FX168財經報社(北美)訊 週四(4月20日)，爲了降低自有和OpenAI項目的開發成本，微軟一直在祕密地開發自己的人工智能（AI）芯片。
名爲「Athena」的項目自2019年以來一直在進行中，旨在減少公司對英偉達GPU的依賴。英偉達的H100 GPU是訓練機器學習系統的更受歡迎的選項之一，可以在eBay等轉售服務上售價高達40,000美元。
爲了應對這些高成本，包括Meta、谷歌和亞馬遜在內的幾家大型科技公司近年來都開發了自己的機器學習芯片。微軟的Athena項目可能是這一趨勢的延續。儘管微軟尚未正式評論該項目，但據Information雜誌報道稱，該芯片已經在微軟內部機器學習團隊和OpenAI的開發人員中進行了測試。
到目前爲止，微軟一直依賴市場上可用的芯片來運行其AI模型，該市場由英偉達主導。爲了幫助OpenAI訓練其GPT系列大型語言模型(LLM)，這家總部位於雷德蒙德的公司還爲OpenAI構建了一臺由英偉達A100芯片提供支持的超級計算機。
隨着技術巨頭們尋求降低成本和提高機器學習系統性能的需求，自主研發人工智能芯片的趨勢正在日益流行。這些系統需要大量的計算能力，GPU 一直是許多公司的首選解決方案。然而，隨着對 GPU 的需求增加，成本也隨之增加，這導致許多公司開始探索替代解決方案。
這種解決方案是開發專門爲機器學習任務設計的專用AI芯片。這些芯片可以針對機器學習工作負載的具體要求進行優化，相比於通用GPU，可以實現更快的性能和更低的功耗。
微軟的Athena項目很可能是試圖在快速增長的人工智能市場中獲得競爭優勢。隨着生成式人工智能的軍備競賽不斷加劇，公司正在大力投資於人工智能研究和開發。有了自己的內部AI芯片，微軟可以潛在地降低成本、提高性能，並在競爭對手中獲得戰略優勢。
優化成本
據估計，僅僅訓練像GPT-3這樣的LLM就可能花費OpenAI大約400萬美元。此外，OpenAI每月花費大約300萬美元來維持ChatGPT。此外，用於運行這些模型的GPU也非常昂貴。 英偉達是AI行業GPU的領先生產商，其主要數據中心芯片的售價約爲10,000美元。此外，其H100 GPU在eBay上的售價爲40,000美元。據報道，微軟的超級計算機使用了數萬個英偉達的H100和A100數據中心GPU。
微軟製造自己的芯片的主要原因之一是降低成本。根據該報告，與英偉達相比，Athena可能會將每個芯片的成本降低三分之一。
此外，微軟還希望減少對英偉達的依賴。因此，在內部構建芯片可能意味着微軟可以根據自己的需要設計芯片、架構和兼容性。根據該報告，微軟設計了Athena用於訓練和運行其AI模型。
鑑於微軟的目標是在Bing、Office 365和GitHub中引入AI支持的功能，這種投入在成本方面可能對公司有利。
設備上的人工智能
通常，AI模型在雲端運行。然而，最近的進展表明，完全在設備上運行AI模型是可能的。最近，一組高通工程師設法在Android設備上運行文本到圖像的AI模型Stable Diffusion。
目前，市場上有筆記本電腦配備了旨在幫助訓練AI模型的芯片。微軟也在Surface品牌下生產配備高端硬件的高端筆記本電腦。據報道，微軟還在爲其Surface筆記本電腦設計自己的基於ARM的處理器。不過，這些芯片尚未發佈。
因此，我們可能會看到下一代Surface筆記本電腦完全在設備上運行類似ChatGPT的模型。
與英偉達競爭？
目前，英偉達是領先的AI芯片供應商，佔據了90%以上的企業級GPU市場。英偉達專注於構建 GPU，而微軟的重點在別處，它希望將其AI產品帶給企業。
目前，微軟正在構建供自己內部使用的Athena。因此，微軟不太可能在芯片市場上與英偉達競爭。目前，微軟的目標是降低其雲運營成本。然而，最終，微軟可以使用Athena來增強其雲服務和設備，提供比競爭對手更好的性能和更低的成本。