曾經被視為 NVIDIA 最強對手的英國 AI 晶片公司 Graphcore，在 2024 年由軟銀集團（SoftBank）全資收購後，於 2026 年第一季展現了強勁的重生動能。在執行長 Nigel Toon 的帶領下，Graphcore 不僅解決了先前的財務危機，更正式成為軟銀「人工超智慧 (ASI)」願景中的運算硬體支柱。
全球人才版圖擴張：班加羅爾 AI 校園啟動
Graphcore 於本月宣布在印度班加羅爾 (Bengaluru) 成立全新的「AI 工程校園」。這項計畫標誌著軟銀對 Graphcore 的長期承諾。
投資規模： 計畫投入 10 億至 13 億美元，預計創造超過 500 個高階半導體研發職位。
研發重點： 該中心將專注於下一代 IPU (智慧處理單元) 的架構設計，特別是針對大規模並行運算與液冷散熱技術的優化。
Graphcore與 Arm 的整合進度
在軟銀的調度下，Graphcore 與 Arm 的技術整合已進入深水區。2026 年的技術藍圖顯示，雙方正致力於將 IPU 算力與 Arm CPU 架構進行「異質封裝」。
實體 AI 驅動： Graphcore 的 IPU 技術正被拆解並整合進 Arm 的次世代 NPU (神經處理單元) 設計中。這項整合旨在強化波士頓動力 (Boston Dynamics) 等人形機器人在本地端處理複雜環境感知（如視覺避障與力矩回饋）的效率。
軟體堆疊統一： Graphcore 的 Poplar 軟體平台 正與 Arm 的 KleidiAI 函式庫進行對接，讓開發者能以單一開發路徑，同時調用 Arm CPU 與 Graphcore 加速器的算力。
次世代 IPU：挑戰 NVIDIA 的「能效比」
儘管 NVIDIA Blackwell 仍主導資料中心市場，但 Graphcore 於 2026 年展示的新型 IPU 樣片展現了差異化競爭力。
針對性優化：新一代 IPU 捨棄了通用 GPU 的部分冗餘架構，專攻 Transformer 模型 與 機率模型 (Probabilistic Models)，在特定醫學影像與核融合模擬任務中，能效比提升了 40%。
Stargate 計畫支持： Graphcore 的技術已被確認將納入 OpenAI 與軟銀合作的 Stargate 資料中心計畫，負責處理特定的推論集群任務。
軟銀的 ASI 終極拼圖
軟銀執行長孫正義近期表示，Graphcore 的加入補強了軟銀在 AI 硬體設計上的最後一塊拼圖。透過 Arm（核心架構）、Ampere（雲端 CPU） 與 Graphcore（AI 加速器） 的協作，軟銀已建立起足以抗衡傳統晶片巨頭的垂直整合生態系。
