曾與NVIDIA掰手腕、現在卻尋求收購，AI晶片新創Graphcore哪一步走錯了？
根據多家外媒報導，英國AI晶片新創Graphcore正尋求外部收購，預計以5億美元（約為新台幣156億元）完成交易。Arm、OpenAI、軟銀（SoftBank）都是潛在出手收購的買主，不過各家還沒有實際的動作。
Graphcore成立於2016年，因為提出為AI而生的IPU（Intelligence Processing Unit）技術而被視為NVIDIA的頭號勁敵。儘管Graphcore從微軟和紅杉資本等投資人獲得超過7億美元資金，仍難以成為AI晶片市場的重量級角色。
究竟這隻曾經的獨角獸遇到什麼困難？
GPU不夠看！發明IPU的Graphcore什麼來頭？
Graphcore由過去曾有成立半導體公司Icera、並將其出售給NVIDIA經驗的創辦人，Nigel Toon和Simon Knowles成立，主攻專為AI而生的晶片而提出IPU的概念。
Graphcore共同創辦人Nigel Toon和Simon Knowles。 Graphcore官網
Graphcore共同創辦人Nigel Toon和Simon Knowles。 Graphcore官網
這是什麼意思？簡單來說，GPU架構並不是為了AI而設計的，儘管擁有比CPU更好的運算能力，仍然不能完全滿足需求；Graphcore因此提出了專為AI訓練而設計的晶片技術，適合用於小規模的AI模型運算。
當時市場上對於AI晶片的追求很強烈，2019年Intel就花了4億美元收購另一家新創Nervana，同年Graphcore則獲得微軟青睞而合作。
2020年，Graphcore發表的Colosual MK2 GC200 IPU，採用台積電7奈米製程，據說效能接近NVIDIA A100的表現，並在同年以28億美元的估值募資了2.22億美元，使其成為英國備受矚目的獨角獸新星。
內憂外患不斷，Graphcore成為獨角獸後走下坡
不過，市場似乎並不完全青睞Graphcore的產品。2022年，Graphcore的收入僅為270萬美元，比2021年下降46%，虧損也上升了11%來到2.046億美元。
為什麼會這樣？其中有內憂，也有外患。
根據Graphcore前員工的說法，高層的商業佈局策略朝令夕改，一下瞄準小企業，一下瞄準像是微軟這樣的大企業，Graphcore製造的晶片種類雖然多，商業應用價值卻不高；另一方面，Graphcore的硬體思維，使得其產品的軟體套件介面十分不好上手，這給了其他競爭對手機會。綜合上述兩個原因，Graphcore不斷流失關鍵客戶，像是微軟很快就在2020年放棄了Graphcore的晶片。
市場上的變化也走向對Graphcore不利的局面。2023年生成式AI出現後，大型語言模型（LLM）更適合用GPU而不是IPU進行訓練，因此Graphcore原本的頭號對手NVIDIA業務蒸蒸日上，Graphcore卻越來越緊縮；再來，美中晶片戰爭也影響了Graphcore的發展，Nigel Toon曾看好中國市場的潛力，然而在美國限制對中國技術輸出後，Graphcore被迫撤離了中國市場，也是營收上的一大損失。
Sam Altman正積極佈局晶片市場，潛在收購買家之一的OpenAI動向值得注意
在2020年的募資後，Graphcore就沒有再拿過外部資金了，儘管Graphcore宣稱將於2023年第三季再完成一輪募資，卻始終沒有消息，外界預估很可能是募資未果。
曾投資Graphcore的投資基金Chrysalis Investments在2023年12月表示，正在出售其投資組合中的一家公司；幾週後，Chrysalis Investments先減記了Graphcore的總估值，再提高了其擁有的Graphcore股份估值，使得Graphcore的總估值又提升到5.28億美元。Zeus Capital的分析師表示，一般來說通常是不會修改估值的，所以這個舉動就是出售公司股份的明顯信號。
目前外媒傳出有興趣出手收購的名單包含Arm、OpenAI和軟銀，值得注意的是OpenAI。
OpenAI創辦人Sam Altman日前傳出正在募集的7兆美元資金，成立新的AI晶片公司，讓OpenAI降低對NVIDIA的依賴。雖然尚不清楚這間新公司會是Sam Altman個人的另一次創業，還是隸屬於OpenAI的子公司，也無論成功機率如何，可以肯定的是OpenAI和Sam Altman對晶片有極強烈的需求和興趣，以應付越來越貴、越來越稀缺的晶片荒困境，因此Graphcore想出售的消息一出來，OpenAI在收購名單上就不奇怪了。
AI競賽越演越烈，各大玩家都加碼資源投入其中，獲得微軟百億美元資金投注的OpenAI在週末推出了文字轉影音的模型Sora後，許多專家都不認為相同服務的Runway等新創可以挑戰OpenAI。現在Graphcore又求出售，是否顯示無論軟體還是硬體的AI新創，在這場競賽中的生存空間會越來越小？從另一個角度思考的話，擁有深厚半導體資源與經驗的台灣，有沒有機會搶得先機？
資料來源：sifted、WIRED、Bloomberg、SiliconANGEL、The Telegraph、數位時代
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