正式对抗英伟达！微软重磅推出两款AI自研芯片【附AI芯片行业竞争格局与预测分析】
图源：摄图网
据微软官网，在当地时间周三（11月15日）举行的Microsoft Ignite全球技术大会上，微软发布自研人工智能芯片Microsoft Azure Maia——Maia 100，以及英特尔CPU的竞品：基于Arm架构的云原生芯片Microsoft Azure Cobalt。两款产品将于2024年上市。
Microsoft Azure Maia 是一款AI加速器芯片，目前正在GPT 3.5 Turbo上进行测试，该模型正在支持OpenAI模型、Bing、GitHub Copilot和 ChatGPT 等AI工作负载运行云端训练和推理。Maia 100芯片旨在运行大语言模型，帮助人工智能系统更快地处理大量数据，以完成识别语音和图像等任务，并有可能避免对英伟达的高成本依赖。
据报道，在开始与OpenAI密切合作后，微软订购了至少数十万颗英伟达芯片，以支持OpenAI的产品和研究需求。通过使用自己的芯片，可以节省大量的成本。
微软首席技术官在发布会上表示：“Maia 100的推出不仅是对我们在硬件领域不断投入的肯定，更是我们在人工智能创新道路上的一次巨大飞跃。这款芯片将为开发者和企业带来更多创新的可能性，推动AI技术在各个领域的广泛应用。”
Microsoft Azure Cobalt是一款基于 Arm 架构的128核云原生芯片，针对通用工作负载的性能、功率和成本效益进行了优化。针对通用的计算任务，可能会与英特尔处理器展开竞争。
此外，Azure Boost也将正式商用。该系统可将存储和网络进程从主机服务器转迁移到专用硬件和软件上，从而提高存储和网络速度。微软称，作为定制芯片的补充，我们正在拓展与芯片供应商的合作伙伴关系，为客户提供基础设施选项。
AI芯片是智能计算的主流模式
基于AI芯片的加速计算是当前智能计算的主流模式。AI芯片通过和AI算法的协同设计来满足AI计算对算力的超高需求。当前主流的AI加速计算主要是采用CPU系统搭载GPU、FPGA、ASIC等异构加速芯片。
近年来，国产AI加速芯片厂商持续发力，在该领域取得了快速进展，相关产品陆续发布，覆盖了AI推理和AI训练需求，其中既有基于通用GPU架构的芯片，也有基于ASIC架构的芯片，另外也出现了类脑架构芯片，总体上呈现出多元化的发展趋势。
AI芯片主要分传统芯片和智能芯片两类
AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作，但是在芯片架构、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展;
智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片，包括通用和专用两种类型。其中通用型智能芯片具有普适性，在人工智能领域内灵活通用;专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的。
AI芯片市场高速增长
2019年全球AI芯片市场规模为110亿美元。随着人工智能技术日趋成熟，数字化基础设施不断完善，人工智能商业化应用将加速落地，推动AI芯片市场高速增长，预计2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。
面对激烈的AI芯片竞争市场，我国专家学者们认为：
工信部的发言人陶青表示，以大模型为代表的人工智能发展呈现出技术创新快、应用广泛、国际竞争激烈等特点，正迅速与制造业深度融合。目前，已建设了近万家数字化车间和智能工厂。未来，工信部将坚持突出重点领域，积极推动制造业的数字化转型，促进人工智能的创新应用。
中国工程院院士、清华大学教授郑纬民指出，AI大模型的核心硬件是芯片，尽管目前国内自研芯片起步较晚，但仍可以通过生态建设实现弯道超车。未来更重要的是应用，即基于大模型研发针对行业细分领域的垂直模型，并在工业、农业、智慧城市建设等领域利用AI大模型进行充分赋能。郑纬民表示，要大力开展基于国产AI芯片大模型基础设施研究，要改变国产卡的生态系统不好的局面，做好整体系统工程化，关注软硬件协同设计，解决大模型基础设施的部分问题，同时他提醒，国内超级计算机租赁也能进行大模型训练。
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