一家明星公司，估值砍掉164億

有一家AI企業被低價收購。

Graphcore，這家號稱“英國版英偉達”的AI芯片企業，在E輪融資後因資金緊張、運營困難陷入困境，最終被軟銀收購。

按照業內傳聞，整個交易總額可能達到約4億英鎊（約合5億美元，35.60億元人民幣）。

儘管Graphcore聯合創始人兼CEO Nigel Toon曾表示5億美元的數字不準確，但按業內廣泛猜測，該收購價格大約就在4億英鎊左右，比Graphcore上輪融資時估值28億美元縮水82%左右，實際軟銀僅用2折價值買下Graphcore。

Graphcore的革新在於IPU，代表着一種新型AI加速器，也因此備受資本市場關注。自 2016年創立以來，四年內共籌集超6億美元融資，估值一度達到近30億美元。

投資者不乏AlphaGo之父、DeepMind聯合創始人Demis Hassabis，OpenAI聯合創始人Greg Brockman等AI領域的學術級投資人，還有紅杉資本等明星機構投資者，微軟、戴爾、三星、寶馬等知名企業作爲戰略投資者亦參與其中。

不過，大筆融資並未助其站穩腳跟。

因商業化進程不暢，虧損不斷擴大，Graphcore不得不裁員，關閉全球多地辦事處。軟銀的收購雖然爲Graphcore提供了一線生機，但其背後的原因值得探究，包括錯失大客戶訂單、商業化戰略的飄忽不定以及內部溝通的缺失，也爲AI初創企業敲響了警鐘。

值得深思的一幕還在於，紅杉資本早已經將其手中Graphcore的投資減計至0。除Graphcore自身問題外，也反映出投資者對GPU市場的擔憂，The Information曾報道，紅杉資本認爲GPU的限制已經達到頂峰，需警惕可能帶來的損失。

一個對比是，幾乎同一時間點，另一家號稱要追趕英偉達的創業公司Groq，傳出將完成3億美元的融資，估值飆升至22億美元，躋身行業新晉獨角獸。有人謹慎，有人加碼，在AI行業，投資理念再次走向新的分野。

一家E輪公司賣身始末

Graphcore由兩位多年好友創立，其中一位聯合創始人曾成功創辦並出售芯片公司給業界巨頭博通和英偉達。這一背景也帶給Graphcore在AI芯片領域的前瞻性視角。

Graphcore的另闢蹊徑在於其IPU，一款專爲人工智能量身定製的芯片，它號稱不僅能在邊緣計算和終端設備上勝任，還被設計爲同時提升AI訓練和推理能力的高效解決方案，從而替代傳統的CPU、GPU。

儘管市場上AI芯片命名繁多，如DPU（數據流處理單元）、NPU（神經處理單元）、EPU（情感處理單元）等，但 Graphcore 堅持強調 IPU 非營銷噱頭，而是真正意義上的智能計算革新。

Graphcore的高級副總裁兼中國區總經理盧濤曾指出現有計算架構的侷限性。他解釋說，儘管CPU和GPU在處理科學和高性能計算任務時表現出色，但它們在AI算法處理方面卻未能充分發揮潛力。這爲Graphcore的IPU提供了一個突破口，其設計能夠同時高效地處理訓練和推理任務，顯著提升了智能計算的性能。

盧濤還提到了IPU在適應AI領域多樣化需求方面的另一項創新。IPU不僅優化了對低精度數據模型的處理，還特別適配了AI中極爲關鍵的貝葉斯和馬爾科夫網絡。這種多維度的優化策略，或許在一定層面展現了Graphcore在推動AI技術發展方面的前瞻性和專業性。

Graphcore的革新，甚至被英國半導體之父、Arm聯合創始人Hermann讚譽爲“計算機史上的第三次革命”：“在計算機歷史上只發生過三次革命，一次是70年代的CPU，第二次是90年代的 GPU，而Graphcore就是第三次革命。”

自2018年推出首款AI芯片產品Colossus Mk1，到2020年公佈第二代IPU GC200，Graphcore宣稱在計算、內存和通信等性能方面取得了重要突破，超過了英偉達的A100 GPU，合作商也已囊括微軟、百度、Qwant、Citadel、帝國理工學院、牛津大學等多個合作伙伴、雲計算廠商、研究實驗室及高校等。

隨着英偉達在AI領域帶火了加速計算的概念，Graphcore的IPU代表的一種新型AI加速器也備受資本市場關注。寶馬、博世、戴爾、微軟、三星等巨頭紛紛參與投資，亦不乏紅杉資本、BaillieGifford等明星機構，至2020年底，Graphcore累計融資獲超6億美元，估值也一度達到27.7億美元（約合201.38億元人民幣）。

然而高點之後是一路滑坡。

自2020年底的E輪融資之後，該企業再未有新的融資進展。公司一系列困境也浮出水面。從2022年開始，營收大幅下滑，虧損也不斷擴大，2022年，公司的營收僅爲270萬美元，相比上一年下降46%，虧損擴大11%至2.046億美元，年末現金和短期投資爲1.57億美元。

這些財務困境導致公司在2022年開始裁員，並在2023年進一步削減員工人數，從631人減少至494人。業務規模也不斷縮減，先是裁撤挪威、日本和韓國的辦事處，再是宣佈退出中國市場，大幅縮減在華業務。很難說清誰是因果，Graphcore的商業化進程並不順利。

表面上看，Graphcore沒抓住關鍵客戶，尤其是錯失了一筆微軟的訂單，但深層次原因或許源於管理不善。據其前員工透露，Graphcore高管在商業和技術戰略上的失誤，以及AI市場發展方向的誤判，導致了士氣低落和人才流失。

Graphcore的前機器學習工程師曾向Sifted透露，公司早期的戰略失誤在於過分追求與大型企業如微軟的合作。這一決策導致公司忽視了與初創企業的合作機會，而這些合作最終被證明對Graphcore更爲有利。然而，公司花了多年時間才意識到這一點。

此外據其前員工說法，由於定位不明確和缺乏有效內部溝通，團隊方向感喪失，使得銷售團隊難以形成有效的銷售策略。與微軟的關鍵交易失敗，部分原因還歸咎於Graphcore軟件的不成熟。前機器學習團隊成員提到，軟件存在多處漏洞和問題，工程師難以及時解決，導致交易最終失敗。

商業戰略的不明確以及對客戶需求服務的不足，導致Graphcore的頂尖人才流失嚴重，包括硬件副總裁、系統高級副總裁和北美總經理，已轉投Meta和英特爾等競爭對手。

如今被軟銀集團納入麾下的Graphcore，獲得了暫時性的安全。軟銀集團作爲半導體IP大廠英國Arm公司的最大股東，被認爲將實現Graphcore與Arm之間的協同。判斷或許源自兩則新聞：

今年年初，有傳聞稱軟銀計劃籌措1000億美元成立一家AI芯片企業，軟銀創始人孫正義表示，希望該公司將與Arm互補；而今年5月，又傳Arm將成立新部門以開發AI芯片，目標是在2025年春季之前製造出原型產品，並於這年秋季開始大規模生產。

從長期來看，Graphcore的前景仍不明朗，Graphcore將需要更多資金來滿足現有需求。因爲在最新的年度報告中，Graphcore證實，它已經編制了一份截至2027年12月的詳細現金流預測，該預測表明，在達到計劃的現金流盈虧平衡點之前，集團需要進一步融資。

AI芯片的分野

Groq與Graphcore命運迥異：在Graphcore被收購同時，另一家號稱要追趕英偉達的創業公司Groq傳出融資消息。

The Information消息，Groq預計將完成3億美元融資，由貝萊德領投，估值飆升爲22億美元，一躍成爲新晉獨角獸。Groq的上一輪C輪融資還是在2021年，當時也吸引了3億美元的投資，投資者中不乏老虎基金等知名機構。

Groq誕生於2016年，與Graphcore一樣，是AI芯片創業的先行者。公司研發的LPU（Language Processing Unit，語言處理芯片）專爲大型語言模型量身定製，旨在降低能耗、提高效率，尤其在大型語言模型的推理任務上展現出卓越的性能。

割裂一幕由此產生。市場情緒兩極分化：有人加碼同時，也有人撤退。

據《星期日泰晤士報》報道，Graphcore的支持者紅杉資本，已將其所持股份減記爲0，而柏基投資也大幅下調了其投資份額，從去年7月的1190萬美元下調至今年7月的280萬美元。

與此同時，VC對GPU的需求和策略開始出現分歧。據The Information報道，A16z正在積極囤積GPU並出租給初創公司，顯示出對GPU瓶頸的長期預期。相反，紅杉資本則認爲GPU的限制已經達到頂峰，隨着GPU短缺狀況的緩解，GPU短缺的高峰期已經過去，警告投資者謹防資金消耗。

a16z在生成式AI領域佈局積極，過去兩年領投了19筆交易，投資額估計爲13億美元，這還不包括對xAI的重量級投資，此外，A16z 還籌集專項基金，明確其對基礎設施與應用的側重。反觀紅杉資本，雖同樣活躍，但注資規模較小，這些交易的總價值僅爲4億美元，聚焦小型初創項目。

市場分化趨勢不止於AI芯片，一位投資人告訴我，人形機器人與大模型領域同樣有分化跡象，今年尤爲明顯。

“與去年相比，僅憑概念拿融資已不再可行，投資人更關注產品和市場表現，有實際進展的團隊更容易獲得追加投資。而對於企業來說，融資環境變得更加嚴苛，高估值和昂貴的價格使得許多中腰部投資機構望而卻步，市場呈現出‘看多投少’的現象。”

更直白一點講，留給新進入者機會越來越少，而最終留在場上的人，“可能會成功，可能會慘敗，要麼一點痕跡也沒留下。”