はじめに｜Graphcoreってどんな会社？
生成AIや自動運転など、AIが社会に浸透するなかで、注目されているのが「Graphcore（グラフコア）」という企業です。
GroqやTenstorrentが“超高速”や“柔軟性”で話題になる一方、Graphcoreは**「人間の脳をまねた設計思想」**で注目を集めています。
この記事では、Graphcoreとは何者なのか？
そのチップがなぜ「ブレイン・インスパイア型（脳型）」と呼ばれるのか？
他社と何が違い、どんな未来を見ているのか？
できるだけやさしく、でもワクワクする未来感も大切にして、お届けします。
Graphcore（グラフコア）とは？
Graphcoreは、2016年にイギリス・ブリストルで設立されたAIチップ専業のスタートアップです。
創業の目的は明確で、
“AIの未来には、GPUでもTPUでもない、まったく新しいチップが必要だ”
という思想から生まれたのが、Graphcore独自の「IPU（Intelligence Processing Unit）」です。
このIPUは、人間の脳の働きをヒントに設計された“神経回路のような構造”をもつ、革新的なチップです。
IPUって何？GPUとどう違うの？
Graphcoreの開発した**IPU（Intelligence Processing Unit）**は、既存のGPUとは大きく異なるアーキテクチャを持っています。
| 項目 | GPU | IPU |
|---|---|---|
| 主な用途 | グラフィック/AI学習 | AI推論/学習（特に柔軟性重視） |
| 構造 | 行列処理・逐次実行 | ノードベースの非同期並列処理 |
| 特徴 | 高速な一括処理 | 微細な計算を大量に並列・同時処理 |
✅ わかりやすく言うと：
GPUは“太いパイプで一気に流す”タイプ、
IPUは“細かい血管を張り巡らせて全体で動かす”タイプです。
この仕組みによって、
- 柔軟性が求められるAIタスク（自然言語・強化学習）
- 順番通りじゃなくてOKな処理（非同期並列）
などに非常に強いのが特徴です。
Graphcoreの強み｜なぜ注目されているの？
GraphcoreのIPUが注目される理由は、大きく3つあります：
🔹 ① 脳型設計（ブレイン・インスパイアード）
従来のAIチップは「大量の数値を早く処理する」ための設計が基本でしたが、
Graphcoreは**「思考や学習の過程そのもの」に最適化**しているのが大きな違いです。
🔹 ② ソフトウェアとハードを一体開発
IPUに最適化された独自ソフト「Poplar SDK」により、
プログラミングも効率化。
NVIDIAのような”GPU汎用設計＋ライブラリ頼り”とは異なり、専用最適化設計で処理効率を最大化しています。
🔹 ③ 欧州発の独自路線
NVIDIAやGoogle（TPU）などアメリカ系に偏るAIチップ界において、
Graphcoreはイギリス発のユニークな存在。
欧州系の大学・研究機関との連携も多く、
倫理・安全性を重視するスタンスからも注目されています。
Graphcoreは他のAIチップと何が違う？
AIチップの世界では、さまざまな企業が独自の設計思想を持っています。
ここでは、GroqやTenstorrentといった注目企業とGraphcoreの違いを、簡単に比較してみましょう。
| 項目 | Graphcore | Groq | Tenstorrent |
|---|---|---|---|
| 方向性 | ブレイン・インスパイア型（脳のような処理） | 超高速直列処理 | 柔軟性＋拡張性（RISC-V設計） |
| 処理タイプ | 非同期並列処理（細かく分けて同時に処理） | 単一命令型（直列一括処理） | 分散処理＋拡張アーキテクチャ |
| 開発スタンス | 欧州中心・研究志向 | 国防・実用主義・商用特化 | 柔軟設計＋製造委託・日加連携 |
| 特化分野 | 強化学習・思考型AI | 推論高速化（生成AI） | 学習＋推論のハイブリッド |
📌 一言でいえば、Graphcoreは「考えるAI」、Groqは「速さ重視」、Tenstorrentは「柔軟性と拡張性」の方向を目指しています。
Graphcoreの活用シーン
GraphcoreのIPUは、以下のような分野で注目されています：
- 🧠 強化学習（ロボット制御など）
- 💬 自然言語処理（会話や要約など）
- 🧬 医療・バイオAI（複雑なネットワーク処理）
- 🎮 ゲームAI（非線形・リアルタイム処理）
AIが「大量処理」から「判断・適応」へと進化する中で、
“考えるAI”に向いたチップとして期待が高まっています。
用語解説（記事中に出てくる言葉）
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| IPU（Intelligence Processing Unit） | Graphcoreが開発したAI処理専用チップ。脳型の非同期処理構造が特徴。 |
| ブレイン・インスパイアード | 人間の神経ネットワークの仕組みから着想を得た設計思想。 |
| 非同期並列処理 | 同時に複数の処理を実行しつつ、タイミングを統一しない設計。柔軟でリアルタイム性に強い。 |
| Poplar SDK | IPU専用の開発環境。Graphcoreが提供するソフトウェア開発ツールキット。 |
まとめ｜Graphcoreが見ている未来とは？
GraphcoreのIPUは、単なるAI加速チップではなく、
AIの“思考のしかた”そのものにアプローチする技術です。
シンプルな性能競争ではなく、
「AIがどんなふうに学び、判断し、行動するのか？」という根本に向き合っているのが最大の魅力。
それはまるで、人間の脳が持つ“ゆらぎ”や“柔軟さ”を、テクノロジーで再現しようとする試みにも見えます。
まだまだ知る人ぞ知る存在ですが、
Graphcoreが生み出す世界は、AIが「賢くなる未来」のひとつの鍵かもしれません。
🔜 次回予告｜Cerebrasとは？世界最大のチップWSEで挑む“超大規模AI”の真髄
Graphcoreの「脳型アーキテクチャ」とは対照的に、
次回は「物理サイズ×超並列」の限界に挑戦する企業、Cerebrasをご紹介。
世界最大のAIチップ「WSE」とは？
なぜCerebrasは“1枚の巨大チップ”で勝負しているのか？
まるで“マンホールサイズ”とも言われる、異次元の発想に迫ります。
Cerebrasとは？世界最大のチップWSEで挑む“超大規模AI”の真髄
📚 参考リンク一覧（2025年5月20日 最終確認）
- Graphcore 公式サイト：https://www.graphcore.ai/
- IPU技術紹介ページ：https://www.graphcore.ai/ipu
- Poplar SDK：https://www.graphcore.ai/software
- AIチップ比較記事（英語）：https://www.nextplatform.com/tag/graphcore/
