圖一、Graphcore提出針對人工智慧設計的IPU
英商3G蜂窩晶片公司Icera成立於2011年，後來以3.67億美元賣給英偉達(Nvidia)。原Icera的聯合創始人兼執行長Nigel Toon和聯合創始人兼技術長Simons Knowles，為了追求人工智慧時代主導產品運作核心的晶片，因此於2016年成立了Graphcore。
Graphcore是一家專門為機器學習應用程式開發設計的IPU（Intelligence Processing Unit）系統晶片的新創公司，於2017年獲得DeepMind聯合創辦人Demis Hassabis、ARM創始人、三星集團、博世（Bosch）的投資之後，2017年11月又獲得矽谷創投公司Sequoia Capital領投的5000萬美元。
其實，英國在半導體晶片產業一直有不錯的表現，例如：
- 半導體IP公司ARM幾乎主導智慧型手機晶片架構，並於2016年被軟銀收購；
- 英國晶片設計公司Imagination Technologies，原本一直是蘋果影像處理器的供應商，現在則被私募基金Canyon Bridge收購，並於2017年10月完成交易。
- Graphcore正好趕上人工智慧起飛的軌道，期望設計出專門為強大的機器學習處理能力的晶片，並成為足以對抗由美國領軍的英偉達與英特爾公司。
目前，運行人工智慧演算法時所用的晶片都是繪圖處理器，這也是英偉達不斷創下營收與獲利佳績的主因，但是實際上機器學習技術需要快速地處理大量資料，繪圖處理器未必是最佳的選擇。從Graphcore觀點來看，想改變處理架構，進而針對機器學習設計處理晶片，並預計性能比起繪圖處理器還要快上百倍。
換句話說，人工智慧的崛起與高速發展可能會重新塑造半導體晶片產業，只是目前廠商無法找到更好的晶片解決方案，所以以繪圖晶片來取代。可是隨著時間持續往前推移，人工智慧技術的發展勢必需要一個全新的晶片來取代繪圖處理器，其挑戰難度比起從電腦產業轉移至行動裝置產業的時代還要來得更大。
就如同英特爾從PC轉移至行動時代之時，由於產業運行模式與架構都不同，因而落後採用ARM架構的高通。現在看起來，高通要從行動裝置晶片霸主轉移至人工智慧晶片也落後於英偉達的繪圖晶片技術。可是英偉達有可能因為佔盡人工智慧初期發展的優勢，而無法擺脫晶片設計的束縛，這就變成Graphcore或其他新創公司的機會。
2017年10月底，Graphcore才發佈了IPU三大基準，預計在2017年底將公開Popular繪圖編程框架和應用庫的相關文檔和代碼。按照Graphcore之前的計畫，預計IPU於2017年年底即可交給客戶，並於2018年進行量產。因此，2018年AI晶片產業會如何發展還很難說。（715字）
參考資料：
Graphcore raises $50M amid a flurry of AI chip activity. Tech Crunch，2017/11/13
UK chip startup Graphcore raised $50 million from Sequoia to help it build AI processors. Business Insider，2017/11/13
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