一家明星公司，估值砍掉164亿

本文来自微信公众号：投中网 （ID：China-Venture），作者：李婉题，编辑：曹玮钰，题图来自：视觉中国

又一家AI企业被低价收购。

Graphcore，这家号称“英国版英伟达”的AI芯片企业，在E轮融资后因资金紧张、运营困难陷入困境，最终被软银收购。

按照业内传闻，整个交易总额可能达到约4亿英镑（约合5亿美元，35.60亿元人民币）。

尽管Graphcore联合创始人兼CEO Nigel Toon曾表示5亿美元的数字不准确，但按业内广泛猜测，该收购价格大约就在4亿英镑左右，比Graphcore上轮融资时估值28亿美元缩水82%左右，实际软银仅用2折价值买下Graphcore。

Graphcore的革新在于IPU，代表着一种新型AI加速器，也因此备受资本市场关注。自2016年创立以来，四年内共筹集超6亿美元融资，估值一度达到近30亿美元。

投资者不乏AlphaGo之父、DeepMind联合创始人Demis Hassabis，OpenAI联合创始人Greg Brockman等AI领域的学术级投资人，还有红杉资本等明星机构投资者，微软、戴尔、三星、宝马等知名企业作为战略投资者亦参与其中。

不过，大笔融资并未助其站稳脚跟。

因商业化进程不畅，亏损不断扩大，Graphcore不得不裁员，关闭全球多地办事处。软银的收购虽然为Graphcore提供了一线生机，但其背后的原因值得探究，包括错失大客户订单、商业化战略的飘忽不定以及内部沟通的缺失，也为AI初创企业敲响了警钟。

值得深思的一幕还在于，红杉资本早已经将其手中Graphcore的投资减计至0。除Graphcore自身问题外，也反映出投资者对GPU市场的担忧，The Information曾报道，红杉资本认为GPU的限制已经达到顶峰，需警惕可能带来的损失。

一个对比是，几乎同一时间点，另一家号称要追赶英伟达的创业公司Groq，传出将完成3亿美元的融资，估值飙升至22亿美元，跻身行业新晋独角兽。有人谨慎，有人加码，在AI行业，投资理念再次走向新的分野。

一家E轮公司卖身始末

Graphcore由两位多年好友创立，其中一位联合创始人曾成功创办并出售芯片公司给业界巨头博通和英伟达。这一背景也带给Graphcore在AI芯片领域的前瞻性视角。

Graphcore的另辟蹊径在于其IPU，一款专为人工智能量身定制的芯片，它号称不仅能在边缘计算和终端设备上胜任，还被设计为同时提升AI训练和推理能力的高效解决方案，从而替代传统的CPU、GPU。

尽管市场上AI芯片命名繁多，如DPU（数据流处理单元）、NPU（神经处理单元）、EPU（情感处理单元）等，但Graphcore坚持强调IPU非营销噱头，而是真正意义上的智能计算革新。

Graphcore的高级副总裁兼中国区总经理卢涛曾指出现有计算架构的局限性。他解释说，尽管CPU和GPU在处理科学和高性能计算任务时表现出色，但它们在AI算法处理方面却未能充分发挥潜力。这为Graphcore的IPU提供了一个突破口，其设计能够同时高效地处理训练和推理任务，显著提升了智能计算的性能。

卢涛还提到了IPU在适应AI领域多样化需求方面的另一项创新。IPU不仅优化了对低精度数据模型的处理，还特别适配了AI中极为关键的贝叶斯和马尔科夫网络。这种多维度的优化策略，或许在一定层面展现了Graphcore在推动AI技术发展方面的前瞻性和专业性。

Graphcore的革新，甚至被英国半导体之父、Arm联合创始人Hermann赞誉为“计算机史上的第三次革命”：“在计算机历史上只发生过三次革命，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芯片产品Colossus Mk1，到2020年公布第二代IPU GC200，Graphcore宣称在计算、内存和通信等性能方面取得了重要突破，超过了英伟达的A100 GPU，合作商也已囊括微软、百度、Qwant、Citadel、帝国理工学院、牛津大学等多个合作伙伴、云计算厂商、研究实验室及高校等。

随着英伟达在AI领域带火了加速计算的概念，Graphcore的IPU代表的一种新型AI加速器也备受资本市场关注。宝马、博世、戴尔、微软、三星等巨头纷纷参与投资，亦不乏红杉资本、BaillieGifford等明星机构，至2020年底，Graphcore累积获融资超6亿美元，估值也一度达到27.7亿美元（约合201.38亿元人民币）。

然而高点之后是一路滑坡。

自2020年底的E轮融资之后，该企业再未有新的融资进展。公司一系列困境也浮出水面。从2022年开始，营收大幅下滑，亏损也不断扩大，2022年，公司的营收仅为270万美元，相比上一年下降46%，亏损扩大11%至2.046亿美元，年末现金和短期投资为1.57亿美元。

这些财务困境导致公司在2022年开始裁员，并在2023年进一步削减员工人数，从631人减少至494人。业务规模也不断缩减，先是裁撤挪威、日本和韩国的办事处，再是宣布退出中国市场，大幅缩减在华业务。很难说清谁是因果，Graphcore的商业化进程并不顺利。

表面上看，Graphcore没抓住关键客户，尤其是错失了一笔微软的订单，但深层次原因或许源于管理不善。据其前员工透露，Graphcore高管在商业和技术战略上的失误，以及AI市场发展方向的误判，导致了士气低落和人才流失。

Graphcore的前机器学习工程师曾向Sifted透露，公司早期的战略失误在于过分追求与大型企业如微软的合作。这一决策导致公司忽视了与初创企业的合作机会，而这些合作最终被证明对Graphcore更为有利。然而，公司花了多年时间才意识到这一点。

此外据其前员工说法，由于定位不明确和缺乏有效内部沟通，团队方向感丧失，使得销售团队难以形成有效的销售策略。与微软的关键交易失败，部分原因还归咎于Graphcore软件的不成熟。前机器学习团队成员提到，软件存在多处漏洞和问题，工程师难以及时解决，导致交易最终失败。

商业战略的不明确以及对客户需求服务的不足，导致Graphcore的顶尖人才流失严重，包括硬件副总裁、系统高级副总裁和北美总经理，已转投Meta和英特尔等竞争对手。

如今被软银集团纳入麾下的Graphcore，获得了暂时性的安全。软银集团作为半导体IP大厂英国Arm公司的最大股东，被认为将实现Graphcore与Arm之间的协同。判断或许源自两则新闻：

今年年初，有传闻称软银计划筹措1000亿美元成立一家AI芯片企业，软银创始人孙正义表示，希望该公司将与Arm互补；而今年5月，又传Arm将成立新部门以开发AI芯片，目标是在2025年春季之前制造出原型产品，并于这年秋季开始大规模生产。

从长期来看，Graphcore的前景仍不明朗，Graphcore将需要更多资金来满足现有需求。因为在最新的年度报告中，Graphcore证实，它已经编制了一份截至2027年12月的详细现金流预测，该预测表明，在达到计划的现金流盈亏平衡点之前，集团需要进一步融资。

AI芯片的分野

Groq与Graphcore命运迥异：在Graphcore被收购同时，另一家号称要追赶英伟达的创业公司Groq传出融资消息。

The Information消息，Groq预计将完成3亿美元融资，由贝莱德领投，估值飙升为22亿美元，一跃成为新晋独角兽。Groq的上一轮C轮融资还是在2021年，当时也吸引了3亿美元的投资，投资者中不乏老虎基金等知名机构。

Groq诞生于2016年，与Graphcore一样，是AI芯片创业的先行者。公司研发的LPU（Language Processing Unit，语言处理芯片）专为大型语言模型量身定制，旨在降低能耗、提高效率，尤其在大型语言模型的推理任务上展现出卓越的性能。

割裂一幕由此产生。市场情绪两极分化：有人加码同时，也有人撤退。

据《星期日泰晤士报》报道，Graphcore的支持者红杉资本，已将其所持股份减记为0，而柏基投资也大幅下调了其投资份额，从去年7月的1190万美元下调至今年7月的280万美元。

与此同时，VC对GPU的需求和策略开始出现分歧。据The Information报道，A16z正在积极囤积GPU并出租给初创公司，显示出对GPU瓶颈的长期预期。相反，红杉资本则认为GPU的限制已经达到顶峰，随着GPU短缺状况的缓解，GPU短缺的高峰期已经过去，警告投资者谨防资金消耗。

a16z在生成式AI领域布局积极，过去两年领投了19笔交易，投资额估计为13亿美元，这还不包括对xAI的重量级投资，此外，A16z还筹集专项基金，明确其对基础设施与应用的侧重。反观红杉资本，虽同样活跃，但注资规模较小，这些交易的总价值仅为4亿美元，聚焦小型初创项目。

市场分化趋势不止于AI芯片，一位投资人告诉我，人形机器人与大模型领域同样有分化迹象，今年尤为明显。

“与去年相比，仅凭概念拿融资已不再可行，投资人更关注产品和市场表现，有实际进展的团队更容易获得追加投资。而对于企业来说，融资环境变得更加严苛，高估值和昂贵的价格使得许多中腰部投资机构望而却步，市场呈现出‘看多投少’的现象。”

更直白一点讲，留给新进入者机会越来越少，而最终留在场上的人，“可能会成功，可能会惨败，要么一点痕迹也没留下。”

本文来自微信公众号：投中网 （ID：China-Venture），作者：李婉题，编辑：曹玮钰