Graphcore נוסדה ב-2016 בבריסטול שבאנגליה בידי סיימון נואולס ונייג'ל טון. השבב שפיתחה, ה-IPU (Intelligence Processing Unit), נבנה סביב רעיון אחד: להחזיק את המודל כולו בזיכרון המקומי שבתוך המעבד, במקום להביא אותו שוב ושוב מזיכרון חיצוני. במקום היררכיית מטמון כמו במעבדים רגילים, הוא נשען על זיכרון מקומי בכל ליבה ומריץ אלפי חוטי-עיבוד במקביל.
הדור הראשון, Colossus GC2, הוצג ב-2017; ה-GC200 שיצא ב-2020 כלל 59 מיליארד טרנזיסטורים על שטח של 823 מילימטרים רבועים ו-1,472 ליבות חישוב; וב-2022 הוצג ה-Bow IPU, שיוצר יחד עם TSMC בטכנולוגיית הדבקת שתי פרוסות סיליקון זו על זו. היעד המוצהר של החברה היה מכונה שתאפשר מודלים עם יותר פרמטרים ממספר הסינפסות במוח האדם. בין המשקיעים היו בוש, סמסונג, מיקרוסופט, Dell ו-Sequoia, וסבב ההשקעה של דצמבר 2018 גייס 200 מיליון דולר לפי שווי של 1.7 מיליארד. בנובמבר 2019 היו שבביה זמינים לתצוגה מוקדמת בענן Azure של מיקרוסופט.
ההמשך ממחיש עד כמה קשה לפרוץ לשוק הזה. ההכנסות מעולם לא התרוממו — ב-2022 הן עמדו על 2.7 מיליון דולר בלבד — ובתחילת 2023 רכשה מטא את צוות רשתות-ה-AI של החברה. ביולי 2024 הסכימה SoftBank היפנית לרכוש את Graphcore כולה בכ-500 מיליון דולר, הרבה מתחת לשווי שיוחס לה בשיאה; לאחר הרכישה הרחיבה את כוח-האדם בכ-20%.
הסיפור שלה הוא מקרה-מבחן חשוב: ארכיטקטורה שונה באמת, עם מימון גדול ועם משקיעים אסטרטגיים, אינה מספיקה כשכל כלי-הפיתוח, הספריות והקוד הקיים של הלקוחות נכתבו מראש סביב הפלטפורמה של המתחרה. המחסום בשוק הזה הוא תוכנה לא פחות מחומרה, וזו אחת הסיבות המרכזיות ליציבות מעמדה של NVIDIA. עבור SoftBank, שכבר החזיקה ב-Arm, זה היה נכס נוסף בתחום — הפעם במחיר של חברה שנכשלה מסחרית.