据英国《每日电讯报》报道，英国AI芯片公司Graphcore（Graphcore（GraphCore）正在探索向国外买家出售的可能性。 Graphcore可能会大量出售其股份，以获得尽可能多的现金来支持公司的发展，并希望以5亿美元的价格出售。 《每日电讯报》将ARM、OpenAI和软银列为Graphcore的潜在买家，但实际上Graphcore根本没有接触过这些公司。 
Graphcore“卖”的消息也收到了来自其他渠道的反馈。 其股东之一Chrysalis**提到，其投资组合中的一家公司正在寻找买家，同时大幅提高Graphcore的估值。 另一家Graphcore投资者Berkey Investments也提高了对Graphcore的估值。 Graphcore成立于2016年，旨在为数据中心设计AI芯片，是英国半导体行业的顶级明星。 有人称它为英国英伟达，有人称它为英国寒武纪。 Graphcore的芯片被称为IPU（智能处理单元），据称比CPU和GPU更适合AI，将训练和推理合二为一，提供高可靠性、低延迟、易于部署和更高的能效，性能优于传统GPU。 截至2020年底，Graphcore收到222亿美元E轮融资，估值277亿美元（当时约合人民币180亿元人民币）。 当时，Graphcore预计会有4个4亿美元现金。 研发芯片消耗资金的速度，用“流水”来形容是缓慢的。 去年10月，Graphcore因持续亏损而寻求新一轮融资。 根据一份文件，Graphcore的税前亏损扩大了11%至246亿美元; 收入下降了 46%，仅为 270 万美元。 为了告知潜在投资者，Graphcore表示：“与GPU相比，我们在性能和成本效益方面取得了令人振奋的成果，这为我们在未来几年的商业成功奠定了基础。 “但最终，我没有和投资者谈过。 Graphcore的创始人Simon Knowles和Nigel Thune是半导体行业的资深人士。 特别是诺尔斯，他毕业于剑桥大学，获得电子工程学位，并且是最早在皇家信号和雷达局工作的人之一，致力于用神经网络翻译人类语言。 90 年代，他创立了制造网络设备的独角兽公司 element14，并于 2000 年创办了 64亿美元被出售给半导体巨头博通。 
2002 年，Knowles 和 Thun 创立了 3G 蜂窝调制解调器芯片公司 ICERA，并于 2011 年从 436亿美元被出售给英伟达。 这两个人都有很多销售公司的经验。 卖掉公司后，兄弟俩想着一起做点什么，想着做物联网，想着AI，重新设计芯片架构来挑战X86。 当他们喝酒（真的喝酒）时，他们分析：挑战英特尔，成功的概率有点低（最终，ARM做到了）; 物联网太无聊了，物联网最重要的数据都是由AI处理的。 人工智能似乎有一个美好的未来，不久前，吴恩达在谷歌大脑中主持了一个深度学习项目，让机器学会寻找猫，让人工智能声名鹊起。 机器学习需要芯片，当时谷歌正在为“猫芯片”寻找英伟达GPU，Knowles和Thun隐约感觉到AI需要使用专门的芯片来处理低精度但海量的数据并快速响应。 2012年初，两人决定选择AI方向，成立了一家芯片公司。 不过，当时AI还处于初期，在投资圈并不火爆，所以AI芯片更难解释，既不容易招人，也不容易筹集资金。 直到 2016 年谷歌推出张量处理器，业界才发现，除了 NVIDIA 的 GPU 之外，还有其他处理 AI 计算的方式，打开了一个新的市场。 2016年，Graphcore推出。 之后，也是今天OpenAI的一点含义，被VC热捧，有红衫、白鸡等知名机构，也有三星电子、戴尔、Microsoft等产业资本。 截至2020年底，共有7家1亿美元，估值近28亿美元，成为欧洲估值最高的芯片初创公司。 Graphcore知道自己无法与英伟达竞争，但诺尔斯有个意见：只要它的芯片在某些方面比英伟达的GPU好，他们就不用担心吃喝。 例如，材料化学、医学。 
Graphcore不销售芯片，而是以云服务的形式提供其芯片的AI算力。 唯一的例外是中国市场，芯片出售给客户并安装在国内。 时任大中华区总经理的陆涛曾解释道，“这些大用户，尤其是顶级用户的自建（数据中心）行为，让我们发现他们更愿意以硬件的形式提供服务。 云也非常重要，但我们希望Graphcore成为中国云供应商产品的一部分，而不是成为Graphcore品牌的云。 “2022年ChatGPT的问世，开启了生成式AI时代，英伟达的营收和股价都达到了历史高位。 Graphcore的情况越来越糟。 据国外**报道，Graphcore最大的问题在于它处于当今的境地，而最大的问题是战略摇摆不定。 创始人缺乏战略决心，一会儿追逐这个热点，一会儿追逐那个热点，决策上屡屡犯错。 其次，Graphcore的软件仍然存在问题，这很可能是失去Microsoft大客户的原因。 相比之下，英伟达已经构建了像CUDA这样的计算平台，使其GPU尽可能适合用户的产品，用户可以轻松上手。 第三，生成式人工智能已经上升到技术军备竞赛的水平，容错能力很低。 不管是大厂还是小厂，训练大型语言模型的首选就是久经考验的NVIDIA GPU，他们不敢把自己的命运交到Graphcore这样的创业公司手中。 
销售越差，他们拥有的融资就越少。 Graphcore陷入了恶性循环。 去年10月，由于人工智能禁令，Graphcore不得不削减其中国业务部门。 其在中国的业务关闭是其资金短缺的重要原因之一。 图恩曾经非常看好中国市场，认为中国市场将贡献20%-25%的收入。 一代明星企业正在等待命运的判决。