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软银集团公司于 7 月收购的芯片设计公司Graphcore正在全球新增 75 个工作岗位，员工数量将增加 20%，彰显其母公司在半导体行业的雄心。
Graphcore 在一份声明中表示，新职位包括硅片设计和数据中心工程职位，将设在英国、波兰和中国台湾。
Graphcore 首席执行官 Nigel Toon 在发表的博客中表示：“Graphcore 是一个人们可以发挥出最佳水平的地方。无论你的专长是硅片、系统、软件、人工智能研究还是我们正在扩展的任何其他功能，这都是一个在你所处领域的前沿工作的机会。”
Graphcore 总部位于布里斯托尔，是英国最有前途的初创公司之一。自 2016年创立以来，四年内共筹集超6亿美元融资，估值一度达到近30亿美元。
投资者不乏AlphaGo之父、DeepMind联合创始人Demis Hassabis，OpenAI联合创始人Greg Brockman等AI领域的学术级投资人，还有红杉资本等明星机构投资者，微软、戴尔、三星、宝马等知名企业作为战略投资者亦参与其中。
不过，大笔融资并未助其站稳脚跟。
因商业化进程不畅，亏损不断扩大，Graphcore不得不裁员，关闭全球多地办事处。该公司于 2023 年退出中国市场，并裁掉了中国大部分员工。
按照业内传闻，整个交易总额可能达到约4亿英镑（约合5亿美元，35.60亿元人民币）。
尽管Graphcore联合创始人兼CEO Nigel Toon曾表示5亿美元的数字不准确，但按业内广泛猜测，该收购价格大约就在4亿英镑左右，比Graphcore上轮融资时估值28亿美元缩水82%左右，实际软银仅用2折价值买下Graphcore。
新一轮招聘将使 Graphcore 的员工人数达到约 450 人。
软银创始人孙正义已从积极的风险投资转向专注于芯片和人工智能，并以其在Arm Holdings Plc的多数股权为基础。当 Graphcore 加入软银时，该公司拒绝透露是否以及如何与 Arm 合作。
目前，Graphcore 网站上发布了大约 45 个职位，其中一些被标记为“多个空缺”。其中包括 10 个硅工程职位，包括逻辑设计、物理设计和验证，因此 Graphcore 很可能确实在准备其下一代硅片。
Graphcore的革新在于IPU，代表着一种新型AI加速器。收购时，Graphcore 已拥有三代硅片，但其最新一代 Bow IPU 于 2022 年发布，基于与其第二代 2020 产品相同的微架构。凭借 900 MB 的片上 SRAM 和无 HBM（每个芯片可连接约 150 GB 的 DDR），这无疑是为 LLM 之前的世界打造的产品。
为 LLM 世界打造的 Graphcore 芯片会是什么样子？
HBM 似乎是显而易见的选择。Nvidia 和 AMD GPU 产品使用最新的 HBM。英特尔的 Gaudi 芯片以及谷歌、微软和 AWS 的 AI 芯片都使用 HBM。SambaNova 使用 HBM 和 DRAM 的组合。Graphcore 位于威尔士纽波特的数据中心招聘数据中心运营工程师时，招聘条件是具备液体冷却经验，这可能表明高耗电的 HBM 解决方案正在开发中。芯片组在数据中心 AI 芯片中也很流行，但 Graphcore 的招聘广告并没有提供任何线索。
该领域的其他 Nvidia 竞争对手也纷纷推出 LLM API 产品，向价值链上游迈进，在自己的云中提供快速推理。Graphcore 是否计划建立自己的数据中心来提供大规模快速推理服务？招聘广告中列出的职位包括多名云软件工程师、数据中心基础设施工程师和云平台工程师。
运行自己的 AI 云是一种不同的商业模式，需要面对不同的超大规模竞争对手，但成为自己的芯片客户也有其优势。首先，你不必与 CUDA 竞争。外部客户不必学习使用新的软件堆栈，该堆栈只需足够完善，即可为内部用户提供服务，并且只需运行你计划通过云提供的模型，而不是外部客户可能向其抛出的任何模型。
外部客户也不必花时间为您的硬件调优代码——您已经为他们在有限数量的模型上完成了这项工作。最终，您不必说服客户投资价值数百万美元的硬件，因此他们的风险就降低了。您所要做的就是为一些价格诱人的热门模型提供快速推理。
从训练转向大规模 LLM 推理，这一转变为企业 AI 和自主 AI 等领域带来了机遇，而这些领域在 Graphcore 的上一款芯片进入市场时并不存在。但软银的资金是否准备好支持大数据中心部署，以使用 Graphcore 硬件提供大规模推理服务？这当然是有可能的。