Cerebras发布CS-4，推理性能翻倍
This is seriously impressive: Cerebras just unveiled CS-4, and nearly doubled it…
This is seriously impressive: Cerebras just unveiled CS-4, and nearly doubled its AI inference performance without moving to a new process node.
这确实令人印象深刻：Cerebras 刚刚发布了 CS-4，在不更换新工艺节点的情况下，几乎将 AI 推理性能翻了一番。
Same gigantic 5nm wafer. Same 4 trillion transistors. Same 900,000 AI cores. Instead, Cerebras redesigned the power delivery and cooling, allowing the wafer to run at twice the clock speed. The result per WSE-3 Turbo:
同样的巨型 5nm 晶圆。 同样的 4 万亿晶体管。 同样的 90 万 AI 核心。 相反，Cerebras 重新设计了供电和冷却系统，使晶圆能够以两倍的时钟速度运行。 每片 WSE-3 Turbo 的结果：
- 250 PFLOPs of AI compute - 43.2 PB/s of memory bandwidth - 2.4 Tb/s of I/O bandwidth
- 250 PFLOPs 的 AI 计算能力 - 43.2 PB/s 的内存带宽 - 2.4 Tb/s 的 I/O 带宽
A single CS-4 rack combines three wafers for 750 PFLOPs and 129.6 PB/s of memory bandwidth.
单个 CS-4 机架结合三片晶圆，提供 750 PFLOPs 的计算能力和 129.6 PB/s 的内存带宽。
On GPT-OSS-120B, Cerebras reports more than 4,400 tokens per second per user, and up to 30x faster inference than GPU-based systems.
在 GPT-OSS-120B 上，Cerebras 报告每位用户每秒超过 4,400 个令牌，推理速度比基于 GPU 的系统快达 30 倍。
So yeah, intelligence not only too cheap to meter but also too fast to keep up with
所以，是的，智能不仅便宜到无需计量，而且快到难以跟上。
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力