SoftBank вложила более 450 миллионов долларов в Graphcore — британскую компанию по производству чипов ИИ, которая в течение почти десяти лет пытается создать достойную альтернативу доминированию Nvidia в аппаратном обеспечении для машинного интеллекта.
Что на самом деле делает Graphcore
Основанная в 2016 году, Graphcore разрабатывает так называемые процессоры для обработки интеллекта (IPU). Это чипы, созданные с нуля для задач машинного обучения, в отличие от GPU от Nvidia, которые изначально проектировались для рендеринга графики в видеоиграх, прежде чем мир ИИ обнаружил, что они отлично справляются с матричными вычислениями.
До этой сделки Graphcore привлекла примерно 682 миллиона долларов общего объема финансирования, привлекая таких крупных инвесторов, как Sequoia Capital и Microsoft. Технические возможности компании никогда не вызывали сомнений. Однако ее бизнес-модель была другой историей.
Доходы никогда не соответствовали амбициям. Сообщается, что компании не удавалось превратить технические демонстрации в значимый коммерческий успех — проблема, которая мучила нескольких потенциальных конкурентов Nvidia в последние годы.
Почему SoftBank хочет войти
Интерес SoftBank к Graphcore — не благотворительность. Это стратегия.
Масаёси Сон активно выступает за позиционирование SoftBank в центре создания инфраструктуры ИИ. Компания уже контролирует Arm Holdings — фирму по разработке архитектуры чипов, чьи дизайны используются практически во всех смартфонах мира. Добавление Graphcore предоставляет SoftBank специализированное направление в области ИИ-чипов, дополняющее широкую лицензионную деятельность Arm.
Проанализируйте конкурентную среду. Nvidia занимает лидирующие позиции с чипами H100 и B200, которые вызывают очереди и премиум-цены. AMD постепенно захватывает маржу с помощью линейки Instinct. Google обладает TPUs. Amazon имеет Trainium. Каждая крупная технологическая компания либо создала, либо приобрела собственные специализированные процессоры для ИИ.
Что это означает для рынка AI-чипов
Компании, такие как Cerebras, Sambanova и Habana Labs (приобретённые Intel в 2019 году), столкнулись с одной и той же фундаментальной проблемой: программная экосистема CUDA от Nvidia создает издержки на переключение, делающие техническое превосходство почти несущественным.
IPU Graphcore не используются для криптомайнинга, но создание SoftBank конкурирующего стека ИИ-чипов со временем может смягчить дефицит GPU, ограничивавший обе отрасли.