da Cerebras utiliza memória SRAM estática, ao invés da DRAM comum na indústria. A SRAM é muito mais rápida que a DRAM, mas ocupa mais espaço e é mais cara – o wafer do tamanho de um prato da Cerebras fornece o espaço físico necessário para usar SRAM. Ao mesmo tempo, o design de chip único permite que a distância de transmissão de dados seja muito menor em comparação com os sistemas multinúcleo da Nvidia ou AMD.

Cooperação no ecossistema: parceria com AMD Helios, visando aumento de eficiência de 5 vezes

O subsistema programável de I/O do CS-4 suporta o padrão RDMA RoCE v2 baseado em Ethernet, facilitando a integração com sistemas heterogêneos. A Cerebras já está cooperando com a AMD (AMD.US) nessa arquitetura, combinando a solução de rack Helios da AMD com o WSE, e gerando até 5 vezes mais tokens por watt por segundo do que em configurações só da Cerebras. AWS Trainium também está listada como parceira.

Dylan Patel, fundador e CEO da SemiAnalysis, avaliou que as melhorias em capacidade de implantação e de rede do CS-4 permitem escalar modelos ainda maiores, criando uma verdadeira “fábrica de tokens em larga escala”.

Contexto de mercado: ações caem 35% desde o pico pós-IPO e CS-4 se torna ponto de inflexão crucial

A Cerebras estreou na Nasdaq em 14 de maio de 2026 a US$185 por ação, abriu a US$350 e fechou a US$311,07, uma alta de 68%. No entanto, as ações continuaram a cair, fechando a cerca de US$220 nesta terça-feira, queda de cerca de 35% desde o topo.

O balanço do segundo trimestre trouxe resultados mistos: a receita principal foi de US$ 209,9 milhões, aumento de 103% ano a ano, mas o prejuízo por ação atingiu US$ 2,98, contra um lucro de US$ 1,91 no ano anterior. O guidance de triplicar a receita principal até 2027 e a perspectiva otimista para o terceiro trimestre não convenceram totalmente os investidores. No entanto, os compromissos remanescentes da empresa somam US$ 25,4 bilhões, garantindo boa visibilidade para receitas futuras.

Significado para a indústria: mercado de inferência de IA prestes a ser remodelado

O lançamento do CS-4 ocorre em um momento crítico de rápido crescimento na demanda por inferência de IA. À medida que grandes modelos passam do treinamento para implantação em larga escala, a eficiência de inferência se torna o principal diferencial na infraestrutura de IA. Se a vantagem de 30 vezes em velocidade da Cerebras for confirmada por benchmarks independentes, pode mudar as decisões de compra de operadores de grandes data centers.

O lançamento do Cerebras CS-4 marca o aceleramento da competição em chips de IA, ampliando-a do treinamento de modelos para o mercado de inferência. Seu sucesso em desafiar o domínio da Nvidia na inferência de IA dependerá da validação independente de suas promessas de desempenho – e se o CS-4 conseguirá ser entregue em grande escala com rapidez suficiente para atender à crescente demanda por geração de tokens em alta velocidade pelos operadores de data centers de grande porte.

O negócio de inferência em nuvem da Cerebras cresceu 287% no segundo trimestre, atingindo US$ 127,7 milhões em receitas principais de nuvem. O lançamento do CS-4 marca uma nova fase na transição da Cerebras de vendedora de hardware para fornecedora de serviços de aluguel de capacidade de inferência.

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