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Graphcore如何嵌入到SoftBank的版图中?

07/19 10:40
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这关系到技术领域重要部分的未来。Nvidia是AI硬件领域的主导企业,正寻求向多个方向拓展。而SoftBank希望将自己的公司转型为一家AI全栈公司。‍

Graphcore已被日本SoftBank收购,流传数月的坊间传言终于被证实了。

我们还不知道收购价格,但预计低于Graphcore自2016年成立以来从风投那里筹集的7亿美元。据猜测,收购价格约为5亿美元。因此,尽管CEO Nigel Toon对这笔交易给予了积极的评价,但仍让人感觉是一笔窘迫的买卖。

Toon在公司网站的一篇blog中说:“这是对我们团队及其大规模构建真正变革性AI技术能力的极大认可,也是公司的一大成果。”Toon说,收购的目的是“打造下一代AI计算”,这清楚地表明了重启的愿望和需求。

如此低的收购价意味着,Graphcore的估值肯定与2020年底时的27亿美元相去甚远。这家曾被期望与Nvidia抗衡的公司,在2022年因销售业绩不佳且不断下滑而出现了重大亏损;收入270万美元,税前亏损超过2亿美元。随着美国在出口许可方面的压力不断增大,以及出于节约资金的需要,Graphcore关闭了在中国的办事处,一些风投也看少对该公司的投资。

孙正义对英国的芯片工程非常熟悉,因为SoftBank是ARM的母公司,并从该公司在纳斯达克的IPO中获益约10%。

几个月前我们还在猜测,孙正义应该收购Graphcore,而不是利用ARM来发展其AI地位,因为利用SoftBank的全资子公司会让ARM与IP客户产生潜在竞争。

Graphcore主导设计?‍‍

现在交易已经完成,预计Graphcore和ARM将在芯片设计方面进行合作,因为它们的AI和更广泛的处理技术是互补的。让Graphcore主导技术开发是否能为ARM的客户(包括Nvidia和AMD)提供足够的信任还有待观察。此外,ARM是否在意也有待观察。也许CEO Rene Haas希望ARM悄悄地开始成为一家产品公司。

但简单的硬件合作,以2nm或埃级工艺技术生产性能略好的芯片,不太可能打破Nvidia目前对市场的垄断。

必须指出的是,Graphcore的技术是相关的,但也是不相关的。该公司的成立是为了实现图论模型(graph theory model),而图论模型的抽象程度要高于许多复杂的神经网络模型。

图由节点(顶点)和边(连接)组成,多年来一直被用于复杂关系和过程的建模。它们在社交网络、推荐系统和知识图谱中非常有用。图神经网络(GNN)可以捕捉节点之间的依赖关系,因此非常适合节点分类、链接预测、分类以及计算机视觉等任务。图理论可用于表示语言和句子的结构,从而加快机器翻译的速度。

Graphcore提出了智能处理单元(IPU)来运行此类模型,但尽管如此,该公司却几乎卖不出去任何芯片。这是因为,Nvidia的CUDA开发生态系统不论过去还是现在仍然是事实上的标准。现在,尽管每块PCIe显卡的价格已经攀升至数万美元,但仍旧一卡难求。因此,尽管Graphcore的技术与市场息息相关,但它在市场上的地位并不重要。

半导体行业的发展速度决定了,Graphcore在16nm和7nm节点上完成的芯片开发工作已成为过时的技术。不幸的是,市场很快就变大了,Nvidia的先发优势让竞争对手基本失去了意义。

为重启提供资金‍‍

因此,SoftBank需要为Graphcore的重启提供资金支持。在AI时代,SoftBank需要下大赌注,否则就得出局,这是前所未有的。已经有迹象表明,需要从根本上采取措施,缓解AI部署规模呈指数级增长的能源成本。对SoftBank-Graphcore来说,坏消息是在电子和半导体行业引入根本性变革极其困难。技术推动几乎总是输给市场拉动。

尽管如此,预计Graphcore在SoftBank的AI之旅中的作用可能还在于管理进一步的收购,并积累多种全栈AI处理产品和开发生态系统。Graphcore和ARM可以充当种子晶体,吸引更多的工程人员加入。

AMD正大把撒钱‍‍

值得注意的是,Nvidia的竞争对手AMD(据说其MI300部门拥有优于Nvidia的AI处理解决方案)一直在大把撒钱。

上周,AMD宣布斥资6.65亿美元收购欧洲最大的私人AI实验室Silo.ai(芬兰Helsinki),以加速在AMD硬件上开发和部署AI模型和软件。在此之前,AMD还收购了AI FPGA编译器供应商Mipsology和美国开源AI软件开发商Nod.ai。除了这些收购,AMD还表示,在过去的一年里,它已向其他十几家AI公司投资了1.25亿美元,以发展在其CPU、GPU和FPGA数据中心上运行的软件和工具生态系统。

SoftBank必须明白,要想在AI军备竞赛中立于不败之地,代价将是数十亿美元,而且无法保证能削弱Nvidia巨大的商业优势。如果全球的反垄断监管机构开始盯上了Nvidia,最有可能改变这种局面。没有什么指数级的增长是永恒的,无论是AI市场的增长还是Nvidia在其中的崛起都是如此。

就目前而言,Graphcore的CTO Simon Knowles和Toon仍将继续管理Graphcore,这是一个积极因素。但人们不禁要问,这还能持续多久。

英国公司的悲剧‍‍‍‍‍‍‍

不幸的是,Graphcore的故事说明,英国和欧洲的工程技术很难在与美国的竞争中成气候。这是英国的技术初创公司未能获得规模增长的典型案例。

谁还记得位于Bristol的Inmos,它是多处理技术的先驱?Inmos曾有过11年的辉煌,但它的运算器从未在市场上真正起飞。最终,它在1989年被卖给了SGS-Thomson(ST的前身)。

谁还记得同样出自Bristol的Icera Semiconductor?该公司曾在2002年至2011年间销售用于移动设备的软调制解调器芯片,曾与Qualcomm展开竞争。Knowles和Toon应该还记得,因为他们与Stan Boland和Steve Allpress是Icera的共同创始人。Qualcomm的竞争被认为过于激烈,甚至近于非法。2019年7月,欧盟对Qualcomm滥用3G基带芯片市场支配地位处以2.42亿欧元的罚款。

但这对Icera来说为时已晚,该公司已于2011年出售给了Nvidia……

 

Graphcore的技术可能仍然适用,但AI和半导体的快速发展意味着Graphcore实际上需要重新启动,并可能需要引入基础技术来降低AI功耗。下一阶段将需要SoftBank做好准备,为围绕Graphcore的工程设计和收购提供资金支持,尝试建立一个替代性的AI生态系统。这是花费数十亿美元却无法保证成功的一种方式。但AI的可持续发展和市场监管可能会为SoftBank或AMD或两者的联盟提供一个机会。

 

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