10月13日消息，据CNBC报道，微软在多年依赖英伟达的芯片之后，该公司将加大力度使用其自主研发的人工智能芯片。

微软周一发布了第三代 Maia AI 加速器，并表示将主要依靠自家芯片来处理传入的请求。

微软在人工智能领域最大的优势在于其 Azure 云平台，该平台为客户运行一系列模型。其 Microsoft 365 Copilot 和 GitHub Copilot 为软件工程师和其他办公人员提供人工智能驱动的服务。

此外，微软也开发内部模型，但这些模型在OpenAI、Anthropic和谷歌主导的市场中尚未引起广泛关注。

芯片领域涌现的新机遇源于市场对先进处理器的持续需求以及消费者对多样化选择的渴望。英伟达的GPU一直是人工智能工作负载和模型的标准配置，它们不仅占据了微软现有数据中心的大部分资源，还用于训练OpenAI和Anthropic的模型。

但随着需求持续增长，模型领导者们开始采用来自包括亚马逊、AMD在内的多家公司的各种硅芯片。

对于通用用途，微软已经采用了自家研发的中央处理器以及英特尔以及AMD的芯片。

高盛首席财务官艾米·胡德上个月在高盛的一次会议上表示，使用自有芯片在过去十年中帮助公司实现了“利润率的提高”。

微软于 2023 年推出了首款 AI 芯片 Maia 100。今年 1 月，微软大力宣传了 Maia 200 ，首席执行官萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella )在 7 月告诉分析师，Maia 200“每美元的性能比我们产品线中最新一代硬件提高了 30%”，并表示它能够处理 OpenAI 模型。

Maia 300 的量产将于 2027 年启动。微软执行副总裁 Scott Guthrie 在一篇博客文章中表示，微软的目标是 Maia 系列芯片实现千兆瓦级的部署。但总经理 Alistair Speirs 拒绝透露具体时间表。

“我们在这方面保留了一些选择余地，因为这是一个变化非常快的行业，我们也希望在合适的时间为我们使用的合适型号部署合适的芯片，”斯皮尔斯说。

微软计划在每个数据中心机架中安装 96 个 Maia 300 芯片，是 Maia 200 的两倍。新版本每个机架可处理的 AI 令牌数量最多可达原来的七倍，与 GPU 相比，每兆瓦的令牌数量也提高了 40%。

斯皮尔斯说：“我们需要新的架构，从根本上提升性能，更好地利用现有电力。你可以把电力成本直接转化为数据中心之类的运营成本。”

该公司技术专家吉姆·克莱温表示，Maia 300 将加快 Microsoft 365 Copilot 的部分功能运行速度。

Evercore ISI 的分析师在周三发给客户的一份报告中估计，到 2027 年第一季度，Maia 将占微软人工智能芯片支出的约 10%。分析师建议买入微软股票。

英伟达仍将是其中的重要组成部分。上周，英伟达首席执行官黄仁勋在微软发布搭载英伟达处理器的Surface笔记本电脑的活动上发表了讲话。斯皮尔斯表示，在模型训练方面，微软与英伟达和AMD都有合作关系。

与谷歌的张量处理单元或亚马逊的 Inferentia 和 Trainium 不同，微软的加速器不能按小时出租给其他公司。

“除了微软之外，还没有人对它们进行过测试，”咨询公司 Moor Insights and Strategy 的首席执行官 Patrick Moorhead 说。