英偉達獨霸時代結束了？在醖釀數年後，微軟的人工智能芯片或將在下個月露面。
10 月 6 日，媒體援引知情人士消息稱，微軟計劃在下個月的年度開發者大會上推出首款為人工智能設計的芯片，來降低成本並減少對英偉達的依賴。
報道稱，微軟芯片用於數據中心服務器，為訓練大語言模型（LLM）等軟件而設計，同時可支持推理，能為 ChatGPT 背後的所有 AI 軟件提供動力。
知情人士稱，微軟內部仍在爭論是否會將這款芯片提供給微軟 Azure 雲客户，不過如果微軟自研芯片亮相開發者大會，這表明其正在試圖吸引未來雲客户的興趣。
運行 ChatGPT 的微軟數據中心服務器目前用了上萬塊英偉達 A100 GPU，為雲客户提供先進的 LLM，包括 OpenAI 和 Intuit，並支持微軟應用程序中的一些列人工智能功能。
微軟希望其 Athena 芯片能夠與英偉達供不應求的 H100 GPU 相媲美。此前有消息爆出，微軟秘密組建的 300 人團隊，在 2019 年時就開始研發一款名為&#34;雅典娜&#34;（Athena）的定製芯片。今年開始，微軟加快了推出專為 LLM 設計的 AI 芯片的時間軸。
媒體分析指出，在谷歌、微軟和亞馬遜的芯片大戰中，微軟一直處在落後的位置，在推出 Athena 後，微軟將基本趕上亞馬遜和谷歌。
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知名研究公司 Forrester Research 的高級雲計算分析師 Tracy Woo 表示，人工智能的繁榮正在給雲計算供應商帶來更大壓力，迫使他們開發自己的芯片：
<blockquote>
你可以從英偉達購買，但當你看到谷歌和亞馬遜這些巨無霸時，會發現他們有資本設計自己的芯片。
</blockquote>
<h2>微軟想逐步擺脱英偉達？</h2>
為了發展 ChatGPT，微軟已經搶購了不少 GPU，隨着算力需求的增加，微軟在後續或許需要更多的芯片支持。如果一如既往地購買英偉達 GPU，這對微軟來説將是一筆昂貴的支出，於是，對於微軟的自研 AI 芯片市場上出現了更多探討。
根據最初的計劃，“雅典娜” 會使用台積電的 5nm 工藝打造，預計可以將每顆芯片的成本降低 1/3。
如果在明年能夠大面積實裝，微軟內部和 OpenAI 的團隊便可以藉助「雅典娜」同時完成模型的訓練和推理。這樣一來，就可以極大地緩解專用計算機緊缺的問題。
據報道，微軟認為自己的 AI 芯片並不能直接替代英偉達的芯片，但隨着微軟繼續推動在 Bing、Office、GitHub 和其他地方推出 AI 驅動的功能，自研芯片可能會大幅削減成本。
研究公司 SemiAnalysis 的分析師 Dylan Patel 指出，如果 Athena 具有競爭力，與英偉達的產品相比，它可以將每芯片的成本降低三分之一。
<h2>撼動英偉達並不容易</h2>
顯而易見，英偉達已經壟斷了全球算力。到目前為止，大多數的 AI 負載還是跑在 GPU 上的，而英偉達生產了其中的大部分芯片。
華爾街見聞此前提及，英偉達獨立 GPU 市場份額達 80%，在高端 GPU 市場份額高達 90%。2020 年，全世界跑 AI 的雲計算與數據中心，80.6% 都由英偉達 GPU 驅動。2021 年，英偉達表示，全球前 500 個超算中，大約七成是由英偉達芯片驅動的。
根據從業者的説法，相比於通用芯片，亞馬遜、谷歌和微軟一直在研發的專用集成電路（ASIC）芯片，在執行機器學習任務的速度更快，功耗更低。
O’Donnell 董事在比較 GPU 和 ASIC 時，用了這樣一個比較：“平時開車，你可以用普鋭斯，但如果你必須在山上用四輪驅動，用吉普牧馬人就會更合適。”
然而儘管已經做出了種種努力，但亞馬遜、谷歌和微軟都面臨着挑戰——如何説服開發者使用這些 AI 芯片呢？
現在，英偉達的 GPU 是占主導地位的，開發者早已熟悉其專有的編程語言 CUDA，用於製作 GPU 驅動的應用程序。如果換到亞馬遜、谷歌或微軟的定製芯片，就需要學習全新的軟件語言了，他們會願意嗎？

英偉達

微軟希望其自產芯片能夠與英偉達供不應求的 H100 GPU 相媲美，以降低成本並減少對英偉達的依賴，但開發者早已熟悉英偉達專有的編程語言 CUDA，如果換到微軟定製芯片，就需要學習全新的軟件語言了，他們會願意嗎？

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