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這關系到技術領域重要部分的未來。Nvidia是AI硬件領域的主導企業(yè)，正尋求向多個方向拓展。而SoftBank希望將自己的公司轉型為一家AI全棧公司。?
Graphcore已被日本SoftBank收購，流傳數月的坊間傳言終于被證實了。
我們還不知道收購價格，但預計低于Graphcore自2016年成立以來從風投那里籌集的7億美元。據猜測，收購價格約為5億美元。因此，盡管CEO Nigel Toon對這筆交易給予了積極的評價，但仍讓人感覺是一筆窘迫的買賣。
Toon在公司網站的一篇blog中說：“這是對我們團隊及其大規(guī)模構建真正變革性AI技術能力的極大認可，也是公司的一大成果?！盩oon說，收購的目的是“打造下一代AI計算”，這清楚地表明了重啟的愿望和需求。
如此低的收購價意味著，Graphcore的估值肯定與2020年底時的27億美元相去甚遠。這家曾被期望與Nvidia抗衡的公司，在2022年因銷售業(yè)績不佳且不斷下滑而出現了重大虧損；收入270萬美元，稅前虧損超過2億美元。隨著美國在出口許可方面的壓力不斷增大，以及出于節(jié)約資金的需要，Graphcore關閉了在中國的辦事處，一些風投也看少對該公司的投資。
孫正義對英國的芯片工程非常熟悉，因為SoftBank是ARM的母公司，并從該公司在納斯達克的IPO中獲益約10%。
幾個月前我們還在猜測，孫正義應該收購Graphcore，而不是利用ARM來發(fā)展其AI地位，因為利用SoftBank的全資子公司會讓ARM與IP客戶產生潛在競爭。
Graphcore主導設計？??
現在交易已經完成，預計Graphcore和ARM將在芯片設計方面進行合作，因為它們的AI和更廣泛的處理技術是互補的。讓Graphcore主導技術開發(fā)是否能為ARM的客戶（包括Nvidia和AMD）提供足夠的信任還有待觀察。此外，ARM是否在意也有待觀察。也許CEO Rene Haas希望ARM悄悄地開始成為一家產品公司。
但簡單的硬件合作，以2nm或埃級工藝技術生產性能略好的芯片，不太可能打破Nvidia目前對市場的壟斷。
必須指出的是，Graphcore的技術是相關的，但也是不相關的。該公司的成立是為了實現圖論模型（graph theory model），而圖論模型的抽象程度要高于許多復雜的神經網絡模型。
圖由節(jié)點（頂點）和邊（連接）組成，多年來一直被用于復雜關系和過程的建模。它們在社交網絡、推薦系統和知識圖譜中非常有用。圖神經網絡（GNN）可以捕捉節(jié)點之間的依賴關系，因此非常適合節(jié)點分類、鏈接預測、分類以及計算機視覺等任務。圖理論可用于表示語言和句子的結構，從而加快機器翻譯的速度。
Graphcore提出了智能處理單元（IPU）來運行此類模型，但盡管如此，該公司卻幾乎賣不出去任何芯片。這是因為，Nvidia的CUDA開發(fā)生態(tài)系統不論過去還是現在仍然是事實上的標準。現在，盡管每塊PCIe顯卡的價格已經攀升至數萬美元，但仍舊一卡難求。因此，盡管Graphcore的技術與市場息息相關，但它在市場上的地位并不重要。
半導體行業(yè)的發(fā)展速度決定了，Graphcore在16nm和7nm節(jié)點上完成的芯片開發(fā)工作已成為過時的技術。不幸的是，市場很快就變大了，Nvidia的先發(fā)優(yōu)勢讓競爭對手基本失去了意義。
為重啟提供資金??
因此，SoftBank需要為Graphcore的重啟提供資金支持。在AI時代，SoftBank需要下大賭注，否則就得出局，這是前所未有的。已經有跡象表明，需要從根本上采取措施，緩解AI部署規(guī)模呈指數級增長的能源成本。對SoftBank-Graphcore來說，壞消息是在電子和半導體行業(yè)引入根本性變革極其困難。技術推動幾乎總是輸給市場拉動。
盡管如此，預計Graphcore在SoftBank的AI之旅中的作用可能還在于管理進一步的收購，并積累多種全棧AI處理產品和開發(fā)生態(tài)系統。Graphcore和ARM可以充當種子晶體，吸引更多的工程人員加入。
AMD正大把撒錢??
值得注意的是，Nvidia的競爭對手AMD（據說其MI300部門擁有優(yōu)于Nvidia的AI處理解決方案）一直在大把撒錢。
上周，AMD宣布斥資6.65億美元收購歐洲最大的私人AI實驗室Silo.ai（芬蘭Helsinki），以加速在AMD硬件上開發(fā)和部署AI模型和軟件。在此之前，AMD還收購了AI FPGA編譯器供應商Mipsology和美國開源AI軟件開發(fā)商Nod.ai。除了這些收購，AMD還表示，在過去的一年里，它已向其他十幾家AI公司投資了1.25億美元，以發(fā)展在其CPU、GPU和FPGA數據中心上運行的軟件和工具生態(tài)系統。
SoftBank必須明白，要想在AI軍備競賽中立于不敗之地，代價將是數十億美元，而且無法保證能削弱Nvidia巨大的商業(yè)優(yōu)勢。如果全球的反壟斷監(jiān)管機構開始盯上了Nvidia，最有可能改變這種局面。沒有什么指數級的增長是永恒的，無論是AI市場的增長還是Nvidia在其中的崛起都是如此。
就目前而言，Graphcore的CTO Simon Knowles和Toon仍將繼續(xù)管理Graphcore，這是一個積極因素。但人們不禁要問，這還能持續(xù)多久。
英國公司的悲劇???????
不幸的是，Graphcore的故事說明，英國和歐洲的工程技術很難在與美國的競爭中成氣候。這是英國的技術初創(chuàng)公司未能獲得規(guī)模增長的典型案例。
誰還記得位于Bristol的Inmos，它是多處理技術的先驅？Inmos曾有過11年的輝煌，但它的運算器從未在市場上真正起飛。最終，它在1989年被賣給了SGS-Thomson（ST的前身）。
誰還記得同樣出自Bristol的Icera Semiconductor？該公司曾在2002年至2011年間銷售用于移動設備的軟調制解調器芯片，曾與Qualcomm展開競爭。Knowles和Toon應該還記得，因為他們與Stan Boland和Steve Allpress是Icera的共同創(chuàng)始人。Qualcomm的競爭被認為過于激烈，甚至近于非法。2019年7月，歐盟對Qualcomm濫用3G基帶芯片市場支配地位處以2.42億歐元的罰款。
但這對Icera來說為時已晚，該公司已于2011年出售給了Nvidia……
Graphcore的技術可能仍然適用，但AI和半導體的快速發(fā)展意味著Graphcore實際上需要重新啟動，并可能需要引入基礎技術來降低AI功耗。下一階段將需要SoftBank做好準備，為圍繞Graphcore的工程設計和收購提供資金支持，嘗試建立一個替代性的AI生態(tài)系統。這是花費數十億美元卻無法保證成功的一種方式。但AI的可持續(xù)發(fā)展和市場監(jiān)管可能會為SoftBank或AMD或兩者的聯盟提供一個機會。
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