Graphcore加速深耕中国市场， 创造AI计算新未来

科技总是向前发展的，爱因斯坦的担忧好像快要实现了？

在全球抗击疫情的背景当下，当人与人之间的交往开始受限时，人工智能即被赋予了更多的期待和重任。从20世纪50年代起，人工智能的发展经历了一次平稳发展期（20世纪90年代）和三次浪潮期（20世纪60年代、20世纪70-80年代、2005年至今）。Graphcore高级副总裁兼中国区总经理卢涛在接受记者采访时表示：“在我们看来，AI产业已经基本上结束了初期，大量商业场景、应用逻辑已经被证明了确实非常有价值，所以我个人认为AI即将进入产业大规模的蓬勃发展，并落地在各种各样的行业应用里。”

Graphcore高级副总裁兼中国区总经理 卢涛

从2016成立的初创公司到西方半导体业唯一的“独角兽”，Graphcore的“人生”可谓开挂般精彩。2016年6月，Graphcore于英国布里斯托正式成立。2019年11月，公司正式对外宣布IPU产品已经量产，同时公布了微软、Qwant、Citadel等早期合作客户。2020年底，Graphcore的估值为27.7亿美元，较两年前高了10亿多美元。Graphcore的产品主要有三大类型：专为AI从零设计的IPU处理器、Poplar软件栈和开发工具以及IPU平台。

从AI芯片到超大规模集群——IPU硬件与系统

拥抱主流，拥抱开源——IPU软件与生态

在市场应用方面，数据中心、高校研究机构、医疗、金融、汽车等领域均为Graphcore产品的落地行业。

企业级通用AI解决方案——IPU应用与案例

2019年， Graphcore携其IPU登陆中国市场，以期在中国市场大展拳脚。在卢涛看来，中国市场对于Graphcore有如下两个意义：第一，中国是全球领先的AI应用市场，当然对计算的要求会很高，市场潜力也大；第二，中国更加强调产品的落地、大批量的部署以及快速迭代、快速执行的能力。在各种各样的场景做快速落地，对于公司本身技术栈的打磨以及团队执行力的打磨都有十分重要的意义。“相对于其他国家，中国在整体政策上是非常支持和宽容的，所以我国产生了大量非常巨型的互联网公司和AI公司。这是AI产业在中国一个特点，基本也是全球领先的。”卢涛如是说，“另外中国非常擅长在短时间内把各种各样创新的技术做成一个真正落地的大批量应用。” 卢涛补充道。

卢涛表示，从2020年12月份第二代产品量产之后，Graphcore在落地角度已取得了很多的进展，其中最快的是互联网行业中的自然语言处理相关业务，例如搜索等。此外，公司目前在智能零售领域也有一些进展，例如在零售场景内通过AI的方式帮助店铺做BI等。同样向好发展的还有金融和科研领域。

当被问及Graphcore对中国市场的愿景时，卢涛表示：“在公司未来的全球版图里，我们对中国市场的整体表现是有非常高的期望的，这个可以从我们全球的生意区域划分角度看出来。我们公司在全球分为三个区域市场，一个中国、一个北美、一个其他。这也代表了中国市场在全公司版图里面重大的意义。在进入中国市场将近两年的时间里，我们组建了自己的团队，打磨了头部应用的落地，我们看到了市场对于IPU应用的需求已经到了一个即将爆发的阶段了，这个是很大的驱动力，我们想要找一个非常强的合作伙伴，一起来迎接这个井喷和爆发。”

因此，作为Graphcore中国Go-To-Market战略的核心支柱之一，4月21日，Graphcore与神州数码集团在北京签署合作协议。卢涛表示：“跟神州数码的合作中，我们主要打造垂直行业的应用案例，并希望通过神州数码庞大的市场能力，在全产业里面铺开。我们跟神州数码合作包括两块，第一，共同进行客户方面的探索，第二，通过神州数码，共同探索一些合适的分销商、增值服务商等，更加贴近用户，一起把这个产品在更多用户里进行落地。”

根据双方签署的总代协议，神州数码正式获得Graphcore产品的总代资质，将为Graphcore在中国范围内搭建覆盖各区域和各级城市、覆盖各个垂直细分市场的立体化分销渠道网络，并共同为IPU系统产品和解决方案提供销售助力与相关服务。代理的产品范围为以IPU系统和解决方案为主的IPU全线产品。自此，Graphcore可以通过全国的各级分销商快速响应并满足全国各地客户的购买需求，更快地交付IPU系统和服务。

当记者问及芯片的产能问题是否会影响到双方的合作时，卢涛表示：“在产能问题上，整体供应链确实非常紧张，我们也做了一些工作，尤其晶圆做了备货，如果全部用完的话要进一步跟台积电协调产能。我们跟台积电的关系还是不错的，尤其去年台积电在一次技术峰会上公开表示，他们在3nm上会重点跟Graphcore合作，而不是其他厂商。所以即使用完了备货，台积电也能给予支持。”

Graphcore产品在科研领域的落地细节同样值得关注。卢涛对记者表示，在国际上，布里斯托大学利用IPU在做应用物理方面前瞻性的研究，该校研究人员在发布的论文中分析了科研中通常由HPC高性能计算机处理的事情，是如何通过IPU来处理以及通用性如何等内容；Graphcore同伦敦帝国理工学院也合作了机器人项目的相关研究；还于2020年底跟加州大学伯克利分校、谷歌大脑一起进行了如何在并行的大规模计算环境里提高训练效率的研究项目。而在国内，卢涛表示，Graphcore已收到40余家国内科研机构和高校的合作邀请，目前都在有序推进中。