Cerebras Systems a publié son deuxième rapport de résultats trimestriels en tant que société cotée en bourse, affichant des chiffres qui soulignent l'expansion rapide du fabricant de puces IA alors qu'il se positionne contre la domination de Nvidia sur le marché des accélérateurs IA.

L'entreprise a déclaré un chiffre d'affaires de base pour le T2 2026 d'environ 210 millions de dollars, reflétant une croissance de plus de 100 % d'une année sur l'autre. Le PDG Andrew Feldman a déclaré aux investisseurs que le chiffre d'affaires de base devrait plus que tripler en 2027, soutenu par 25,4 milliards de dollars d'obligations de performance déjà enregistrées dans les comptes de l'entreprise.

Résultats financiers et prévisions

Le chiffre d'affaires GAAP pour le trimestre s'est établi à 180,1 millions de dollars. L'écart entre le chiffre d'affaires GAAP et le chiffre d'affaires de base découle des règles comptables relatives aux contrats à long terme qui reportent la prise en compte de certains montants contractuels.

Sur la base de ces résultats, Cerebras a relevé ses prévisions de chiffre d'affaires pour l'ensemble de l'année 2026 pour les porter dans une fourchette de 880 millions à 890 millions de dollars.

L'introduction en bourse de l'entreprise a été une étape importante dans le secteur des semi-conducteurs. Cerebras a levé 6,4 milliards de dollars en produit brut lors de son introduction en bourse en mai 2026, se classant parmi les plus grandes introductions en bourse de semi-conducteurs jamais enregistrées. L'entreprise s'attend également à ce que sa capacité de production augmente de plus de dix fois d'ici la fin de 2026.

Technologie à l'échelle de la plaquette et feuille de route du CS-4

Cerebras se distingue des fabricants de puces conventionnels en construisant des processeurs qui occupent une plaquette de silicium entière — le disque de la taille d'une assiette que les fonderies traditionnelles découpent normalement en centaines de puces individuelles. Cerebras contourne entièrement cette étape de découpage. L'approche aborde un goulot d'étranglement fondamental dans le calcul IA à grande échelle : dans les clusters conventionnels, le déplacement des données entre des puces distinctes à travers un réseau introduit une latence et des coûts énergétiques qui augmentent avec la taille du modèle. En gardant le calcul d'un modèle entier sur une seule plaquette, Cerebras réduit la surcharge de communication entre les puces.

Le système phare actuel de l'entreprise est le CS-3, propulsé par l'architecture WSE-3. Ce processeur intègre 4 000 milliards de transistors sur une seule plaquette. À titre de comparaison, le H100 de Nvidia contient environ 80 milliards de transistors.

Feldman et le directeur financier Bob Komin sont programmés pour dévoiler le CS-4, le système de nouvelle génération de Cerebras, la semaine prochaine. L'annonce sera suivie de près en tant que signal pour savoir si Cerebras peut maintenir son avantage en matière de densité de transistors face au rythme de produits accéléré de Nvidia, qui comprend la génération Blackwell actuellement expédiée.

Partenariats stratégiques

Le partenariat le plus important au catalogue de Cerebras est un accord pluriannuel avec OpenAI évalué à plus de 20 milliards de dollars. L'accord est structuré autour de la fourniture de 750 mégawatts de capacité de calcul d'inférence. L'inférence — le processus d'exécution de modèles d'IA formés pour générer des résultats — est le segment à la croissance la plus rapide de la demande de calcul IA, alors que les entreprises passent de la formation de modèles à leur déploiement en production à grande échelle.

Cerebras a également établi une collaboration avec Amazon Web Services pour fournir des capacités d'inférence.

Ces partenariats soutiennent les 25,4 milliards de dollars d'obligations de performance — un chiffre représentant les revenus futurs contractuels que Cerebras s'attend à comptabiliser au cours des prochaines années. L'ampleur de ces obligations reflète la tendance industrielle plus large des hyperscalers et des laboratoires d'IA à sécuriser des accords pluriannuels d'approvisionnement en calcul face aux contraintes persistantes sur la disponibilité des puces avancées.