微软的芯片类似于英伟达的图形处理单元（GPU），它是为数据中心服务器设计的，用于训练和运行大型语言模型，这是OpenAI的ChatGPT等对话式人工智能功能背后的软件。微软的数据中心服务器目前使用Nvidia 的GPU 为OpenAI 和Intuit 等云客户以及微软生产力应用程序中的人工智能功能提供支持。

该芯片代号为“Athena”，可能会在11 月14 日西雅图的微软Ignite 大会上亮相。Athena 预计将与英伟达的旗舰微处理器H100 GPU 竞争，加速数据中心的人工智能。该定制芯片已由微软及其合作伙伴OpenAI 的团队进行了秘密测试。

微软在2019 年左右开始开发Athena 芯片，寻求削减成本，同时也希望提高在与英伟达谈判中的筹码。 Azure 目前依靠Nvidia 的GPU 来支持Microsoft、OpenAI 和云客户使用的人工智能功能。但有了Athena，微软可以追随竞争对手AWS 和谷歌的脚步，向云用户提供自己的人工智能芯片。

Athena 的性能细节尚不清楚，但微软希望该芯片能够与Nvidia 的H100 相媲美。尽管许多公司都宣扬卓越的硬件和成本效益，但由于该公司的CUDA 平台，Nvidia 的GPU 仍然是人工智能开发人员的首选。吸引用户使用新的硬件和软件将是微软的关键。

在GPU供应紧张的情况下，微软内部开发AI芯片也可能会减少对Nvidia的依赖。据报道，在开始与OpenAI 密切合作后，微软订购了至少数十万颗Nvidia 芯片来支持OpenAI 的产品和研究需求。

OpenAI 也可能正在考虑减少对微软和Nvidia 芯片的依赖。最近有报道称，人工智能研究实验室正在考虑制造自己的人工智能芯片。 OpenAI 网站上最近发布的招聘信息还表明，该公司打算聘请人才来评估和共同设计人工智能硬件。

虽然微软和其他云提供商没有立即计划停止从Nvidia 购买GPU，但从长远来看，说服客户更多地转向使用内部芯片而不是Nvidia 的GPU 服务器可能会带来经济效益。微软还与AMD 就即将推出的人工智能芯片MI300X 密切合作。随着人工智能工作负载的激增，这种多样化的方法提供了多种选择。云计算竞争对手正在采用类似的策略来避免供应商锁定。

亚马逊和谷歌已战略性地将其AI芯片整合到其云业务的推广中。亚马逊已向OpenAI竞争对手Anthropic提供资金支持，条件是Anthropic将使用亚马逊的人工智能芯片Trainium和Interentia。与此同时，谷歌云宣布，包括人工智能成像开发商Midjourney和Character AI在内的客户正在使用该公司的张量处理单元。

随着人工智能芯片成为数据中心的重要组成部分，押注这一领域的回报可能会很高。随着这一发展，微软也将加入到争夺AI芯片领域市场份额的竞争对手行列中。借助Athena，微软可以为云客户提供更多选择，同时为下一代人工智能基础设施制定更独立的路线。