Graphcore聯合創始人和CEO Nigel Toon說：“許多風投機構在幾年前都認為投資半導體行業是一個笑話，當聽到芯片初創公司時，他們可能會后笑得樂不可支。” 而這個趨勢正在改變，AI芯片公司開始備受關注，投資者也開始大手筆地寫支票。

GraphCore AI芯片公司團隊

當然，硅谷的風險投資家們有足夠的理由對于投資半導體不感冒，盡管硅構成了硅谷這個名字。芯片的開發成本遠遠高于軟件，而在半導體行業的初創公司中，革命性的創新少之又少。即使這些半導體初創公司能夠存活下來，利潤也很薄，完全無法和英特爾以及英偉達這樣的行業巨頭競爭。

而現在，有越來越多的投資者相信，人工智能可能是創建新興的半導體公司的獨特機會。PitchBook的數據顯示，今年風險機構已向AI芯片初創企業投資了1.13億美元，幾乎是2015年投資額度的三倍。

Graphcore正是其中的一個幸運兒。Graphcore成立于2016年，總部位于英國。其創始人兼CEO Nigel Toon和聯合創始人兼CTO Simons Knowles此前還共同創立過3G蜂窩芯片公司Icera，被英偉達收購。

Graphcore 開發的是一種新型處理器，稱之為IPU（intelligent processing unit /智能處理器），可以用來幫助加速AI應用計算。他們開發了一套可以幫助用戶無縫使用 TensorFlow 和 MXNet 等機器學習框架的接口，并提供了AI開源軟件框架 Poplar。

與GPU不同，Graphcore 所設計的IPU是專為機器學習系統打造，比同類產品的性能提升了 10~100 倍。這種AI芯片應用廣泛，包括自動駕駛、云計算以及機器人等領域。

其他的熱門AI芯片公司，包含美國的Mythic、Wave Computing和Cerebras，以及中國的深鑒科技和寒武紀科技。寒武紀來自中國科學院計算所，已經完成一億美元的A輪融資，成為全球AI芯片領域首位獨角獸。

長期以來，計算機硬件和軟件的創新是相互推動的。而人工智能已經成為最新的驅動力。許多行業開始關注運行深度學習系統的硬件，而現有的人工智能芯片的局限性也日益明顯。

英偉達是AI芯片領域的巨頭之一，其GPU圖形芯片廣泛應用于游戲和圖形制作。其處理器有成千上萬個與渲染像素平行的微型計算機，經過優化，目前已適用于運行深度學習算法，也涉及大量的并行計算。

雖然GPU圖形芯片已被廣泛應用，但也有缺陷，其中最大的問題是，當大量GPU并行工作時，耗能太高。卡內基梅隆大學（CMU），作為領先的人工智能研究中心之一，只好要求研究人員暫時減少對芯片的使用，以減少大學的電力系統的負載。CMU Franz Franchetti教授表示，他們正尋找替代能源來緩解這一問題。AI芯片公司正計劃推出更多的節能處理器。

Graphcore CTO Simon Knowles 表示，他們設計的AI芯片采用Local Memory本地化存儲，分離計算和通信的功能，讓他們按順序運行而不是交叉運行，盡量減少存儲過程，以計算優先；同時采用Bulk Synchronous Parallel批量同步并行機制，從而在同等能耗條件下，大大提高其AI算法的運行速度。

GraphCore預計將在2018年第一季度交付IPU芯片給早期客戶，初步測試顯示比目前的硬件速度快10倍到100倍。

而中國的寒武紀推出的AI處理器也獲得肯定，華為就是其大客戶之一。對于用深度學習來識別圖像，與GPU相比，在同等功能之下，寒武紀的AI芯片運行速度快6倍。

這讓研究人員對于AI芯片能帶來的計算能力的飛躍和前景感到興奮。英國帝國理工學院的Andrew Davison教授表示：“現實和我們想要做的事情之間仍有很大的差距?！?專注于機器人和計算機視覺應用，Davison認為，AI芯片初創公司將加速人工智能的廣泛應用。

盡管前景很樂觀，AI芯片初創公司也面臨挑戰。芯片巨頭都在關注AI芯片領域。英特爾最近宣布，計劃推出AI應用新處理器系列，英偉達也在不斷提升其AI芯片性能。

此外，AI芯片初創公司還面臨著另外一個挑戰，如何兼顧AI芯片的高度行業化和通用性以及市場時機，都是難題。 Lux Capital曾投資AI公司Nervana和芯片公司Mythic，其合伙人Shahin Farshchi表示：“對于那些高度垂直應用的芯片公司來說，這將是一次新的洗牌。”

如果初創公司推出的AI芯片希望有廣泛的應用，就可能要以犧牲其性能為代價，與英偉達、英特爾等巨頭競爭， 也可能會被巨頭收購。但如果AI芯片初創公司出現“集體陣亡”，那么風險投資家們將會重新收起支票本。

- 本文源自MIT Tech Review和Graphcore

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