Cerebras 8 月 25 日把它在 Hot Chips 2026 上讲的内容整理成了一篇博客，重点是 CS-4 的供电怎么做。
CS-4 基于 Nexus 机柜平台，晶圆装在机柜后部的模块化 compute backpack 里。供电这块的关键数字是距离，AC/DC 转换器离晶圆约 0.5 毫米，文中说这是 GPU 的百分之一，后者通常在 50 毫米左右。最终供电路径上没有印制板，因此能在几乎相同电压下送进接近两倍的功率，阻性损耗很小。每个 backpack 最多接 30 个风冷 AC/DC 模块，输入最高 277V 交流，输出 54.5V 直流，每个模块配 30A 断路器，冗余可选 5+1、4+1、3+1 和 4+2。机柜顶部最多接六路硬接线交流馈电，跨互连做相位平衡。
路线图给到了两代。CS-5 目标是 2027 年，开源模型上单用户最高每秒 10000 个输出 token，点名 Gemma 4 31B 和 gpt-oss-120b。万亿参数级别的前沿模型上单用户最高每秒 5000 token、每兆瓦每秒 300 万 token，点名 Kimi 和 GPT-5.6 Sol。架构目标是支撑超过 50 万亿参数的模型跑到交互速度。CS-6 从 2024 年就开始做，方向是把晶圆级 SRAM 和计算与 3D 堆叠 DRAM 用超高带宽连起来，目标是系统占地缩小一个数量级。
对比部分 Cerebras 挑的是 NVIDIA 的 Rubin NVL72。后者机柜级 NVLink 带宽 260 TB/s，NVLink spine 约五千根内部线缆。单片 WSE-3T 的片上 fabric 聚合带宽 53.5 PB/s，Cerebras 据此称是 NVL72 机柜 scale-up 带宽的 200 倍以上。
这篇没给单芯片核心数、SRAM 容量和制程，CS-5 与 CS-6 也没有价格和确切上市时间。