在生成式AI的推动下，AI芯片的需求和价格均水涨船高，对一些押注AI应用的科技巨头来说，无疑增加了运营和研发成本。跟随谷歌、亚马逊等巨头，微软也加入了自研AI芯片的阵营。近日，微软在其年度开发者大会Microsoft Ignite上推出了两款自研芯片——Maia 100和Azure Cobalt 100，为大语言模型的训练和推理提供动力。这两款芯片将由台积电代工制造，采用5纳米制程技术。
据悉，Maia 100是微软首款人工智能芯片，主要针对大语言模型训练设计，属于ASIC(应用型专用集成电路)芯片，适用于x86主机，基于台积电5nm节点制造，可以与微软旗下Azure软件栈无缝集成。这款芯片将于明年初开始在Azure数据中心推出，目的是减少微软对英伟达GPU的依赖。
而微软推出的第二款芯片Azure Cobalt 100是基于Arm架构的128核云原生芯片，其针对通用计算任务，能与英特尔处理器和亚马逊云的Graviton系列芯片展开竞争。这款芯片也可以与Azure的生态系统兼容，更大的用处是在微软Cloud上运行通用计算工作负载，降低成本。
这些芯片的主要目的是支持诸如Copilot、Azure OpenAI以及其他服务的运行。Maia 100和CobAlt的推出标志着微软在AI领域的自主研发实力得到了进一步提升。
微软之所以自研AI芯片是因为该公司着眼削减提供AI服务的高额成本问题，毕竟其成本可能是搜寻引擎等传统服务的10倍，包括Alphabet等其他科技巨擘也在开发关键技术芯片来降低成本。
据悉，在开发Athena期间，微软为了满足OpenAI的需求，已经向英伟达订购了至少数十万块GPU。而进入9月，随着ChatGPT热潮趋于平缓，不断有市场消息传出微软开始下调英伟达H100显卡的订单量。在微软10月的财报电话会上，“削减成本”一事也被反复强调。
实际上，2010年微软便希望能自研AI硬件。据The information报道，微软至少从2019年开始，便在研发代号为“Athena(雅典娜)”的新AI芯片组，目的是为ChatGPT等大语言模型的训练及推理提供英伟达芯片之外的替代方案。
当然，除了成本之外，微软也希望通过自研AI芯片构建自身竞争优势。软首席执行官萨蒂亚·纳德拉就在大会上表示：“我们的目标是为你们带来终极效率、性能和规模。”他补充说，Maia首先为微软的人工智能应用提供动力，然后再为合作伙伴和客户提供服务。
微软多年的投资显示了芯片在人工智能和云计算领域获取竞争优势的重要性。这一举措还可以使微软免于过度依赖任何一个供应商，目前全行业对Nvidia人工智能芯片的抢购已经凸显出这种脆弱性。
不过，对于这两款芯片，微软几乎没有透露任何技术细节，无法让人判断这种芯片与传统芯片制造商的竞争力。
