Cerebras officialise un accord avec Microsoft pour proposer ses systèmes CS-3 sur Azure, après AWS et Oracle. L’option cloud doit s’ouvrir en 2027 et s’appuie sur un trimestre au-dessus des attentes. Mais l’adoption dépendra de coûts de portage et les premiers revenus ne sont attendus qu’au premier trimestre 2027.
Calendrier 2027, portage logiciel et adoption encore incertaine
Les premiers revenus issus du partenariat avec Microsoft ne sont attendus qu’au premier trimestre 2027, date à laquelle les instances CS-3 doivent ouvrir commercialement sur Azure. Cette disponibilité future ne supprime pas les obstacles logiciels : les équipes ayant développé leurs modèles sur CUDA devront adapter leurs pipelines et recompiler leur code via le SDK de Cerebras. Ce travail d’ingénierie représente un coût fixe qui peut annuler l’avantage tarifaire sur des projets intermédiaires. Les fournisseurs cloud signent plusieurs contrats pour sécuriser leurs approvisionnements, ce qui ne garantit pas que les clients déplaceront leurs charges de travail vers cette offre. La rentabilité sera évaluée par des essais mesurant le débit effectif face aux GPU sur les mêmes jeux de données lors du lancement commercial. Du côté de l’activité, la progression du segment principal a marqué un ralentissement par rapport aux 103 % enregistrés au deuxième trimestre, alors que le cours de l’action a perdu environ 47 % depuis l’introduction en bourse de mai. Andrew Feldman, qui dirige l’entreprise, examine différentes solutions de financement afin de satisfaire la demande.
Location via contrats cloud existants, sans achat de serveurs
L’accord avec Microsoft, qui s’ajoute à ceux noués avec AWS et Oracle Cloud, doit ouvrir une option de calcul IA à partir de 2027. Les directions informatiques pourront accéder à ces capacités via leurs engagements cloud existants, sans négocier de contrats matériels dédiés ni immobiliser du capital dans des salles serveurs. Cerebras privilégie une distribution indirecte via les grands fournisseurs cloud. Pour les acheteurs confrontés aux délais d’approvisionnement en GPU, cette offre élargit les options disponibles dans le cloud.
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CS-3 sur Azure : puce à l’échelle de la plaquette et usages ciblés
L’intégration sur Azure repose sur une architecture différente des grappes GPU classiques. Le système CS-3 grave un processeur unique sur une plaquette entière, avec 900 000 cœurs spécialisés et 44 Go de SRAM intégrés. Le rapprochement entre la mémoire et la puissance de calcul permet d’éviter les transferts de données lents, ce qui doit accélérer aussi bien l’entraînement des grands modèles de langage que le traitement par lots d’agents IA. Dans l’offre Azure, les instances CS-3 sont destinées à venir en complément des clusters dotés de Nvidia H100 et H200, et se concentrent sur des usages particuliers plutôt que de remplacer l’ensemble des GPU. À l’inverse, les serveurs IA courants assemblent plusieurs GPU reliés par réseau, avec mémoire HBM sur chaque carte et un écosystème logiciel CUDA ; le portage vers CS-3 passe par la compilation via le SDK Cerebras. Les clusters GPU sont aujourd’hui employés pour un entraînement et une inférence polyvalents.
Un trimestre au-dessus des attentes et des objectifs relevés
Cerebras publie un chiffre d’affaires trimestriel de 230,9 millions de dollars et un bénéfice ajusté de 0,12 dollar par action au troisième trimestre 2026, alors que le consensus anticipait une perte de 0,14 dollar. Ce chiffre surpasse également les 214,7 millions de dollars prévus par les analystes. Le chiffre d’affaires du segment principal augmente de 70 % sur un an pour s’établir à 135,7 millions de dollars. Pour le quatrième trimestre, la société prévoit un chiffre d’affaires compris entre 310 et 330 millions de dollars et une marge brute de 47 % à 49 %, ce qui dépasse un consensus à 271 millions et 42,1 % de marge. En octobre, Cerebras a annoncé un accord avec Microsoft pour intégrer ses puces sur Azure, et une intégration CS-3 est aussi programmée chez un troisième hyperscaler. La direction met en avant une capacité à livrer à grande échelle et une amélioration nette de la rentabilité opérationnelle.
