整理 & 编译：深潮 TechFlow
嘉宾： Andrew Feldman，Cerebras CEO & 联合创始人；Robin Rombach，Black Forest Labs CEO & 联合创始人
主持人： All-In Podcast 主持人
播客源： All-In Podcast
播出日期： 2026 年 7 月 10 日
AI算力需求早已爆满，非“建了等客来”
Cerebras CEO Andrew Feldman在最新一期All-In播客中明确表示，当前AI基础设施建设并非基于“建好了自然有人来”的假设，而是需求早已将产能预订完毕。公司目前手握高达250亿美元的积压订单，客户包括OpenAI、Anthropic、SpaceX AI和Google等科技巨头。
他指出，随着AI从单纯“预测下一个词”迈向具备深度推理（reasoning）能力的新阶段，计算密集度急剧上升。“推理每一步都在内部消耗海量token，这正是快机器的战场。”Feldman强调，Cerebras芯片比传统方案快15倍，意味着24小时的推理相当于竞争对手数周甚至数月的思考量。
开源与主权：企业寻求控制权
面对AI模型部署中的数据安全与合规压力，金融、医疗等受监管行业正加速转向本地化开源模型。Feldman表示：“没有人喜欢被依赖。超大规模厂商从x86时代就学到被Intel绑定的教训。”他认为，企业并不一定需要最快的芯片，但必须掌握对关键基础设施的控制权。
目前美国本土高质量开源模型选择有限，主要依赖OpenAI的OSS 12B或中国模型。Cerebras作为中立平台，支持运行GLM、Qwen、Kimmy等多种开源及闭源模型，满足客户对“智能主权”的需求。
AGI已至，范式迭代加速
Feldman直言：“按照任何20年、30年甚至50年前对AGI的定义，我们都已经远远超越。”他认为图灵测试早已被“打爆”，AI不仅能回答复杂问题，还能主动指出人类未考虑到的盲点。
他以递归学习为例：AI通过不断自我反馈实现指数级能力跃升，学习速度远超人类代际更替。“范式不会死，人会”——AI正在将知识迭代周期压缩至“果蝇级别”，推动科学、教育、医疗等领域发生根本性变革。
从斯科塞斯到机器人：生成式AI走向物理世界
Black Forest Labs CEO Robin Rombach分享了其团队与导演马丁·斯科塞斯的合作经历：利用AI将导演脑海中的东欧村庄场景实时可视化。“语言是有损的，而视觉信息极其丰富。”Rombach称，这种“人在回路”的迭代创作模式极大提升了创意效率。
更令人兴奋的是，同一套多模态模型不仅能用于电影制作，还可部署为机器人“大脑”。通过视频预训练，模型隐式学习物理交互规律，并输出动作预测。“目标是用自然语言指令机器人：‘把那杯橙汁拿过来’——我们还没完全做到，但方向明确。”
全球数据中心建设狂潮
主持人指出，当前AI基建规模堪比人类历史上长城、金字塔级别的工程。Feldman证实，全球各地——从德州、北欧到中东、中亚——正兴建超大规模数据中心，单栋建筑耗电量超过中型城市。“未来几年，这些设施消耗的电力将超过过去50年的总和。”
尽管存在“token maxing”（无限刷token）的质疑，Feldman类比AWS早期使用乱象：“一开始大家敞开用，后来学会策略性分配任务——前沿模型处理硬核问题，日常任务交给稳健全的开源模型。”
目前，Cerebras正加速推进芯片架构创新，打破摩尔定律限制，预计未来18个月性能提升将“远超2倍”。与此同时，公司持续扩大团队，在德国弗赖堡和旧金山招募大规模模型训练、扩散算法及基础设施人才。