界面新闻记者 | 李京亚

传统芯片巨头纷纷押注AI应用的档口，大型软硬件科技公司也迈出了向上延展的最后一步。

11月16日凌晨，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。此举正式填平了微软与谷歌、亚马逊的唯一生态链差距，因为后两家巨头都已经拥有了自己的定制芯片。

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。

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。

事实上，微软推定制芯片早有征兆。2010年时，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。 另据Tom’s Hardware消息，Athena使用的是台积电5nm工艺，专为大语言模型训练设计。 

不过此后，微软否认了这些报道的部分细节，比如AMD公司在其中的参与力度，此后也不再透露关于Athena的其他信息。

现在看来，微软此次推出的Maia 100和Azure Cobalt 100两款芯片都采用了台积电5nm工艺，很容易让人联想到新品与Athena之间的关系。

微软还特别指出，他们不打算出售这些高端定制芯片，而会将它们用于自己的订阅软件产品，并作为Azure云计算服务的一部分。据微软透露，他们已经在尝试将Cobalt芯片用于团队协作平台Teams。

在芯片供不应求和AI应用需求激增的背景下，微软对定制芯片计划的迅速推进，被外界普遍解读为拥有资源的云计算巨头的不二选择。

曾有知情人士透露，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。

不过，微软能否凭借两款高端芯片摆脱对英伟达的依赖令人生疑。除了定制芯片的真实水平需要做进一步考察，微软在会上发布的其他系列更新仍少不了英伟达的身影。比如微软宣布，其Azure将为客户企业提供英伟达新的生成式人工智能模型器，这意味着二者之间的合作关系还将扩大，也表明微软并不想完全破坏与英伟达之间的默契。