卷完模型卷芯片!为提升效率,微软准备推出专属人工智能芯片
微软希望自研的 AI 芯片 Athena 在性能优于目前从其他供应商处购买的芯片,从而节省其在昂贵的 AI 业务上的时间和成本。但有分析认为,微软的自研芯片很难完全取代英伟达的 AI 芯片,而且其制造工艺也将落后英伟达至少一代。
在早期成功押注 ChatGPT 的研发公司 OpenAI 之后,市场发现,微软在其武器库中还拥有另一个秘密武器:自研人工智能芯片,这一芯片将为生成式 AI 背后的大型语言模型提供强大动力。
4 月 18 日周二,据媒体援引两位知情人士的话说,微软早在 2019 年就开始开发内部代号为 Athena 的 AI 芯片。其中一位知情人士称,一些微软和 OpenAI 的员工已经开始测试并使用这些芯片。微软希望该芯片的性能优于目前从其他供应商处购买的芯片,从而节省其在昂贵的 AI 业务上的时间和成本。其他知名科技公司,包括亚马逊、谷歌和 Facebook,也为人工智能准备自研芯片。
微软的这些芯片专为大型语言模型等训练软件而设计。在当前,市场上所使用的 AI 芯片几乎全部来自英伟达,而受制于产能的限制,英伟达的 AI 芯片时常短缺而且价格昂贵,这迫使微软等公司 AI 软件所需的处理。
Forrester Research 的高级云分析师 Tracy Woo 表示,人工智能的繁荣给云提供商带来了越来越大的压力,这迫使相关厂商开发自己的芯片:
云计算公司当然可以从英伟达那里购买芯片,但是对谷歌、亚马逊这样的巨头来说,他们有足够的资金来研发自己的芯片。
有评论认为,微软 AI 芯片立项的时机很巧,正好在微软、OpenAI 等公司培养的大型语言模型已经开始腾飞之际。两位知情人士表示,OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人的发布让人们兴奋——据分析师估计,截至今年 1 月,也就是 ChatGPT 发布两个月后,该机器人已经拥有超过 1 亿用户——这促使微软加快了 Athena 的研发和推出。
知情人士称,微软最早可以在明年让 Athena 在公司内部和 OpenAI 内部广泛使用。不过,其中一位知情人士表示,微软内部仍在争论是否会向其 Azure 云计算服务的客户提供这些芯片。
如果微软确实决定向其云计算客户提供 Athena 芯片,它还必须为其构建比英伟达当前产品更具吸引力的软件,英伟达在这一领域已经深耕了 15 年,其软件产品已经在全球广泛被利用。
研究公司 SemiAnalysis 的首席分析师 Dylan Patel 估算,ChatGPT 的运营成本为每天约 70 万美元或每次查询 0.36 美分:
大部分成本来自于其所需的昂贵服务器。和英伟达的产品相比,Athena 如果具有竞争力,可以将每个芯片的成本降低三分之一。
微软希望在他们所有的应用程序中都使用大型语言模型,包括 Bing、Microsoft 365 和 GitHub。如果采用英伟达现成的软件进行大规模部署,单是芯片这一项成本每年就要花费数百亿美元。
尽管微软为其云计算业务开发的服务器芯片广为人知,但此前并未提及其 Athena 芯片的存在。 其中一位知情人士说,微软至少有 300 人在为 Athena 工作。Patel 表示,开发 Athena 这样的内部芯片的成本可能约为每年 1 亿美元。
微软对 Athena 的开发可能是微软与英伟达合作关系中的一个敏感话题。但据直接了解该项目的一位人士称,微软并不认为自己的 AI 芯片可以广泛替代英伟达的产品。不过,有分析认为,微软的这一努力如果成功的话,也有可能帮助它在未来与英伟达的谈判中更具优势。
知情人士还称,微软的 AI 芯片路线图包括未来多代 Athena 芯片。不过,由于英伟达在这一领域深耕已久,即便 Athena 按计划在明年投入量产,其制造工艺仍然比市面上最先进的工艺落后一代。