「一段鲜少被人提及的故事。」

今天的嘉宾是目前任职于高通创投（Qualcomm Ventrues）的投资人周楠。她是 5 月中旬 IPO 的 Cerebras Systems 的早期投资人之一。这是一家提供新架构 AI 算力的芯片与系统公司，被外界视作英伟达的补充，甚至是挑战者。

9 年前完成这笔投资时，周楠刚从投行加入百度的硅谷人工智能实验室。那时吴恩达是百度人工智能业务负责人，Anthropic 的创始人 Dario 也曾在百度美研工作，期间作为一作发表了 DeepSpeech2: End-to-End Speech Recognition in English and Mandarin 一文。

今天这期节目，我们从 Cerebras 的 IPO 切入，聊了 AI 算力的趋势，也通过回顾这段投资过程，回到了 10 年前，scaling law 在硅谷萌芽的阶段和当时百度美研的状态。

那是一段现在的地缘环境下，鲜少被人提及的故事，但它值得在 AI 历史中有一席之地。

本期节目的图文版也已经发布:# 从 Cerebras IPO 聊起：AI 算力变化、Scaling law 的萌芽和百度美研往事

本期嘉宾：周楠（Nan Zhou），Qualcomm Ventures 投资人
本期主播：程曼祺《晚点 LatePost》科技报道负责人

时间线跳转：
-Cerebras IPO，英伟达之外的 AI 算力
03:26 Cerebras 离“英伟达挑战者”还有多远？
11:16 从 Sam Altman 最早投 Cerebras 到如今与 OpenAI 的 200 亿美元订单
18:27 Cerebras 的上限与下限，WSE 架构优劣

-9 年前的那笔非共识投资
23:28 为什么百度当时要投芯片？
29:02 Dario Amodei 的早期代表作 DeepSpeech 2，Scaling laws 的萌芽
32:17 Cerebras, Graphcore, Wave Computing，三选一
37:06 与研究员一起做尽调，逐一排查风险点
46:18 IC 投决过程，未流片前的决策
53:35 Cerebras 的至暗两年，如何挺过流片不顺

-“遗落”的百度美研
01:00:02 “黄埔军校”和一份生不逢时的 deal list
01:04:04 OpenAI 和 Anthropic 早期都未得典型 VC 支持
01:09:04 他们后来为什么离开百度？
01:12:23 起了大早，赶了晚集，一部分是“宿命”

-新的非共识
01:18:30 推理优化和 Infra 的更多创新
01:26:11 真正的早期投资变难，一股趋势是募大钱投显然的 winner
01:31:11 物理 AI，下一阶段的大分歧和机会

**01:35:49 连点成线*

剪辑：甜食

附录：一些术语解释
WSE（Wafer Scale Engine，晶圆级引擎）：由 Cerebras 公司推出，是将整片晶圆封装为单一芯片的超大算力处理器。
ASIC：专用集成电路，专为特定功能定制设计的芯片。
模拟验证：通过仿真测试电路功能、性能，排查设计缺陷的芯片研发环节。
流片：把芯片设计版图交由晶圆厂，正式量产制造芯片的过程。（本期聊到，百度当时投资 Cerebras 时，Cerebras 尚未完成第一次流片，处于模拟验证的研发阶段。百度对 Cerebras 的性能尽调也是基于模拟推测的。）
Adept AI：曾推出 Devin 的美国创业公司，核心成员 Erich Elsen 曾在百度工作。
Egien AI：本期后面聊到的，被 Nebius 收购的一家 Infra 公司。

小红书@曼祺_火柴Q即刻@曼祺_火柴Q

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