qinbafrank (@qinbafrank) “10、供应链 / 规模化优势 vs GPU 瓶颈 当前供应链核心紧缺环节为内存、HBM、CoWoS，我” — TopicDigg

10、供应链 / 规模化优势 vs GPU 瓶颈
当前供应链核心紧缺环节为内存、HBM、CoWoS，我方均无需使用；台积电3纳米产能也极度紧缺，我方采用5纳米工艺。台积电是Cerebras投资方，可满足我方产能增长需求，包括2025年底提出的2026年大幅扩产需求，以保障OpenAI合作履约。硬件制造受物理光速极限限制，制造、运输需遵循物理规律。我方将成硬件行业史上最快实现10亿、20亿、50亿、100亿美元营收的企业，有望创造行业增速纪录，但产能扩张仍受供应链周期制约，预计未来几年制造能力年增幅约10倍，该增速为行业上限。

11. 台积电产能 / 前端分配
我方已获得2026、2027年充足产能分配，未来若调整产能需求，台积电将积极配合。台积电战略层面注重客户多元化，不愿将产能集中于少数大客户，避免生态单一化，这一战略让我方充分受益。去年我方未进入台积电前150大客户，今年将跻身前15名，产能保障充足。高速增长过程中，虽给供应链及合作伙伴带来压力，但供应商均积极响应，我方对供应链的响应速度十分认可，发展过程中或有波折，但整体产能保障无忧。

12. Groq / LPU 竞争
市场表现已明确竞争格局：Groq2025年营收约5000万美元，毛利率为负；我方营收约5亿美元，毛利率40%左右，速度比Groq快12倍。LPU虽采用SRAM架构，部分设计思路与我方一致，但芯片面积仅800平方毫米，承载中等模型需数千颗芯片，超大模型需芯片数量更多，片外通信次数极多，效率低下，速度提升存在根本性瓶颈，即便被英伟达收购，该短板也无法解决。

13. 解耦推理 / 超大规模云服务商 vs 新型云服务商
专业化布局存在市场机会，可通过专业化实现速度提升，需在专业化、速度与灵活性之间权衡。行业热议解耦方案，但目前尚无企业实现规模化落地。解耦方案可提升吞吐量、降低token成本，但需为预填充、解码阶段分配不同算力，若工作负载或流量特性变化，算力配比失衡会导致算力闲置，闲置算力成本极高。AWS等超大规模云服务商优势显著，可合作搭建解耦方案，流量变化时可依托庞大算力集群分流；新型云厂商劣势明显，多部署单一功能、单一客户的专用算力，无冗余集群分流低效流量。长期来看，行业将形成解耦与非解耦并存的异构算力集