根據外媒The Information報道，微軟計劃在下個月舉行的年度開發者大會上推出首款AI專用晶片。這不是微軟的一時興起，而是多年來努力的結果，將來會幫助微軟逐步減少對英偉達的依賴。近幾年，特別是最近大半年AIGC的浪潮興起，相關需求一路大幅上漲不見終點，英偉達的AI晶片一直供不應求，是各家AI相關高新科技企業都在爭奪的香餑餑。
微軟早在2019年左右就已開始相關研發工作了，有傳言說OpenAI已經秘密測試過。根據目前已有的資訊可知，這款晶片代號為「雅典娜」（Athena），與英偉達的GPU多有相似之處，是專為訓練和運行大模型的資料中心伺服器設計的，微軟在此晶片的研發投入已累計近20億美元。現在微軟的資料中心伺服器用的都是英偉達GPU，是英偉達為數眾多大客戶之一，為包括OpenAI和Intuit在內的雲端客戶，以及微軟生產力應用中的AI功能提供支援。自從和OpenAI合作以後，很快就有消息指出微軟曾一次性就訂購了至少幾十萬顆英偉達晶片，用於對GPT的訓練。
有消息指出微軟可能會在11月中旬時，於西雅圖舉行的微軟開發者大會上正式公佈此晶片。削減成本，減少依賴的同時，微軟也希望增加與英偉達談判的籌碼。一旦「雅典娜」能順利實現量產，微軟就可以快速趕上競爭對手亞馬遜和谷歌的腳步，向用戶提供更好的服務。現在「雅典娜」的性能細節尚未披露，但從微軟的角度來說肯定是希望它能與英偉達的H100相媲美，甚至超越。儘管現在有不少公司都在兜售自家卓越的硬體和成本效益，但得益於自家的CUDA平台，英偉達的GPU仍是全球廣大AI開發者的首選。
這麼看來，微軟「雅典娜」能成事的關鍵，就在於吸引用戶接受並使用它的新硬體和軟體。雖然微軟、Google等諸多雲服務供應商目前仍在購買英偉達的GPU，但從長遠來看，推出自研晶片再說服他們的雲端客戶採用，明顯比繼續用英偉達的GPU伺服器更有利，不論是在經濟性上還是在對未來的規劃上。隨著AI與AIGC工作量的大幅上漲，這種多樣化的方法提供了多種選擇，雲端運算的各家競爭對手也在採用類似的策略來避免供應商鎖定。
英偉達H100
之前曾多次說過，亞馬遜和谷歌都在逐步的將其AI晶片與雲端業務的多種活動策略性地整合到一起。例如亞馬遜向OpenAI的競爭對手Anthropic提供40億美元的資金支持，條件是Anthropic將使用亞馬遜的兩款AI晶片，分別名為Trainium和Interentia。幾乎同時的，Google雲端也宣布，AI影像開發商Midjourney和Character AI等客戶都在使用Google的張量處理單元，加速自己的機器學習進程。之前幾週，微軟也曾表示與AMD在即將推出的AI晶片MI300X上保持密切合作。
眼下隨著AIGC逐漸成為不可阻擋的勢頭，AI晶片也自然而然的成為資料中心的重要組成部分，引起各大科技企業的關注，而且英偉達等企業也用自己的實際表現證明了，該領域的投入產出比可能會異乎尋常的高。現在隨著亞馬遜、微軟等企業的逐一下場，這條賽道的競爭也愈發激烈，在加速發展的AI晶片領域爭奪市場份額。有了“雅典娜”，微軟可以為雲端客戶提供更多的選擇，同時在下一代AI基礎設施方面也可以逐漸擺脫英偉達的掣肘。
前幾天曾有消息爆料，表示OpenAI也在探索自研AI晶片，同時開始評估潛在收購目標，其招聘網站上最近也出現了AI硬體共同開發、評估相關職位的廣告。而前面提到過，目前的GPU市場是英偉達一家獨大，市佔率佔絕對優勢。而且GPU不僅貴還不好買，自研AI晶片也意味著能大幅降低算力成本。
值得說明的一點是，微軟和OpenAI的造芯是彼此獨立的，一旦二者都入局晶片市場，此後的地位也將發生微妙變化，因此也有人認為這可能會導致二者間更大的矛盾。雖然明面上看起來微軟與OpenAI可謂天作之合、親密無間，但實則完全是同床異夢。且不說New Bing和ChatGPT已經持續了半年多的用戶之爭，微軟曾經在夏天時為OpenAI的競爭對手Meta和LLaMA 2投入一筆重資，OpenAI的心裡會是什麼感受，多少留了根刺吧？
不過這些衝突現在可能都不重要了，微軟和OpenAI至少目前在一件事上達成了一致：不能再讓老黃這麼肆無忌憚的大賺特賺了，正如老話所說，看著好兄弟賺錢，比數自己賠錢還難受。
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