界面新闻记者 | 李京亚

 

当英伟达创始人黄仁勋兴奋地谈及ChatGPT带来的变化，感叹AI的“iPhone时刻”已经到来之际，微软正悄悄“入侵”英伟达最擅长的芯片领域。

北京时间4月18日晚间，据The Information报道，微软计划推出自己的人工智能芯片。

了解该项目的知情人士称，微软早在2019年就开始在内部开发代号为“雅典娜”的芯片，这些芯片已经提供给一小批微软和OpenAI员工，他们已经在测试这项技术。微软希望这款芯片的性能比其斥资数亿美元从其他供应商侧购置的芯片性能更优，这样就可以为价值高昂的人工智能工作节省成本。

据悉，这些芯片是为训练大语言模型等软件而设计，同时可支持推理，能为ChatGPT背后的所有AI软件提供动力。另据一位知情人士透露，微软的AI芯片规划中囊括了雅典娜芯片的未来几代产品，最初的雅典娜芯片都将基于5纳米工艺生产，雅典娜系列可能在明年进入大规模生产阶段。

微软发言人拒绝对此发表评论。

最近几年，微软为其服务器开发定制芯片的努力广为人知，目的是为Azure云计算服务提供支持。在微软CEO萨提亚·纳德拉“移动为先，云为先”的战略指引下，微软已经转型为一家名副其实的云计算公司。

但微软的雅典娜芯片此前从未被曝光于人前。

据The Information援引知情人士说法，在微软至少有300人在从事与雅典娜相关的工作。在集团层面上，微软对雅典娜的工作部署源于纳德拉等主要高层。早在2019年，微软就意识到其落后于谷歌和亚马逊。一位熟悉他们想法的人称，自此微软就开始为内部使用和云客户开发自己的芯片。

知名研究公司Forrester Research的高级云计算分析师Tracy Woo给出了一个解释，“人工智能的繁荣正在给云计算供应商带来更大压力，迫使他们开发自己的芯片。”她进一步说明，“你可以从英伟达购买，但当你看到谷歌和亚马逊这些巨无霸时，会发现他们有资本设计自己的芯片。”

这位分析师还提到，英伟达与微软的合作意义重大，因为微软是唯一一家尚未推出自己的AI芯片的超大规模厂商。

AWS的Graviton芯片之外，谷歌也早在2016年宣布了专门为AI研究开发机器学习的专属芯片TPU，并设计了基准测试工具MLPerf。到了今年，谷歌的TPUv4在MLPerf基准测试中已经赢过了英伟达的A100芯片。

对于微软而言，与英伟达保持紧密联系可能是与亚马逊竞争对手保持同步的一种方式，但现在，其与英伟达的关系开始变得敏感起来。

微软在2019年向OpenAI提供了10亿美元的投资，使得微软Azure成为OpenAI的独家云服务提供商。也是从此时起，微软的高层们开始估算到底需要多少GPU来支持其所有的人工智能工作。

“他们此后确定，如完全依赖英伟达的芯片，成本会高得吓人。”上述知情人士表示。

2019年至今，为支撑OpenAI训练出ChatGPT，微软斥资数亿美元，在Azure云计算平台上将数万个英伟达的A100 GPU连接在一起。微软负责云计算和人工智能的执行副总裁Scott Guthrie日前表示，为了构建支持OpenAI项目的超级计算机，微软可能花费了数亿美元。

根据行业媒体SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel的测算，开发类似雅典娜的内部芯片成本可能是每年1亿美元左右。值得注意的是，上述计算包含了微软内部团队的所有需求，比如Microsoft 365和必应搜索，以及它与OpenAI的关系。

英伟达显然是ChatGPT浪潮中受益最大的巨头，其强大的GPU被用于训练ChatGPT、GPT-4等系统。随着ChatGPT的用户量飙升，目前英伟达最高端的AI芯片价格水涨船高，甚至在eBay上的售价超过4万美元。

当英伟达的一些主要客户开始开发自己的AI芯片，例如最新加入的微软，无疑会让英伟达面临更为激烈的竞争。

“微软不认为自己的人工智能芯片可以广泛替代英伟达的产品，但如果微软的内部努力获得成功，能帮助它在未来与英伟达谈判时更有话语权。”一位直接了解该项目的人士分析称。