“我擔心總有一天技術將超越我們的人際互動；那么，這個世界將出現一個充滿傻瓜的時代。”
——愛因斯坦
科技總是向前發展的，愛因斯坦的擔憂好像快要實現了？
在全球抗擊疫情的背景當下，當人與人之間的交往開始受限時，人工智能即被賦予了更多的期待和重任。從20世紀50年代起，人工智能的發展經歷了一次平穩發展期（20世紀90年代）和三次浪潮期（20世紀60年代、20世紀70-80年代、2005年至今）。Graphcore高級副總裁兼中國區總經理盧濤在接受記者采訪時表示：“在我們看來，AI產業已經基本上結束了初期，大量商業場景、應用邏輯已經被證明了確實非常有價值，所以我個人認為AI即將進入產業大規模的蓬勃發展，并落地在各種各樣的行業應用里。”
Graphcore高級副總裁兼中國區總經理 盧濤
從2016成立的初創公司到西方半導體業唯一的“獨角獸”，Graphcore的“人生”可謂開掛般精彩。2016年6月，Graphcore于英國布里斯托正式成立。2019年11月，公司正式對外宣布IPU產品已經量產，同時公布了微軟、Qwant、Citadel等早期合作客戶。2020年底，Graphcore的估值為27.7億美元，較兩年前高了10億多美元。Graphcore的產品主要有三大類型：專為AI從零設計的IPU處理器、Poplar軟件棧和開發工具以及IPU平臺。
從AI芯片到超大規模集群——IPU硬件與系統
擁抱主流，擁抱開源——IPU軟件與生態
在市場應用方面，數據中心、高校研究機構、醫療、金融、汽車等領域均為Graphcore產品的落地行業。
企業級通用AI解決方案——IPU應用與案例
2019年， Graphcore攜其IPU登陸中國市場，以期在中國市場大展拳腳。在盧濤看來，中國市場對于Graphcore有如下兩個意義：第一，中國是全球領先的AI應用市場，當然對計算的要求會很高，市場潛力也大；第二，中國更加強調產品的落地、大批量的部署以及快速迭代、快速執行的能力。在各種各樣的場景做快速落地，對于公司本身技術棧的打磨以及團隊執行力的打磨都有十分重要的意義。“相對于其他國家，中國在整體政策上是非常支持和寬容的，所以我國產生了大量非常巨型的互聯網公司和AI公司。這是AI產業在中國一個特點，基本也是全球領先的。”盧濤如是說，“另外中國非常擅長在短時間內把各種各樣創新的技術做成一個真正落地的大批量應用。” 盧濤補充道。
盧濤表示，從2020年12月份第二代產品量產之后，Graphcore在落地角度已取得了很多的進展，其中最快的是互聯網行業中的自然語言處理相關業務，例如搜索等。此外，公司目前在智能零售領域也有一些進展，例如在零售場景內通過AI的方式幫助店鋪做BI等。同樣向好發展的還有金融和科研領域。
當被問及Graphcore對中國市場的愿景時，盧濤表示：“在公司未來的全球版圖里，我們對中國市場的整體表現是有非常高的期望的，這個可以從我們全球的生意區域劃分角度看出來。我們公司在全球分為三個區域市場，一個中國、一個北美、一個其他。這也代表了中國市場在全公司版圖里面重大的意義。在進入中國市場將近兩年的時間里，我們組建了自己的團隊，打磨了頭部應用的落地，我們看到了市場對于IPU應用的需求已經到了一個即將爆發的階段了，這個是很大的驅動力，我們想要找一個非常強的合作伙伴，一起來迎接這個井噴和爆發。”
因此，作為Graphcore中國Go-To-Market戰略的核心支柱之一，4月21日，Graphcore與神州數碼集團在北京簽署合作協議。盧濤表示：“跟神州數碼的合作中，我們主要打造垂直行業的應用案例，并希望通過神州數碼龐大的市場能力，在全產業里面鋪開。我們跟神州數碼合作包括兩塊，第一，共同進行客戶方面的探索，第二，通過神州數碼，共同探索一些合適的分銷商、增值服務商等，更加貼近用戶，一起把這個產品在更多用戶里進行落地。”
根據雙方簽署的總代協議，神州數碼正式獲得Graphcore產品的總代資質，將為Graphcore在中國范圍內搭建覆蓋各區域和各級城市、覆蓋各個垂直細分市場的立體化分銷渠道網絡，并共同為IPU系統產品和解決方案提供銷售助力與相關服務。代理的產品范圍為以IPU系統和解決方案為主的IPU全線產品。自此，Graphcore可以通過全國的各級分銷商快速響應并滿足全國各地客戶的購買需求，更快地交付IPU系統和服務。
當記者問及芯片的產能問題是否會影響到雙方的合作時，盧濤表示：“在產能問題上，整體供應鏈確實非常緊張，我們也做了一些工作，尤其晶圓做了備貨，如果全部用完的話要進一步跟臺積電協調產能。我們跟臺積電的關系還是不錯的，尤其去年臺積電在一次技術峰會上公開表示，他們在3nm上會重點跟Graphcore合作，而不是其他廠商。所以即使用完了備貨，臺積電也能給予支持。”
Graphcore產品在科研領域的落地細節同樣值得關注。盧濤對記者表示，在國際上，布里斯托大學利用IPU在做應用物理方面前瞻性的研究，該校研究人員在發布的論文中分析了科研中通常由HPC高性能計算機處理的事情，是如何通過IPU來處理以及通用性如何等內容；Graphcore同倫敦帝國理工學院也合作了機器人項目的相關研究；還于2020年底跟加州大學伯克利分校、谷歌大腦一起進行了如何在并行的大規模計算環境里提高訓練效率的研究項目。而在國內，盧濤表示，Graphcore已收到40余家國內科研機構和高校的合作邀請，目前都在有序推進中。