SoftBank übernimmt Graphcore für AI-Chip-Technologie

SoftBank übernimmt britischen KI-Chip-Entwickler Graphcore

Graphcore, ein britischer Entwickler von KI-Chips, wurde vom japanischen Technologieriesen SoftBank für einen Betrag zwischen 400 und 500 Millionen Dollar übernommen. Zunächst als potenzieller Konkurrent für Riesen wie Nvidia und AMD angesehen, gelang es Graphcore nicht, von der KI-Boom zu profitieren. Der Übernahme ging eine finanzielle Schieflage von Graphcore voraus, welche eine signifikante Finanzierung bis Mai 2024 benötigte, um zu überleben. SoftBank, das bereits seit längerem eine Mehrheitsbeteiligung an Arm hält, zeigte sich als wahrscheinlichster Käufer.

Graphcore wird als hundertprozentige Tochtergesellschaft unter SoftBank weitergeführt, während das Unternehmen seinen Namen und den Hauptsitz in Bristol beibehält. Zudem unterhält das Unternehmen Niederlassungen in Cambridge, London, Gdansk und Hsinchu, während zuvor geschlossene Niederlassungen in Norwegen, Japan und Südkorea weiterhin geschlossen bleiben. Nigel Toon, Mitgründer und CEO von Graphcore, wird das Unternehmen weiterhin leiten.

Die Investition von SoftBank ist Teil seiner Mission, die Entwicklung von Next-Generation-Semikonductoren und Compute-Systeme zu unterstützen, welche für die Reise zum künstlichen Allgemeinen Intelligenz (AGI) unerlässlich sind. Vikas J. Parekh, Managing Partner bei SoftBank Investment Advisers, zeigte sich begeistert von der Zusammenarbeit, wobei er das Potenzial von Grundlagemodellen, generativer KI-Anwendungen und neuen wissenschaftlichen Entdeckungsansätzen hervorhob.

Toon begrüßte die Partnerschaft mit SoftBank, die er als Anerkennung von Graphcores transformativer AI-Technologien wertet. Er betonte die wachsende Nachfrage nach AI-Compute und die Notwendigkeit, Effizienz, Robustheit und rechnerische Leistungsfähigkeit zu steigern, um das volle Potenzial von AI freizusetzen. Die zukünftige Ausrichtung für Graphcore unter SoftBank bleibt ungewiss, eine strategische erste Maßnahme könnte jedoch in der Lizenzierung des geistigen Eigentums an Arm bestehen.

Schlüsselpunkte

• SoftBank übernimmt Graphcore für 400-500 Millionen Dollar.
• Graphcore wird eine Tochtergesellschaft bleiben und die Operationen in Bristol fortführen.
• CEO Nigel Toon bleibt in der Leitung, betont die Nachfrage nach AI-Compute.
• SoftBank sieht Potenzial in AI-Technologien und rechnerischer Leistung.
• Zukünftige Schritte ungewiss, eine Lizenzierung von IP an Arm könnte jedoch eine Option sein.

Analyse

Durch die Übernahme von Graphcore durch SoftBank wird der finanzielle Bedrängnis des KI-Chip-Designers begegnet und Graphcore in eine breitere Semikonduktor-Strategie integriert. Diese Maßnahme stärkt SoftBanks Portfolio im Bereich AI und Next-Generation Computing, wodurch Einfluss auf Nvidias und AMDs Marktdynamiken genommen werden könnte. Kurzfristig gewinnt Graphcore Stabilität und Ressourcen, langfristig könnte die Integration mit SoftBank neue AI-Anwendungen und wissenschaftliche Entdeckungen hervorbringen. Die Lizenzierung von Graphcores geistigem Eigentum an Arm könnte SoftBanks Wettbewerbsvorteile im Bereich der Semikonduktor-Technologie erhöhen.

Haben Sie Gewusst?

• Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI):
  • Definition: AGI bezieht sich auf eine Art von künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, Wissen auf eine Weise zu verstehen, zu lernen und anzuwenden, die sich nicht von menschlicher Intelligenz in allen Bereichen unterscheidet.
  • Bedeutung: Im Gegensatz zu enger AI, die auf eine einzige Aufgabe spezialisiert ist, wäre AGI in der Lage, jede intellektuelle Aufgabe auszuführen, die ein Mensch erledigen kann, was es zu einem transformativem Ziel in der AI-Forschung und -Entwicklung macht.
• Grundlagemodelle:
  • Definition: Grundlagemodelle sind groß angelegte AI-Modelle, die im Voraus auf eine breite Palette von Daten trainiert wurden. Sie können für spezifische Aufgaben nachgeschärft werden. Sie sind die Grundlage für viele moderne AI-Anwendungen, wie z.B. die Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision.
  • Wichtigkeit: Diese Modelle sind entscheidend für die Weiterentwicklung von AI-Fähigkeiten, da sie eine robuste Grundlage für verschiedene Anwendungen bieten, die die Notwendigkeit reduzieren, umfangreiche Daten und rechnerische Ressourcen für jede neue Aufgabe bereitzustellen.
• Generative AI-Anwendungen:
  • Definition: Generative AI bezieht sich auf Algorithmen, die in der Lage sind, neues Material zu generieren, wie Texte, Bilder, Musik und mehr, auf Grundlage der Daten, mit der sie trainiert wurden.
  • Anwendungen: Diese Anwendungen reichen von der Erstellung realistischer Bilder und Videos, bis hin zur Erzeugung kohärenter Texte, was Implikationen in kreativen Industrien, Marketing und selbst in wissenschaftlichen Forschungen mit sich bringt.