2000亿独角兽，独角兽市值多少

对英伟达的挑战是一次半心半意的失败吗？

铅笔路作者丨黄小贵据英国大报《每日电讯》报道，英国AI芯片公司Graphcore（无计划）正在探索出售给海外买家的可能性。 Graphcore将出售大量股票以获得尽可能多的现金来支持公司的发展，售价可能达到5亿美元。《每日电讯》将ARM、OpenAI和软银列为Graphcore的潜在买家，但事实上，这些公司最近并没有与Graphcore有任何接触。 Graphcore被“出售”的消息也通过其他渠道传出。其股东之一Chrysalis Funds 表示，其投资组合公司之一正在寻找买家，同时大幅提高Graphcore 的估值。 Graphcore 的另一家投资者Berkey Ventures 也提高了其估值。 Graphcore成立于2016年，是英国半导体行业顶级明星公司，为数据中心设计AI芯片。有人称其为英国英伟达，也有人称其为英国寒武纪。 Graphcore的芯片被称为IPU（智能处理器单元），据说比CPU或GPU更适合AI，可以将学**和推理合二为一，具有高可靠性、低延迟、易于部署的特点，具有以下特点。节能且性能优于传统GPU。 2020年底，Graphcore获得2.22亿美元E轮融资，估值达到27.7亿美元（当时约合人民币180亿元）。当时，Graphcore 预计手头有4.4 亿美元现金。用“流水”来形容芯片研发的资金消耗速度或许太慢了。去年10 月，Graphcore 因持续亏损而寻求新的融资。文件显示，2022 年，Graphcore 的税前亏损扩大了11%，达到2.046 亿美元，而收入下降了46%，仅为270 万美元。 Graphcore 向潜在投资者传达了这样的信息：与GPU 相比，它“在性能和成本效益方面取得了令人兴奋的成果，我们预计这将在未来几年带来商业成功。”然而，最终没有达成任何协议。与投资者一起。 Graphcore 的两位创始人Simon Knowles 和Nigel Thune 都是半导体行业的资深人士。值得注意的是，诺尔斯毕业于剑桥大学，获得电气工程学位，并且是皇家信号雷达研究所第一个研究使用神经网络翻译人类语言的人。 20世纪90年代，他创立了Element14，这是一家制造网络设备的独角兽公司，该公司于2000年以6.4亿美元的价格出售给半导体巨头博通。 2002年，Knowles和Thune创立了3G蜂窝调制解调器芯片公司Icera，该公司于2011年以4.36亿美元的价格出售给Nvidia。两人都拥有丰富的企业销售经验。卖掉公司后，两兄弟想一起做点什么，他们想重新设计芯片架构，以应对物联网、人工智能和X86。他们边喝酒（真的喝酒）边分析：挑战英特尔，成功的概率有点低（ARM最终成功了），物联网太无聊了，最重要的数据是Ai。人工智能似乎有着光明的未来。不久前，谷歌大脑的吴恩达（Andrew Ng）的深度学**项目让机器学**寻找猫的图片，从而使人工智能闻名。机器学**需要芯片。当时，谷歌正在为其“猫平板电脑”寻找Nvidia GPU。 Knowles 和Thune 隐约觉得AI 需要使用一种特殊的芯片——，来处理低精度但大量的数据并提供快速反馈。 2012年初，两人决定走AI方向，创办一家芯片公司。但当时人工智能还处于起步阶段，尚未在投资者中广泛普及，这使得人工智能芯片更加难以解释，而且吸引人或筹集资金并不容易。直到2016 年谷歌推出张量处理器，业界才发现除了Nvidia 的GPU 之外还有其他方法可以处理AI 计算，从而开辟了新的市场。 Graphcore 于2016 年开业。

随后的经历与今天的OpenAI类似，受到了包括红衫军、百吉等知名机构在内的VC以及三星电子、戴尔、微软等产业资本的热烈追捧。截至2020年底，该公司已累计融资7.1亿美元，估值约为28亿美元，成为欧洲最有价值的芯片初创公司。 Graphcore 知道自己无法与Nvidia 竞争，但Knowles 认为，只要其芯片在某些领域比Nvidia 的GPU 更好，就可以了。材料化学、医药等Graphcore不是销售芯片，而是以云服务的形式提供芯片的AI计算能力。唯一的例外是中国市场，芯片出售给客户并安装在客户家门口。时任大中华区总经理陆涛曾解释道：云也非常重要，但我希望看到Graphcore 成为中国云供应商产品的一部分，而不是成为Graphcore 自己的品牌云。 2022年ChatGPT的出现开启了生成式AI时代。英伟达的营收和股价都达到了历史最高点。 Graphcore 变得越来越糟糕。据外媒报道，Graphcore走到今天最大的问题是缺乏战略。创始人缺乏战略果断，追逐热点，决策失误频频。其次，Graphcore 的软件仍然存在问题，可能是由于该公司失去了一个主要客户微软。相比之下，NVIDIA 创建了CUDA 等计算平台，使其GPU 尽可能适应您的产品，让您更容易上手。第三，生成式人工智能已经上升到了技术军备竞赛的层面，其容错率很低。无论你是大公司还是小企业，训练大型语言模型的首选都是经过验证的NVIDIA GPU，你没有勇气将自己的命运交给像Graphcore 这样的初创公司。一。如果你的销售业绩不佳，你获得资金的机会就会很低。 Graphcore 陷入了恶性循环。去年10月，Graphcore因AI禁令被迫剥离中国业务。中国企业倒闭成为加剧资金短缺的重要原因之一。图恩曾一度非常看好中国市场，认为它将贡献20-25%的收入。一代代明星企业的命运都在等待着审判。本文不构成投资建议。本文参与玄川研究所、EET电子工程专辑、雷锋网等报道，谨致谢意。