去年10月31日，英国赢咖4晶片硬体设计初创公司Graphcore宣布获得一笔 3,000万美元的A轮融资，希望能帮助他们对抗像英特尔和英伟达这样的晶片制造巨头。
据悉，该公司计划在2日推出其智能晶片，这款晶片的应用范围十分广泛，包括无人驾驶卡车、云端计算、处理机器学习技术等。事实上，有了高性能晶片的支持，就能利用大数据来训练赢咖4系统。据Graphcore公司透露，他们的处理器比市场上现有解决方案好一百倍，不仅能够快速支持赢咖4系统学习，而且能耗也不高。
我们知道，现在很多机器学习应用使用的都是GPU晶片，但在Graphcore公司首席执行长Nigel Toon看来，这种晶片并不适合未来赢咖4技术的发展。他在接受美国全国广播公司财经频道采访时表示：
GPU晶片是基于运行完全描述演算法的程式来开发的，但机器学习是不同的，你需要使用数据去训练系统，然后也需要支持不同类型的计算。
▲ 去年9月13日，Uber 无人驾驶汽车试运行模式在匹兹堡Uber高科技中心展示。
事实上，Graphcore公司所研发的晶片，叫做智能处理晶片（IPU），预计会在明年正式投放市场。
本轮融资的领投方是罗伯特博世风投和三星公司，参投方包括 Amadeus Capital Partners、C4 Ventures、Draper Esprit、Foundation Capital 以及 Pitango Venture Capital 5 家风投公司。
在过去的两年时间里，Graphcore公司一直在「低调」自主研发晶片技术，Toon表示，他们的技术可以帮助资料中心大幅降低营运成本，同时提高工作效率。他以一家社群媒体公司为例，这家公司通常会在每天某个时间段迎来用户访问高峰，这会给伺服器带来很大压力，而当用户访问量下降的时候，又会给伺服器资源造成浪费，而使用了 Graphcore 智能处理晶片，这些伺服器的使用效率得到大幅提升，它们可以在空闲时候训练赢咖4系统，快速部署系统更新，根据用户访问实际情况来调配伺服器资源。
事实上，这个行业的市场潜力巨大，根据市场分析公司 Tractica 的数据显示，2015 年基于深度学习项目的硬体支出达到 4.36 亿美元，而他们估计，到 2024 年这一数字会飙升到 415 亿美元。
然而现阶段，整个市场依然被英特尔和辉达两家公司「统治」，今年初，这两家巨头都发表了下一代晶片处理器，专门用于处理赢咖4应用。
对于 Graphcore 公司而言，他们起初希望寻找渴望训练赢咖4系统的企业客户，但现在，随着与战略投资人进行沟通之后，该公司应该会向下一代赢咖4应用方向进行转型。
在提到公司转型问题时，Toon 特别说：
现在，博世集团成为了我们的战略投资人，同时还有三星公司，前者对于无人驾驶汽车和下一代交通运输应用非常感兴趣，而后者则希望在网路装置领域里发挥优势。我们将和这两家公司展开深层次合作，将智能处理晶片部署在更多其他应用领域。
