El panorama: Los algoritmos de IA se están extendiendo rápidamente y la demanda de GPU y otros chips especializados diseñados para acelerar las cargas de trabajo de IA aumenta continuamente. Graphcore podría ofrecer una alternativa interesante a las GPU de Nvidia, pero a pesar de su potencial, la compañía está luchando por atraer compradores para sus productos y ahora está a la venta.
Después de su fallido intento de capitalizar la reciente moda de la inteligencia artificial, Graphcore aparentemente está buscando un comprador entre las organizaciones extranjeras interesadas en aplicaciones de chips de IA. La empresa británica de semiconductores sin fábrica ha desarrollado una línea de Unidades de Procesamiento de Inteligencia (IPU), que presentan un diseño masivamente paralelo capaz de albergar un modelo completo de aprendizaje automático dentro del procesador.
Graphcore se refiere a su chips de la UIP como los procesadores más complejos del mundo. En colaboración con la pila de software Poplar SDK, la última unidad IPU de Graphcore (Colossus MK2 GC200 IPU) cuenta con 59,4 mil millones de transistores, 1,472 núcleos de procesador y 900 MB de caché RAM integrada «sin precedentes», suficiente para ejecutar casi 9,000 subprocesos de programas paralelos independientes simultáneamente.
A pesar de sus impresionantes especificaciones, los chips IPU no se venden tan bien como se esperaba. Graphcore fue valorada en 2.800 millones de dólares en su última ronda de financiación en 2020, y los rumores actuales sugieren que la empresa ahora podría venderse por alrededor de 500 millones de dólares. Según fuentes de The Telegraph, compradores potenciales puede incluir Arm, SoftBank e incluso OpenAI, la empresa que desarrolló ChatGPT.
Las empresas involucradas en el asunto no proporcionaron comentarios directos, mientras que una fuente mencionó que Arm no participó en ninguna discusión sobre una posible adquisición. Graphcore necesita urgentemente efectivo, pero parece tener dificultades para recaudar fondos adicionales para evitar hundirse. Los ingresos del año pasado cayeron un 46 por ciento, mientras que las pérdidas aumentaron.
Como destacó el director ejecutivo de Graphcore, Nigel Toon, hace algunos años, los chips IPU deberían, en teoría, ser bastante eficaces a la hora de realizar los cálculos paralelos masivos que necesitan los algoritmos de IA. Podrían superar a las GPU actuales y, al mismo tiempo, utilizar mucha menos energía.
El uso de energía está empezando a convertirse en un problema importante para los servicios de IA generativa, ya que las GPU tradicionales requieren mucha energía y no se esperan mejoras en el corto plazo. De hecho, OpenAI podría transformar el diseño de chip masivamente paralelo desarrollado por Graphcore en una plataforma de hardware de nueva generación para sus futuros modelos de lenguajes grandes, aunque todavía no hay nada seguro.