收购完成，AI芯片制造商Graphcore“花落”软银

三星晶圆制造总裁兼总经理崔时荣（Siyoung Choi）说，我们真正生活在AI时代──生成式AI问世正在彻底改变科技格局。

在日前因财报指引不及预期而股价暴跌近9%后，软银集团旗下子公司Arm被曝出计划自研人工智能 （AI） 芯片，并力争在明年推出首批产品。

面对增长的市场，不论是手机厂商、应用厂商都在寻求创新路线。章立还指出：“如果涉及到芯片级层次的技术创新，厂商一定会选择和芯片公司优先合作，这样可以抹平不同机型和品牌之间的技术差异。越来越会从芯片的底层来发掘如何利用移动平台的技术打造创新的用户体验，未来一段时间生成式AI和芯片是强相关。”

【环球网科技综合报道】7月12日消息，据路透社报道，日本软银集团宣布已完成对人工智能芯片制造商Graphcore的收购，具体收购金额未对外公开。

值得注意的是，软银集团还是英国半导体巨头Arm公司的最大股东。软银此次收购Graphcore也被视为其在半导体领域深化布局的重要一步，有望在未来形成更加完善的产业链生态体系。

在人工智能领域，类脑芯片展现出诸多独特优势。首先，大规模并行的神经元结构使其计算能力远超传统芯片，能同时高效处理海量数据。其次，类脑芯片具备神经可塑性，可根据应用场景自主优化网络权重，不断提升智能化水平。此外，低功耗的事件驱动设计也使类脑芯片尤为适用于移动端和物联网等对能耗敏感的领域。

得益于AI大模型数据训练的需求驱动，多个巨头公司纷纷押注AI芯片领域。这其中，英伟达独占鳌头，其他芯片巨头也在持续发力以希望在强劲发展的AI芯片市场占据一席之地。例如，英特尔4月推出新一代AI芯片Gaudi 3；AMD首席执行官苏姿丰本月初也强调，为了加速追赶英伟达，今年晚些时候新AI芯片即将登场。

类脑芯片是一种全新的处理器,其设计灵感来自于模仿人脑神经系统的结构和功能。不同于传统的基于冯·诺依曼架构的CPU/GPU芯片,类脑芯片借鉴了神经科学和仿生学的理念,通过模拟神经元的连接和信息传递方式,实现了高效的并行计算和自适应学习能力。

NPU(神经网络处理器)属于ASIC(专用集成电路)类型的AI芯片，主要优势在于专门为AI推理场景量身定制，在算力密度、能效比和低延迟推理性能方面都有天然优势。英特尔NPU、苹果Neural Engine、高通Hexagon AI Engine等都针对移动/物联网等终端设备场景进行了优化，与云端的大规模AI加速器(如Google TPU、AWS Trainium)定位不同。