傳聞是真的，微軟正在開發定制AI芯片，它可以用來訓練大語言模型，讓微軟獲得更多獨立，避免過度依賴英偉達。不只如此，微軟還在開發Arm CPU，主要供云計算網絡使用。兩款芯片瞄準的都是Azure數據中心，微軟企業客戶可以用它們來搭建AI平臺。

最新消息顯示，微軟Azure Maia AI芯片和Arm版Azure Cobalt CPU將會在2024年推出。目前市場上最流行的AI芯片是英偉達的H100 GPU，企業用它訓練生成式圖形工具和大語言模型。英偉達GPU需求很高，供不應求，網上標價單塊已經沖破4萬美元。

深度定制芯片

微軟Azure硬件系統和基礎設施主管Rani Borkar解釋說：“在芯片開發方面微軟實際上有很長的歷史。”20多年前微軟就曾聯合其它企業開發Xbox芯片，還曾開發過Surface芯片。 “所有這些努力都是建立在經驗之上的。2017年我們開始研究云計算硬件，開始研發自己的定制處理器。”

Rani Borkar稱，Azure Maia AI芯片和Cobalt CPU都是微軟自己開發的，當中還涉及到云服務器堆棧，兼顧性能、能耗和成本。“AI時代來臨，我們重新思考云基礎設施，重新優化了基礎設施的每一層。”

Azure Cobalt CPU是一款128核芯片，它是基于ArmNeoverse CSS設計的，屬于微軟定制產品。芯片將會用來驅動Azure云服務。Rani Borkar說：“我們除了深入思考性能，還考慮到能耗管理。在設計時我們有意做了一些選擇，比如可以控制每個內核的性能和能耗，還有它在虛擬機上的表現。”

目前微軟已經在Teams、SQL服務器上測試Cobalt CPU，明年就會向客戶提供虛擬機。

全面提升性能

亞馬遜也開發了Graviton 3服務器，它與微軟服務器相比誰更勝一籌呢？微軟沒有明說，不過考慮到微軟Azure Cobalt CPU是基于Arm架構開發的，性能上應該有一些優勢。Rani Borkar稱：“最初的測試顯示，微軟新品的性能比微軟現有數據中心中產品的性能高40%，目前用的是商用版Arm服務器。”

至于Maia 100 AI，它是面向AI開發的。有些企業想在Azure平臺上執行AI任務，Maia 100 AI可以幫上忙。微軟已經與OpenAI攜手合作，設計測試Maia。

OpenAI CEO Sam Altman說：“很高興微軟在第一時間向我們分享了Maia芯片的設計，我們正在努力改進、測試模型。Azure提供的端到端AI架構已經針對Maia進行了優化，未來可以幫助客戶訓練更強大的模型，讓模型變得更便宜。”

Maia芯片是用臺積電5納米工藝制造的，擁有1050億晶體管，比AMD MI300X AI GPU的1530億個少30%。微軟、AMD、英特爾、Meta、英偉達、高通都在努力，它們試圖讓下一代AI模型數據模式實現標準化。

Rani Borkar說：“Maia是微軟開發的第一款真正的液冷服務器處理器。我們的目標是打造更高密度、更高效率的服務器。”微軟新系統與當前的數據中心是契合的，所以部署時會更快。

目前微軟正在利用GPT 3.5 Turbo、必應AI、GitHub Copilot對Maia 100進行測試，只是部署還處在早期階段，所以微軟沒有提供具體的性能測試數據。

打造多樣化供應鏈

因為缺少具體數據支撐，我們不知道Maia相比英偉達H100、AMD MI300X誰更強大。Rani Borkar不愿意和競爭對手對比，她只是說微軟與AMD、英偉達都有合作。微軟主要還是想打造多樣化供應鏈，不想過度依賴英偉達。

照估計，為了讓ChatGPT商用，OpenAI采購了3萬顆A100 GPU芯片，如果微軟能擁有自己的芯片，就可以幫OpenAI降低成本。至于微軟為Azure開發的芯片，它不會對外出售。Borkar解釋稱：“它更多像是補充，不是為了與對手競爭。我們的云計算平臺上有AMD、英特爾芯片，在AI方面，除了英偉達芯片，我們也會用AMD芯片。對于我們的基礎設施而言，這些合作伙伴相當重要，我們也想給客戶更多選擇。”

從Maia 100和Cobalt 100的命名看，微軟肯定已經在設計第二代產品。Borkar說：“這是一個系列的產品，不只有100，還會有更多……不過我們暫時不會透露路線圖規劃。”

到目前為止微軟并沒有透露Maia的價格，不過微軟已經悄悄推出微軟365 Copilot服務，每月每用戶收費30美元，并不便宜，照此推測，Maia應該也不會便宜。

從微軟的規劃看，Maia 100人工智能芯片的直接對手是英偉達GPU，Cobalt 100芯片主要針對英特爾處理器。截止10月底，微軟擁有現金1440億美元，2022年在全球云計算市場占據21.5%的份額。到了2024年，運行Cobalt 100芯片的虛擬機服務將會正式商用。

巨頭定制芯片大勢所趨

微軟的對手也沒有閑著。2016年谷歌推出Tensor處理器，2018年亞馬遜推出Graviton Arm處理器和Inferentia AI處理器，還于2020年推出Trainium（可以訓練AI模型）。

從競爭對手的舉動看，微軟推出自有處理器也是隨了大流。在過去一年多時間里，芯片價格上漲，美國加息，企業不得不尋找辦法提高資金利用效率，于是它們開始偏愛AWS Graviton處理器。在AWS前100大客戶中，幾乎所有客戶都在使用ARM處理器，性價比提升了40%。

毋庸諱言，定制AI芯片已經成為巨頭們必須參與的游戲，競爭會越來越激烈！（小刀）