（原标题：收购Graphcore之后，软银开启AI“反击战”）

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有传言称，Arm Ltd 或其母公司日本软银集团将收购英国 AI 芯片和系统新贵 Graphcore（若是成立八年，它就不再是一家初创公司）。昨天，这一传言得到阐述，孙正义拿出软银集团的公司支票簿，以低于投资者参加的金额收购了该公司。

Nvidia 在其用于考验神经收罗的 GPU 计较引擎上取得初步奏效之后，许多首批 AI 芯片初创公司的成立都并非易事。或者至少，在盈利的说念路上，赢得客户、积聚资金和收入并不像思象的那么容易。

这些初创公司中的大多数都以某种花样效仿了谷歌在其 AI 专用张量经管单位 (Tensor Processing Unit) 上选用的重新启动的步调。张量经管单位于 2015 岁首初次部署，目下已发展到第六代“Trillium”系列 GPU，其中第一款家具于一个月前发布。其思法是从策画中剥离出来自 GPU 传统的总计图形经管和 HPC 模拟和建模所需的高精度浮点数学，何况在许厚情况下构建快速而粗造的收罗管说念，以将这些生成的矩阵数学引擎互连成集群，以承担荒谬大的任务。

BrainChip、Cerebras Systems、Graphcore、Groq、Habana Labs（现为英特尔的一部分）、Nervana Systems（被英特尔的 Habana 取代）和 SambaNova Systems 成立时都秉持着这样的理念：专用芯片在考验 AI 系统和使用考验好的模子进行推理方面的期骗将会出现爆炸式增长。但购买这些开采（或收购这些公司）的理思客户是超大界限企业和云计较提供商，他们莫得购买任何基于它们的计较引擎或系统，而是决定接管不同的双管都下的步调。他们为寰球购买了 Nvidia GPU（当今惟恐是 AMD GPU）（即使以高价购买，他们也不错以高价租用），何况他们启动创建我方的 AI 加快器，这样他们就不错领有第二个开端、备用架构和更低廉的聘请。

即即是昔日三年来一直赈济价钱的 Nvidia GPU 短缺，也并莫得信得过匡助 AI 芯片和系统新贵。这很奇怪，也评释了东说念主们依然学会了对尚未十足竣事的软件堆栈感到厌倦和警惕。因此，要警惕 Tenstorrent 和 Etched（咱们刚刚谈到这两家公司，很快就会写到它们）以及任何以为我方领有更好的矩阵数学引擎和神奇编译器的东说念主。

这不仅是一个拥堵的市集，而且关于初创企业和新创企业来说，这是一个荒谬奋斗的市集。由于超大界限企业和云构建者各行其是，而企业在 AI 基础门径方面荒谬厌恶风险，因此资金并不饱和。

这就是为什么 Graphcore 寻求买家而不是进行另一轮投资的原因，这可能很难竣事。英国前首相里希·苏纳克 (Rishi Sunak) 应承为英国的 AI 超等计较参加 15 亿英镑，第一台赢得资助的机器是布里斯托大学的 Isambard-AI 集群，因此 Graphcore 一直有契机赢得一大笔资金来构建其 Good AI 超等计较机，这是一款假定的、充满但愿的机器，该公司早在 2022 年 3 月就示意，它将在其“Bow”系列智能经管单位上使用 3D 晶圆堆叠技艺来构建它。但不论出于什么原因，尽管 Graphcore 是英国科技界的骄子，英国政府却莫得出资建造拟议的 Good 机器所需的 1.2 亿好意思元，该机器将把 8，佳禾配资192 个 Bow IPU 绑缚在一说念，以 16 位精度提供 10 exaflops 的计较才能和 4 PB 的总内存，这些 Bow IPU 之间的总内存带宽逾越 10 PB/秒。

咱们很思看到这样一台机器的出身，咱们猜思 Graphcore 亦然如斯。但即便如斯，也不及以转圜 Graphcore 目下的气运。

政府不错资助一次性超等计较机，而且频繁都会这样作念。富士通为日本理化学筹商所实验室建造的“K”和“Fugaku”超等计较机就是无缺的例子。K 和 Fugaku 是地球上有史以来最高效的信得过 HPC 责任负载超等计较机——K 本体上比最近的 Fugaku 更高效——但与相似高效的替代决议比拟，两者都荒谬奋斗。而且它们莫得像 Nvidia CUDA 平台经由近二十年的大宗责任后那样跨行业养息的软件堆栈。尽管富士通凭借其 Sparc64fx 和 A64FX 经管器以及 Tofu 网格/环面互连尽了最大尽力，但 K 和 Fugaku 尽管弘扬出色，但并莫得信得过在日本原土培养出粗造和深切的原土计较。这就是为什么富士通正在开发一款更安妥云且更少针对 HPC 的 Arm 办事器芯片分支“Monaka”，咱们在 2023 年 3 月就曾注释先容过它。

日本斥资 12 亿好意思元建造了每秒 10 千万亿次浮点运算的 K 机，该机于 2011 年参加运营；又斥资 9.1 亿好意思元建造了每秒 513.9 千万亿次浮点运算的 Fugaku 机，该机于 2021 年参加运营。若是以史为鉴，日本将斥资约 10 亿好意思元建造“Fugaku-Next”计较机，该计较机将于 2031 年参加运营。唯独上天知说念这台计较机的百亿亿次浮点运算才能和精度。

关于英国来说，旗舰超等计较机将落户爱丁堡大学，而不是 Graphcore 位于布里斯托尔的场所地。英国政府将拨款 9 亿英镑（11.2 亿好意思元）用于在 2026 年前在英国建造一台百亿亿次超等计较机，其中 2.25 亿英镑（2.81 亿好意思元）将用于 Isambard-AI 机器，其余大部分资金将用于在爱丁堡并行计较中心 (EPCC) 实验室建造 Archer2 系统的继任者。

Graphcore 耐久无法从等分一杯羹，因为它只制造 AI 机器，启盈优配而不是羼杂 HPC/AI 系统，不论英国政府和英国东说念主民何等但愿领有原土供应商。若是 Graphcore 但愿赢得政府的全力赈济，它需要制造一台信得过的 HPC/AI 机器，概况与仅 CPU 和羼杂 CPU-GPU 机器正面竞争。政府对天气预告、景象建模和核兵器感兴味。这就是他们建造大型超等计较机的原因。

由于超大界限企业和云构建者穷乏兴味，以及企业躲闪风险，Graphcore 发现我方的财务景象荒谬垂危。从 2016 年景立到 2021 年冠状病毒大流行期间，该公司在六轮融资中筹集了约 6.82 亿好意思元，其时 Transformer 和大型说话模子正在全球范围内败露。探讨到创建百亿亿次浮点 AI 系统所需的强劲硬件和软件开发，这笔钱并不像看起来那么多。

咱们掌持的 Graphcore 财务数据的临了一年是 2020 年，字据《金融时报》的报说念，该公司的收入仅为 270 万好意思元，但税前耗费却高达 2.05 亿好意思元。昨年秋天，Graphcore 示意，本年需要筹集新老本才能不竭运营，因此收入和耗费景象可能并莫得太大改善。目下尚不了了 Graphcore 还剩几许钱，但咱们外传软银以略高于 6 亿好意思元的价钱收购了该公司。假定总计的钱都花光了，那么微软、Molten Ventures、Atomico、Baillie Gifford 和 OpenAI 的网络首创东说念主 Ilya Sutskever 的投资就耗费了，这是一个暴躁的践诺，因为只是四年前，Graphcore 的估值就高达 25 亿好意思元。

这些严酷的经济条款并不料味着 Bow IPU 或其中的一部分不行成为基于 Arm 的经管器的出色加快器。软银的孙正义对奇点的嘈杂虚空有点过于酣醉，不合适咱们的品尝（咱们可爱个东说念主的闲聊和空闲，以及东说念主们自觉的相助和寂然），他依然明确抒发了我方在东说念主工智能领域的抱负。

但那又何如？

上述总计新贵都曾对东说念主工智能抱有明志励志，超大界限企业和云构建者也相似如斯，他们本体上正试图从中赚钱。他们都有世界上最灵敏的东说念主在从事这项责任——而 Nvidia 仍然领有这个天外计较引擎、收罗和软件堆栈，这肖似于锁、库存和桶。

2016 年，孙正义斥资 320 亿好意思元收购了 Arm Ltd。若是孙正义真这样灵敏，他根蒂就不应该这样作念。其时，Nvidia 的市值为 575 亿好意思元，与 2015 年比拟增长了 3.2 倍，因为 HPC 和 AI 的加快海潮正在兴起。若是孙正义以 320 亿好意思元收购 Nvidia，他不错收购 Nvidia 55.7% 的股份。规矩本文发稿时，Nvidia 的市值为 3.2100 亿好意思元，那么孙正义对 Nvidia 的假定大宗投资如今的价值将略低于 1.786 亿好意思元。

为了更好地清爽这少量，咱们不错思象一下，2023 年日本天下的国内坐褥总值为 4，2100 亿好意思元。

本年早些时间，咱们曾有过一次芒刺在背的履历，其时咱们筹商过 Arm 应该领有 GPU 或至少某种数据中心级加快器，以便在其家具组合中与 Nvidia 竞争。咱们对此感到有些愁肠，但咱们对持咱们的说法，Arm 莫得推出大型 XPU，因此在 Neoverse 上损失了许多钱，而当今孙正义一手持着 Arm，一手持着 Graphcore。然则，由于超大界限计较和云构建者依然在构建我方的加快器，Arm 不错出售加快器 IP 块的时期可能依然由去了。

但也可能不是。

也许有目标创建更通用的 Graphcore 架构，并在 Fugaku-Next 上与富士通一较落魄。或者与富士通相助，这将更合适 Keisuko 容貌于 2006 年启动 K 超等计较机项商量尽力，其时富士通、NEC 和日立三方相助。

掂量畴昔唯惟一个可靠的步调，那就是活在当下。咱们静瞻念其变吧。

https://www.nextplatform.com/2024/07/12/can-softbank-be-an-ai-supercomputer-player-will-arm-lend-a-hand/

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