想撿便宜被市場修理?軟銀、Arm併購Cerebras提議遭拒,IPO市值還比出價高近7成
想撿便宜被市場修理?軟銀、Arm併購Cerebras提議遭拒,IPO市值還比出價高近7成

重點一:Arm 與軟銀在 Cerebras IPO 前夕最後關頭提議併購,遭 Cerebras 婉拒,當時 IPO 估值約 340 億美元。

重點二:Cerebras 最終以每股 185 美元定價、超出 150 至 160 美元預期區間,完全攤薄市值衝至 564 億美元,等於市場給的價碼比軟銀想買的高出近七成。

重點三:OpenAI 在 2026 年 1 月與 Cerebras 簽下逾 200 億美元、共 750 MW(百萬瓦)算力的合約,成為支撐這次定價的關鍵。

英國 Arm Holdings 跟大股東軟銀(SoftBank Group),差一點就在 Cerebras Systems 上演一齣「先買先贏」的戲碼。

這家做晶圓級 AI 晶片的 Cerebras,準備 IPO 前幾週,Arm 和軟銀在最後關頭提議直接整家公司買下來,開出來的價格,是當時預估的 IPO 市值大約 340 億美元。

結果 Cerebras 沒點頭,選擇照原計畫上市。等到真正定價那天,Cerebras IPO 價一口氣敲在每股 185 美元(約新台幣 5,833 元),遠高於原本招股書揭露的 150~160 美元區間,完全攤薄後市值衝上 564 億美元(約新台幣 1.78 兆元),比軟銀「想買的價」高了將近七成。

換句話說,市場用真金白銀回覆軟銀心裡那句「再等等,也許就買不到」:的確成真了,已經買不到了。

這起「併購未遂+超預期定價」的組合拳,由《彭博》和《CNBC》在 5 月 13 日同步揭露。軟銀、Arm 和 Cerebras 三方都不願對這樁收購傳聞多做評論。

軟銀、Arm 為什麼盯上 Cerebras?

先看軟銀。這不是它第一次豪賭晶片資產:2025 年 11 月才剛砸下 65 億美元(約新台幣 2,049 億元)收購伺服器處理器商 Ampere Computing,就是要把手上的「算力底牌」補齊。

Arm 這邊也在轉型。它不再只做 IP 授權,而是開始自己出貨成品晶片。這條路線今年得到資本市場背書,Arm 股價一路翻倍,外界押注的就是它從「收權利金」走向「賣晶片」的那條成長曲線。

在這個脈絡下,如果能把 Cerebras 收進來,就等於一次補齊 AI 訓練加速器的缺口,直接把槍口對準輝達(Nvidia)。問題在於時間選在 IPO 前幾週,Cerebras 已經在路演、跟投資人談本益比,估值的錨點在公開市場,而不是可以在會議室裡慢慢殺價的私募輪。

要在這個時間點用便宜價格「撿便宜」,難度本來就高。

一張 200 億美元大單,把估值往上拉

那 Cerebras 為什麼敢拒絕軟銀、Arm 的併購?關鍵在今年 1 月那張「超級訂單」。

2026 年 1 月,Cerebras 跟 OpenAI 簽了一份超過 200 億美元(約新台幣 6,306 億元)的長約,鎖定 750 MW(百萬瓦) Cerebras 算力。這不只是營收保證,更是對技術路線的強力背書,也是這次 IPO 肯定會被市場「追價」的最大底氣。

從招股書到最終定價,可以看到一條很明顯的跳升曲線:

  • 5 月 4 日:原本計畫釋出 2,800 萬股,價格區間 115~125 美元
  • 5 月 11 日:上調為 3,000 萬股、150~160 美元
  • 5 月 13 日:最終直接敲在 185 美元

募資總額來到 55.5 億美元(約新台幣 1,750 億元),承銷商還有額外 450 萬股選擇權可以釋出。這次 IPO 由摩根士丹利(Morgan Stanley)、花旗(Citigroup)、巴克萊(Barclays)和瑞銀(UBS)聯手主辦。

技術上,Cerebras 與輝達走的是完全不同的路線:輝達是把一片矽晶圓切割成數百顆 GPU 晶片,Cerebras 則是「整片矽晶圓只做一顆」,做成巨型晶片,業界稱為 Wafer Scale Engine(晶圓級引擎)。這條路線難度極高,但如果成功,能在 AI 訓練上提供完全不同級別的吞吐量。

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Cerebras的WSE-3。
圖/ Cerebras

以這次 IPO 定價來算,創辦人兼執行長安德魯·費爾德曼(Andrew Feldman)手上的持股,市值約 19 億美元(約新台幣 599 億元)。其他幾個大股東,像是 Fidelity 約 38 億美元(約新台幣 1,198 億元)、Benchmark 約 33 億美元(約新台幣 1,040 億元)、Foundation Capital 約 28 億美元(約新台幣 883 億元)、Eclipse 約 25 億美元(約新台幣 788 億元),也都在這一波定價中帳面大豐收。

客戶太集中,仍是壓在估值上的石頭

不過,Cerebras 通往 IPO 的路並不平順。

公司在 2024 年 9 月第一次遞交申請,但到 2025 年 10 月又選擇撤回,主因是招股書遭監管單位和投資人嚴格盯上——營收幾乎綁死在一個客戶身上:阿聯酋的 G42(微軟是其小股東)。

重新申報後,表面上看起來「客戶集中度」問題有改善,但細看只是換了一個名字:

  • 2024 年,G42 貢獻 Cerebras 營收的 85%
  • 2025 年,G42 比重降到 24%,但阿聯酋的 Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(MBZUAI,穆罕默德·本·扎耶德人工智慧大學)一下子占到 62%

兩家都跟阿聯酋同一體系關係密切的客戶,加總起來,2025 年仍然貢獻大約 86% 的營收。對一家想在公開市場長期獲得高估值的公司來說,這顆「客戶集中度」大石頭,仍然牢牢壓在基本面上。

同一時間,Cerebras 的商業模式也在調整,從只賣硬體轉向「硬體+雲端服務」。這代表它未來面對的對手,除了輝達外,還會直接碰上 Google、微軟(Microsoft)、甲骨文(Oracle)以及 CoreWeave 等雲端算力供應商,競爭組合變得更像一線雲服務,而不只是晶片公司。

九年前 OpenAI 想合併,今天變成最大客戶

這裡還有一個有趣的歷史支線。

早在 2017 年,OpenAI 內部就曾認真討論過要不要直接跟 Cerebras 合併,把它視為「在 AGI 競賽中搶硬體優勢」的一條路。當時 OpenAI 共同創辦人葛瑞格·布羅克曼(Greg Brockman)在一封郵件裡寫得很直白:

「如果能獨家取得 Cerebras 硬體,OpenAI 對 Google 將形成壓倒性的硬體優勢。」

這段內容後來在伊隆·馬斯克(Elon Musk)對 OpenAI 的訴訟案中,作為呈堂證供被公開。

九年後,OpenAI 最後沒有跟 Cerebras 合併,卻成了它現在最大的客戶;兩方的關係,從「可能的合併對象」變成「簽下 200 億美元長約的關鍵買家」。

就股權來看,布羅克曼到 2025 年底約持有 78,000 股 Cerebras,依這次 IPO 定價換算,大約是 1,440 萬美元(約新台幣 4.54 億元);山姆·奧特曼(Sam Altman)則持有約 89,000 股,市值約 1,650 萬美元(約新台幣 5.20 億元)。

Cerebras 這次將以股票代號「CBRS」在那斯達克(Nasdaq)掛牌,募資規模逼近 Arm 自己在 2023 年創下的半導體 IPO 紀錄,也被視為 SpaceX、OpenAI、Anthropic 等一系列更大型 AI IPO 的「前菜」。

配合這波氣氛,過去一個月半導體股已經集體躁動起來:英特爾(Intel)、超微(AMD)、美光(Micron)在 30 天內股價漲幅都超過 80%,AI 押注明顯從輝達本身,開始擴散到整個周邊供應鏈。

對軟銀和 Arm 來說,這次最後關頭沒談成的代價,不只是一筆併購案流產,而是親眼看著 Cerebras 在短短兩週內,估值在公開市場翻了一大段,未來就算還想以當初的價碼買進,恐怕也已經回不去了。

延伸閱讀:二度挑戰IPO!AI晶片獨角獸Cerebras估值上看266億美元,靠OpenAI長約搶先SpaceX上市?

資料來源:Bloomberg、CNBC

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

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博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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