Ang SoftBank ay nag-invest ng higit sa $450 milyon sa Graphcore, ang British na kumpanya ng AI chip na nagpapahintulot ng mahigit sa isang dekada upang bumuo ng isang kredibleng alternatibo sa dominasyon ni Nvidia sa hardware ng machine intelligence.
Ano ang tunay na ginagawa ng Graphcore
Itinatag noong 2016, nililikha ng Graphcore ang mga kanyang tinatawag na Intelligence Processing Units, o IPUs. Ang mga ito ay mga chip na binuo mula sa simula para sa mga machine learning workload, sa halip na ang Nvidia’s GPUs, na orihinal na nilikha para sa pag-render ng mga graphics sa video game bago malaman ng mundo ng AI na magaling sila sa matrix math.
Kumita ng Graphcore ang halos $682 milyon sa kabuuang pagsasapalaran bago ang deal na ito, na nagdala ng mga malalaking suportador tulad ng Sequoia Capital at Microsoft. Ang teknikal na kakayahan ng kumpanya ay hindi talaga isang tanong. Gayunpaman, ang kanilang modelo ng negosyo ay iba’t ibang kuwento.
Hindi nag-match ang kita sa mga pangarap. Ayon sa mga ulat, nagkaroon ng problema ang kumpanya sa pag-convert ng mga teknikal na demonstrasyon sa makabuluhang komersyal na pag-unlad, isang problema na nagpapahina sa ilang mga posibleng hamon ni Nvidia sa nakaraang ilang taon.
Bakit gustong pumasok ang SoftBank
Ang interes ng SoftBank sa Graphcore ay hindi kagandahang-loob. Ito ay estratehiya.
Si Masayoshi Son ay naging malakas na boses tungkol sa pagpaposisyon ng SoftBank sa gitna ng pagbuo ng AI infrastructure. Ang kumpanya ay kumokontrol na sa Arm Holdings, ang kumpanya ng chip architecture na ang mga disenyo ay nagpapagana sa halos lahat ng smartphone sa buong mundo. Ang pagdaragdag ng Graphcore ay nagbibigay sa SoftBank ng espesipikong AI silicon na pagkakataon na nagpapalakas sa mas malawak na lisensya ng negosyo ni Arm.
Tingnan ang kompetitibong landscape. Nakakapila ang Nvidia sa itaas na may mga chip na H100 at B200 na nagdudulot ng mga listahan ng pag-antay at premium na presyo. Ang AMD ay nagsisikap na mabawasan ang margin gamit ang kanilang Instinct line. Mayroon ang Google ng mga TPU. Mayroon ang Amazon ng Trainium. Ang bawat pangunahing tech company ay may sariling custom AI silicon na itinayo o binili.
Ano ang ibig sabihin nito para sa merkado ng AI chip
Ang mga kumpanya tulad ng Cerebras, Sambanova, at Habana Labs (kinuha ni Intel noong 2019) ay lahat ay nakaharap sa parehong pangunahing hamon: ang CUDA software ecosystem ni Nvidia ay gumagawa ng switching costs na ginagawa nang halos walang kahalagahan ang teknikal na kalabasan.
Hindi ginagamit ang IPUs ng Graphcore para sa crypto mining, ngunit ang pagbuo ng SoftBank ng isang kompetitibong AI silicon stack ay maaaring, sa paglipas ng panahon, mapadali ang kakulangan sa GPU na nagpapalimita sa parehong industriya.