10 月 31 日，英国人工智能芯片硬件设计初创公司 Graphcore 宣布获得一笔 3,000 万美元的 A 轮融资，希望能帮助他们对抗像英特尔和英伟达这样的芯片制造巨头。

据悉，该公司计划在 2 日推出其智能芯片，这款芯片的应用范围十分广泛，包括无人驾驶卡车、云端计算、处理机器学习技术等。事实上，有了高性能芯片的支持，就能利用大数据来训练人工智能系统。据 Graphcore 公司透露，他们的处理器比市场上现有解决方案好一百倍，不仅能够快速支持人工智能系统学习，而且能耗也不高。

我们知道，现在很多机器学习应用使用的都是 GPU 芯片，但在 Graphcore 公司首席CEO Nigel Toon 看来，这种芯片并不适合未来人工智能技术的发展。他在接受美国全国广播公司财经频道采访时表示：

GPU 芯片是基于运行完全描述演算法的程序来开发的，但机器学习是不同的，你需要使用数据去训练系统，然后也需要支持不同类型的计算。

（上图：今年九月十三日，Uber 无人驾驶汽车试运行模式在匹斯堡Uber 高科技中心展示）

事实上，Graphcore 公司所研发的芯片，叫做智能处理芯片（IPU），预计会在明年正式投放市场。

本轮融资的领投方是罗伯特博世风投和三星公司，参投方包括 Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital 以及 Pitango Venture Capital 5 家风投公司。

在过去的两年时间里，Graphcore 公司一直在“低调”自主研发芯片技术，Toon 表示，他们的技术可以帮助数据中心大幅降低营运成本，同时提高工作效率。他以一家社交媒体公司为例，这家公司通常会在每天某个时间段迎来用户访问高峰，这会给服务器带来很大压力，而当用户访问量下降的时候，又会给服务器资源造成浪费，而使用了 Graphcore 智能处理芯片，这些服务器的使用效率得到大幅提升，它们可以在空闲时候训练人工智能系统，快速部署系统更新，根据用户访问实际情况来调配服务器资源。

事实上，这个行业的市场潜力巨大，根据市场分析公司 Tractica 的数据显示，2015 年基于深度学习项目的硬件支出达到 4.36 亿美元，而他们估计，到 2024 年这一数字会飙升到 415 亿美元。

然而现阶段，整个市场依然被英特尔和英伟达两家公司“统治”，今年初，这两家巨头都发布了下一代芯片处理器，专门用于处理人工智能应用。

对于 Graphcore 公司而言，他们起初希望寻找渴望训练人工智能系统的企业客户，但现在，随着与战略投资人进行沟通之后，该公司应该会向下一代人工智能应用方向进行转型。

在提到公司转型问题时，Toon 特别说：

现在，博世集团成为了我们的战略投资人，同时还有三星公司，前者对于无人驾驶汽车和下一代交通运输应用非常感兴趣，而后者则希望在网络设备领域里发挥优势。我们将和这两家公司展开深层次合作，将智能处理芯片部署在更多其他应用领域。

• AI chipmaker Graphcore raises $30 million to take on Intel

（本文由 36Kr 授权转载；首图来源：Graphcore）

如需获取更多资讯，请关注微信公众账号：半导体行业观察