SoftBank ha invertido más de $450 millones en Graphcore, la empresa británica de chips de inteligencia artificial que ha pasado casi una década intentando crear una alternativa creíble al dominio de Nvidia en el hardware de inteligencia machine.
Lo que realmente hace Graphcore
Fundada en 2016, Graphcore diseña lo que llama Unidades de Procesamiento de Inteligencia, o IPUs. Estas son chips construidos desde cero para cargas de trabajo de aprendizaje automático, a diferencia de las GPU de Nvidia, que originalmente se diseñaron para renderizar gráficos de videojuegos antes de que el mundo de la IA descubriera que eran muy buenas para matemáticas matriciales.
Graphcore había recaudado aproximadamente $682 millones en financiamiento total antes de este acuerdo, atrayendo a inversores de primer nivel como Sequoia Capital y Microsoft. Las capacidades técnicas de la empresa nunca estuvieron realmente en duda. Sin embargo, su modelo de negocio era otra historia.
Los ingresos nunca coincidieron con la ambición. Se informó que la empresa tuvo dificultades para convertir demostraciones técnicas en una adopción comercial significativa, un problema que afectó a varios posibles competidores de Nvidia en los últimos años.
Por qué SoftBank quiere entrar
El interés de SoftBank en Graphcore no es caridad. Es estrategia.
Masayoshi Son ha sido vocal sobre posicionar a SoftBank en el centro de la construcción de la infraestructura de IA. La empresa ya controla Arm Holdings, la empresa de arquitectura de chips cuyos diseños potencian prácticamente todos los smartphones del planeta. Incorporar Graphcore le da a SoftBank una apuesta dedicada en silicio para IA que complementa el negocio de licencias más amplio de Arm.
Analiza el panorama competitivo. Nvidia se encuentra en la cima con sus chips H100 y B200, que generan listas de espera y precios con prima. AMD está ganando terreno en los márgenes con su línea Instinct. Google tiene sus TPUs. Amazon tiene Trainium. Cada empresa tecnológica importante ha construido o adquirido su entrada en silicio personalizado para IA.
Qué significa esto para el mercado de chips de IA
Empresas como Cerebras, Sambanova y Habana Labs (adquiridas por Intel en 2019) han enfrentado el mismo desafío fundamental: el ecosistema de software CUDA de Nvidia genera costos de cambio que hacen que la superioridad técnica sea casi irrelevante.
Las IPUs de Graphcore no se utilizan para la minería de criptomonedas, pero SoftBank al construir una pila de silicona de IA competitiva podría, con el tiempo, aliviar la escasez de GPU que ha restringido a ambas industrias.