Takeshi Ikemoto

医療 × 経営 × テクノロジー

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Cerebras

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1. Startup Fact Sheet

2. Founder Story & Founder-Market Fit

- Founderは何者か？ Andrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie、Jean-Philippe Frickerの5名が2015年にCerebrasを創業した [8]。彼らは「ウェハー・スケール・コンピューティングを市場に投入することを目指した。 当時、そのような偉業が技術的に可能かどうかは不明だった」 [8]。彼らは2015年の創業以来、「AIイノベーションの最前線」に立ち、WSE-1、CS-1、WSE-2、CS-2といった製品を世に送り出している [8]。

- Founder-Market Fit: なぜ「この人」でないと、この事業は成功しないのか？ Cerebrasの創業者が「当時、技術的に可能か不明だったウェハー・スケール・コンピューティング」 [8] に挑戦し、実際にWSE-1、WSE-2といった製品を市場に投入している事実 [8] は、彼らが半導体設計、システムアーキテクチャ、AIアルゴリズムに関する深い専門知識と、極めて高い技術的リスクを取る起業家精神を兼ね備えていることを示している。 この種のフロンティア技術は、既存の常識に囚われず、長期間にわたる研究開発と巨額の投資を伴うため、技術的ビジョンと実行力を併せ持つFounderチームでなければ実現困難である。彼らが「不可能を可能にする技術を構築する」 [8] と掲げていることは、単なるビジネス機会の追求ではなく、技術的限界の突破そのものに強い動機を持っていることを示唆しており、これがCerebrasの独自技術開発の原動力となっている。

- 思想や哲学が表れている発言・エピソード 公式サイトの「Company」ページには、「At the Forefront of AI Innovation. We build impossible technologies so you can too. (AIイノベーションの最前線。私たちは不可能な技術を構築し、あなたもそれができるよう支援します。)」という記述がある [8]。 この発言は、Cerebrasが単に製品を提供するだけでなく、顧客が自身の「不可能な」課題を解決するための基盤を提供することを目指しているという、彼らの技術哲学と顧客への価値提供の姿勢を明確に示している。

3. Deep Dive Analysis（徹底解剖）

#### Pain & Solution Cerebrasは、大規模なAIモデルのトレーニングと推論における既存のコンピューティングインフラが抱える切実な課題を解決している。 Pain (課題): 1. GPUクラスタの通信ボトルネック: 従来の高性能AIトレーニングは、多数のGPU（Graphics Processing Unit: 画像処理装置）をネットワークで接続したクラスタ（集団）に依存している。

しかし、モデルの規模が拡大するにつれて、GPU間のデータ転送（通信）が計算速度のボトルネックとなり、効率が著しく低下する [1, 2]。この通信オーバーヘッドは、特にLLM（Large Language Model: 大規模言語モデル）のような巨大モデルにおいて顕著な問題となる。

2. メモリ容量とプログラミングの複雑さ: 単一GPUのメモリ容量には限界があり、大規模モデルは複数のGPUに分散して格納する必要がある。この分散処理は、プログラミングの複雑さを増大させ、開発者の生産性を低下させる。

3. AI開発サイクルの長期化: 上記のボトルネックにより、大規模AIモデルのトレーニングには数週間から数ヶ月を要し、研究開発のサイクルが長期化し、イノベーションの速度を阻害している。

Solution (解決策): Cerebrasは、独自のWafer-Scale Engine (WSE) [8] と呼ばれる単一の巨大なチップと、それを搭載したCS-2およびCS-3システム [8] を提供することで、これらの課題を解決している。

1. ウェハー・スケール・アーキテクチャによる通信オーバーヘッドの排除: WSEは、半導体製造で使われるウェハー全体を一つの巨大なチップとして利用する [8]。これにより、数万個のAIコアとギガバイト級のオンチップメモリが単一チップ上に統合され、コア間の通信がチップ内で超高速に行われる。

この設計は、GPUクラスタで発生するチップ間・ノード間の通信遅延を根本的に排除し、大規模モデルのトレーニングを劇的に高速化する [1]。論文 [1] でLLMの性能ベンチマークが示されていることは、このアーキテクチャが大規模モデルの計算効率向上に貢献していることを裏付けている。

2. メモリ容量の拡大とプログラミングの簡素化: WSEは単一チップで大容量のメモリを搭載しており、大規模モデルを単一チップ上で処理できる。これにより、モデルの分散配置に伴うプログラミングの複雑さが大幅に軽減され、開発者はモデルの設計と学習に集中できるようになる。

3. AI開発サイクルの加速: 上記の技術的優位性により、Cerebrasのプラットフォームは「世界最速のAI推論およびトレーニングプラットフォーム」 [8] を実現し、大規模モデルのトレーニング時間を大幅に短縮することで、AI研究開発のイノベーションサイクルを加速させている。

#### Unit Economics & Monetization Cerebrasの収益モデルは、主に高性能AIコンピューティングリソースの提供に基づいている。

収益モデル: Cerebrasは、以下の2つの主要な収益モデルを採用している。 1. オンプレミスシステム販売: CS-2およびCS-3システム [8] を、医療研究、暗号技術、エネルギー、エージェントAIといった分野の組織に販売し、オンプレミススーパーコンピュータとして導入させている [8]。これは高額なハードウェア販売と、それに付随する保守・サポート契約による収益が含まれると読み取れる。 2. クラウドサービス (pay-as-you-go): 開発者や企業向けに、Cerebrasのコンピューティング能力をクラウド経由で「pay-as-you-go (従量課金制)」で提供している [8]。これは、時間ベースまたは利用量ベースの課金モデルであり、高価な専用ハードウェアを自社で購入・運用する初期投資が難しい顧客層にリーチすることを可能にしている。

原価構造: Cerebrasの原価構造は、主に以下の要素で構成されると示唆される。 * 半導体設計・製造コスト: ウェハー・スケール・エンジンという革新的な巨大チップの設計・開発には莫大なR&D（Research and Development: 研究開発）投資が必要である。 また、その製造はTSMCなどの最先端ファウンドリ（半導体受託製造企業）に依存すると考えられ、製造プロセスが複雑であるため、チップあたりの製造コストが高いと読み取れる。 * システムインテグレーションコスト: WSEを搭載したCSシステム [8] の設計、製造、組み立て、テストにかかるコスト。 * ソフトウェア開発コスト: ハードウェア性能を最大限に引き出すためのコンパイラ、ライブラリ、最適化ツール、さらにはCerebras-GPT [2] のようなモデル開発にかかるソフトウェアR&Dコスト。 * クラウドインフラ運用コスト: pay-as-you-goクラウドサービス [8] を提供するためのデータセンター設備、電力、ネットワーク、運用・保守にかかるコスト。

オンプレミス販売では高額な初期投資を顧客に求めるが、クラウドサービスでは従量課金によりアクセス障壁を下げている。このハイブリッド戦略は、幅広い顧客層からの収益最大化を目指すものと読み取れる。

#### Data Strategy & Moat Cerebrasのビジネスモデルは、AIトレーニングの「計算プラットフォーム」提供であり、顧客のデータを直接収集・活用すること自体を中核とするデータ戦略は採用していない。しかし、そのプラットフォームが持つ技術的特性が、強固なMoat（堀、競争優位性）を形成している。

Moat (競争優位性): 1. ウェハー・スケール・エンジンという技術的参入障壁: Cerebrasの最も強力なMoatは、単一のウェハーを巨大なチップとして利用するWSE技術 [8] である。このアプローチは、従来の半導体設計・製造の常識を覆すものであり、「当時、技術的に可能か不明だった」 [8] とされるほど、極めて高度なR&Dと製造技術を要する。このユニークなアーキテクチャは、既存のGPUベンダーが容易に模倣できない技術的優位性を確立している。 2. ハードウェアに最適化されたソフトウェアスタック: Cerebrasは、WSEの性能を最大限に引き出すための専用コンパイラ、ライブラリ、およびソフトウェアフレームワークを開発している [1, 2, 3, 4, 5]。Cerebras-GPT [2] のように、自社ハードウェア上で最適に動作するLLMを開発・公開している事実は、ハードウェアとソフトウェアの垂直統合を通じて、エンドツーエンドの高性能AIソリューションを提供していることを示している。この密接なハードウェア・ソフトウェア連携は、単なるチップ販売以上の価値を顧客に提供し、エコシステム全体でのロックイン効果を生み出す。 3. 特定の高性能計算ワークロードへの最適化と実績: 医療研究、暗号技術、エネルギー、エージェントAIといった分野の組織がCerebrasのシステムをオンプレミススーパーコンピュータとして利用している [8] 事実は、彼らが特定の高性能計算ニーズを持つ顧客に対して、実証済みのソリューションを提供していることを示している。 LLMのベンチマーク論文 [1] やスパース行列計算の探索論文 [3] は、Cerebrasの技術が最先端のAI研究で実際に利用され、その性能が評価されていることを裏付けており、これが技術的信頼性とブランド力を高めている。

#### Regulation Hack Cerebrasは非医療テック企業であるため、FDA（Food and Drug Administration: アメリカ食品医薬品局）の規制対象ではない。しかし、AIトレーニングプラットフォームとして、他の業界固有の規制障壁に直面し、それらを突破する戦略を講じている。

直面する規制障壁: 1. 輸出管理規制: Cerebrasは米国企業であり、最先端の半導体技術を扱うため、米国の輸出管理規制（例: EAR - Export Administration Regulations）の対象となる。特に、高性能コンピューティング技術は軍事転用リスクが指摘されることがあり、特定の国やエンティティへの輸出が制限される可能性がある。 2. 知的財産権（IP）保護: ウェハー・スケール・エンジンという革新的な技術 [8] は、膨大なR&D投資の結晶であり、多くの特許で保護されていると推測される。このIPを適切に保護し、競合他社による模倣を防ぐことが重要である。 3. データプライバシー規制（顧客の利用文脈）: Cerebrasの顧客が医療研究 [8] などの分野でシステムを利用する場合、HIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act: 医療保険の携行性と責任に関する法律）やGDPR（General Data Protection Regulation: 一般データ保護規則）などのデータ保護規制が適用される。Cerebras自身が患者データを直接扱うわけではないが、顧客が規制を遵守できるようなプラットフォームのセキュリティ・プライバシー機能を提供する必要がある。

突破戦略 (Regulation Hack): 1. 技術的優位性による市場創出と規制当局との対話: ウェハー・スケールという既存の枠組みに収まらない独自の技術 [8] を開発することで、規制当局が既存の分類で評価しにくい新たな市場を創出している。 これにより、規制が後追いになる期間を活用し、市場での優位性を確立する。また、必要に応じて規制当局と積極的に対話し、技術の安全性や意図する用途を説明することで、適切な規制枠組みの形成に貢献する可能性がある。 2. 強固な特許ポートフォリオの構築: 「不可能を可能にする技術を構築する」 [8] という彼らの哲学は、革新的な技術開発に注力していることを示しており、これにより広範な特許ポートフォリオを構築し、技術的優位性を法的にも保護していると読み取れる。これは、競合他社が容易に追随できない強力な参入障壁となる。 3. コンプライアンス支援機能の提供とパートナーシップ: 医療研究分野の顧客 [8] がデータ保護規制を遵守できるよう、Cerebrasは自社のクラウドサービス [8] やオンプレミスシステムにおいて、堅牢なセキュリティ機能、アクセス制御、監査ログなどの機能を提供していると示唆される。 また、顧客がこれらの規制要件を満たすための技術的なガイダンスや、必要に応じてコンプライアンス専門家との連携を支援することも考えられる。Cerebras-GPT [2] のように一部のモデルをオープンソースで公開することは、AIモデルの透明性確保という観点から、将来的なAI規制（例: EU AI Act）への対応にも間接的に寄与する可能性がある。

#### Competitive Edge (vs Rivals) Cerebrasの主要な競合は、NVIDIA、Intel、AMDといった既存の半導体大手であり、特にAIトレーニング市場ではNVIDIAのGPUがデファクトスタンダードとなっている。Cerebrasはこれらの競合に対して、根本的に異なる戦略で競争優位性を確立している。

戦略の差: 1. アーキテクチャの根本的な違い: * NVIDIA (GPU): 多数のGPUをネットワークで接続し、分散処理によって大規模AIモデルをトレーニングする「スケールアウト」アプローチが主流である。 * Cerebras (WSE): 単一のウェハー・スケール・エンジン [8] 上に数万個のAIコアと大容量メモリを統合し、チップ内で処理を完結させる「スケールアップ」アプローチを採用している。 この違いは、GPUクラスタで避けられないチップ間通信の遅延とオーバーヘッドを、Cerebrasが根本的に排除していることを意味する。論文 [1] でLLMの性能ベンチマークが示されていることは、このアーキテクチャが大規模モデルにおいてNVIDIAのGPUクラスタを上回る性能を発揮する可能性を示唆している。 2. プログラミングモデルの簡素化: * NVIDIA: GPUクラスタでの分散処理は、データ並列化やモデル並列化のための複雑なプログラミングと最適化を必要とする。 * Cerebras: 単一の巨大チップ上で処理が完結するため、開発者は分散処理の複雑さを意識することなく、大規模モデルのトレーニングに集中できる。これにより、開発者の生産性が向上し、AI開発の障壁が低減される。 3. 特定のワークロードへの最適化: Cerebrasは、LLM [1, 2] やスパース行列計算 [3] など、特定のAIワークロードにおいて圧倒的な性能を発揮することを目指している。これは、汎用的なGPUとは異なり、特定の高性能計算ニーズを持つ顧客（医療研究、暗号技術など [8]）に対して、より最適化されたソリューションを提供できることを意味する。Cerebras-GPT [2] の開発は、自社ハードウェアの強みを最大限に活かすためのソフトウェア戦略を示しており、競合に対する差別化をさらに強めている。

これらの戦略の差により、Cerebrasは単なる性能競争ではなく、AIコンピューティングの根本的なパラダイムシフトを提案することで、既存の競合とは異なる市場セグメントを確立している。

4. Contrarian × 10x 視点

- この企業の常識破りポイント Cerebrasの最も常識破りなポイントは、「ウェハー・スケール・エンジン」 [8] という半導体業界の常識を覆す巨大チップの実現である。従来の半導体製造では、歩留まり（製造されたチップのうち正常に動作するものの割合）の最大化のため、チップは小型化され、ウェハーから多数のチップが切り出されるのが一般的だった。 しかしCerebrasは、ウェハー全体を一つの巨大なチップとして利用するという、当時「技術的に可能か不明だった」 [8] アプローチを敢行した。 この設計は、チップ間の通信遅延を物理的に排除し、AI計算の性能を劇的に向上させることを可能にした。これは、半導体設計と製造における長年の常識を根本から覆すものであり、その実現には極めて高い技術力とリスクテイクが必要だったと読み取れる。

さらに、単なるハードウェアベンダーに留まらず、自社ハードウェアに最適化されたソフトウェアスタック、コンパイラ、さらにはCerebras-GPT [2] のような大規模言語モデルまで開発している事実は、AIコンピューティングのフルスタックプロバイダーとして垂直統合的なアプローチを取っていることを示している。 これは、既存のチップベンダーがハードウェア提供に注力し、ソフトウェアはエコシステムに任せるという常識とは一線を画している。

- 10倍のインパクトを生み出している構造 Cerebrasのウェハー・スケール・エンジン [8] は、以下の構造によって10倍以上のインパクトを生み出していると示唆される。 1. AIモデル開発の時間短縮: 大規模AIモデルの学習期間を、数週間単位から数日単位へ縮めうる可能性がある [1, 2]。従来のGPUクラスタでは、モデル規模が大きくなるほどチップ間通信が重い負荷になりやすい。 Cerebrasの単一チップアーキテクチャ [8] は、この通信面の制約を小さくすることを狙った設計であり、結果としてモデル探索やアルゴリズム検証の回転を速める余地がある。 2. 高性能AI計算資源へのアクセス拡大: 従量課金型のクラウド提供 [8] は、高価なスーパーコンピュータを自社で所有・運用できない企業や研究者でも、Cerebrasの高性能なAI計算環境にアクセスできることを意味する。これにより、AI開発への初期投資の壁が下がり、これまで参加しにくかったプレイヤーにも研究開発の機会が広がる。 3. 新たなAIモデルとアプリケーションの創出: 従来のハードウェアでは計算能力やメモリの制約により実現不可能だった規模のAIモデルや、新しい計算手法（例: スパース計算 [3]）を可能にする。これにより、AIのフロンティアが押し広げられ、医療研究 [8] などの分野で、これまでにない精度や複雑性を持つAIアプリケーションが10倍以上多く生まれる可能性を秘めている。

5. 自分への転用（Founder Takeaway）

- この事例から盗めるアイデア・戦略・オペレーション 1. 「不可能」に挑む技術的フロンティアの追求: Cerebrasが「当時、技術的に可能か不明だった」ウェハー・スケール・コンピューティング [8] に挑戦し、それを実現した事実は、圧倒的な競争優位性を築くためには、既存の常識を覆すような技術的フロンティアを追求することが重要であることを示している。 医療AIにおいても、既存のアプローチでは解決困難な根本的な課題（例: 診断精度、治療効果予測の限界）に対し、大胆な技術的ブレークスルーを目指す姿勢が、真の差別化を生む。 2. ハードだけでなく使い方までまとめて提供する: Cerebrasは、WSEのようなハードウェアだけでなく、それに最適化したソフトウェア、コンパイラ、さらにCerebras-GPTのような大規模言語モデル [2] までそろえている。顧客にとっては、部品を個別に組み合わせる負担が減り、導入しやすくなるうえ、性能も引き出しやすい。 医療AIでも、単なるAIモデルやツールを提供するだけでなく、データ収集・前処理からモデル学習・推論、さらには臨床現場での統合・運用までを一貫してサポートするフルスタックソリューションを目指すことで、顧客（医師、病院、製薬企業）の課題解決に深く入り込める。 3. ハイブリッドなGTM（Go-to-Market: 市場投入）戦略: Cerebrasがオンプレミスシステム販売 [8] と、従量課金制のクラウドサービス [8] の両方を提供している事実は、顧客の多様なニーズと予算規模に対応するための柔軟なGTM戦略が有効であることを示している。 医療AIにおいても、セキュリティやデータ主権の要件が厳しい大病院や研究機関にはオンプレミスまたはプライベートクラウド、初期導入コストを抑えたい中小クリニックやスタートアップにはSaaS（Software as a Service: サービスとしてのソフトウェア）型クラウドサービスを提供するなど、顧客セグメントに応じた提供形態を組み合わせることで、市場浸透を加速できる。

- 【医療AIへの技術転用シナリオ】 1. 超大規模病理画像・ゲノムデータ統合解析プラットフォーム: Cerebrasのウェハー・スケール・エンジン [8] のような超並列計算アーキテクチャを、テラバイト級の病理画像、全ゲノムシーケンスデータ、電子カルテのテキストデータなど、複数モダリティにわたる超大規模な医療データを統合的に解析するためのクラウドプラットフォームとして応用できる。 Cerebras Wafer-Scale Cluster上で111Mから13Bパラメータ規模のCerebras-GPTモデルが実際に学習されており [2]、WSE上でのLLMパフォーマンスベンチマーク結果も公開されている [1] という事実から、LLMのトレーニングに強みを持つCerebrasの技術は、複雑な医療データ間の関連性を抽出し、微細な病変の検出、疾患の早期予測、個別化された治療戦略の立案を、現在のGPUクラスタでは時間とコストがかかりすぎる規模で、数日単位で完了させることを目指せる。 2. リアルタイム多臓器デジタルツインと治療シミュレーション: Cerebrasの高速AIトレーニング・推論能力 [8] を活用し、患者個々の生理学的データ（心電図、血圧、血糖値、バイタルサインなど）と疾患モデルを組み合わせた「多臓器デジタルツイン」のリアルタイムシミュレーションプラットフォームを構築できる。 Cerebrasの公式サイトが「世界最速のAI推論およびトレーニングプラットフォーム」を謳い、医療研究分野の組織がCS-3などのシステムをオンプレミス環境で実際に利用している [8] という事実から、AI推論の高速性を強みとするCerebrasの技術は、薬剤投与量の最適化、手術手技のシミュレーション、集中治療室での病態予測などを、医師が瞬時に検証し、治療介入の意思決定を支援する形で応用できる。 3. 創薬AI向け超高速分子シミュレーション基盤: 大規模言語モデル [1, 2] やスパース行列計算 [3] に強みを持つCerebrasの技術を、タンパク質構造予測、分子ドッキングシミュレーション、新薬候補探索のための化学ライブラリスクリーニングといった創薬AIの計算基盤として特化して提供できる。Cerebras CS-3上でスパース行列乗算カーネルの性能探索研究が実施され、スパース計算のアクセラレーションが可能であることが実証されている [3] という事実から、スパース計算に特化した性能向上の研究が進んでいるCerebrasの技術は、従来の計算リソースでは不可能だった規模の分子探索や、より複雑な分子間相互作用のモデリングを、製薬企業やバイオテック企業が効率的に行えるようになる。

- 日本の医療市場に転用する際の具体的な障壁と対策 1. 障壁: データプライバシーとセキュリティ規制: 日本の医療データは、個人情報保護法、医療情報システムの安全管理に関するガイドライン、次世代医療基盤法などにより厳しく保護されている。特に、高性能計算プラットフォームがクラウドベースの場合、データの国外移転、匿名化、セキュリティ要件が大きな障壁となる。 対策: 国内のデータセンターを利用することを前提とし、ISO 27001などの国際標準に加え、医療情報システムの安全管理に関するガイドラインに準拠したセキュリティ体制を構築する。また、データ匿名化技術やフェデレーテッドラーニング（連合学習）などのプライバシー保護技術を積極的に導入し、生データを外部に持ち出さずに学習・推論を行う仕組みを構築することで、法規制を遵守しつつデータの利活用を可能にする。 2. 障壁: 既存システムとの連携と医療現場のITリテラシー: 日本の多くの医療機関は、レガシーな電子カルテシステムやPACS（Picture Archiving and Communication System: 医用画像情報システム）を使用しており、新しい高性能計算プラットフォームとの連携が複雑である。また、医療従事者のITリテラシーも多様であり、新しいシステムの導入や活用への抵抗感が課題となる。 対策: 標準的な医療情報連携規格（HL7 FHIRなど）に準拠したAPI（Application Programming Interface: アプリケーションプログラミングインターフェース）を提供し、既存のシステムとのシームレスな連携を可能にする。さらに、直感的なUI（User Interface: ユーザーインターフェース）/UX（User Experience: ユーザーエクスペリエンス）設計を徹底し、医療従事者向けの包括的なトレーニングと継続的なサポート体制を構築することで、導入後の定着を支援する。 3. 障壁: 投資対効果の証明と予算確保: 高性能計算リソースは初期投資や運用コストが高額になりがちである。日本の医療機関は予算が限られていることが多く、明確なROI（Return On Investment: 投資利益率）や臨床的有用性を数値で証明しないと、導入が進まない。 対策: 導入事例を通じて、診断精度の向上、治療期間の短縮、医師の負担軽減、研究成果の加速など、具体的な臨床的・経済的メリットを数値で示す。初期導入コストを抑えるための従量課金制（pay-as-you-go）クラウドモデルを積極的に提供し、段階的な導入を可能にする。また、医療系研究費や補助金制度の活用を支援するコンサルティングも提供し、予算確保のハードルを下げる。

✅ 確認済みソース

[1] arXiv:2409.00287: Benchmarking the Performance of Large Language Models on the Cerebras Wafer Scale Engine — https://arxiv.org/abs/2409.00287 [2] arXiv:2304.03208: Cerebras-GPT: Open Compute-Optimal Language Models Trained on the Cerebras Wafer-Scale Cluster — https://arxiv.org/abs/2304.03208 [3] arXiv:2604.27985: Exploring Sparse Matrix Multiplication Kernels on the Cerebras CS-3 — https://arxiv.org/abs/2604.27985 [4] arXiv:2605.07954: Stencil Computations on Cerebras Wafer-Scale Engine — https://arxiv.org/abs/2605.07954 [5] arXiv:2511.11542: Beyond Exascale: Dataflow Domain Translation on a Cerebras Cluster — https://arxiv.org/abs/2511.11542 [6] 公式HP: https://www.cerebras.ai/ [7] https://www.cerebras.net [8] https://www.cerebras.net/company [9] https://www.cerebras.net/company/news [10] https://www.cerebras.net/company/press-kit [11] https://www.cerebras.net/press-release/cerebras-systems-announces-pricing-of-initial-public-offering

✅ 確認済みソース

以下は本分析において一次情報として確認できたデータです。それ以外の記述は公開報道・公式HP・推定に基づきます。

arXiv プレプリント（確認済み）

参照元

- [6] 公式HP: https://www.cerebras.ai/ - [7] https://www.cerebras.net - [8] https://www.cerebras.net/company - [9] https://www.cerebras.net/company/news - [10] https://www.cerebras.net/company/press-kit - [11] https://www.cerebras.net/press-release/cerebras-systems-announces-pricing-of-initial-public-offering ---

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