新媒网 · 跨境数据社区

在全球云计算巨头纷纷加码自研AI硬件，以期降低对外部供应商依赖的背景下，微软的内部芯片战略正成为业界焦点。外媒报道指出，微软计划在其数据中心内，逐步提升定制化芯片的使用比重，并设定了长期目标，即最终实现以内部芯片为主要驱动力。

微软加速自研芯片布局：强化AI算力自主性

在意大利科技周期间，微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）接受外媒采访时明确表示，公司并未限定在某一种特定处理器上。尽管长期以来，英伟达在性价比方面表现出色，但斯科特强调，为了满足不断激增的AI算力需求，微软对“任何可能性”都持开放态度，以确保其拥有充足的计算能力。

斯科特指出，微软正致力于在其数据中心更多地采用自家定制处理器。此举被视为一项战略性部署，旨在降低对英伟达（NVIDIA）和超微（AMD）等主流芯片巨头的依赖。新媒网跨境了解到，微软在该领域已有所行动：2023年，公司推出了专为AI工作负载设计的Azure Maia AI加速器和Cobalt CPU。除此之外，微软还在积极研发其他有望应用于未来AI时代的新一代半导体技术。

就在近期，微软还展示了其最新的“微流体”冷却技术，旨在解决芯片过热难题。根据微软发布的新闻稿，实验室规模的测试结果表明，根据不同的工作负载和配置，微流体技术在散热方面的表现比传统的冷板技术高出三倍。此外，该技术还将图形处理器（GPU）内部硅芯片的最高温度升高幅度降低了65%，尽管具体效果会因芯片类型而异。

全球云计算巨头：自研芯片成趋势

当前，全球云计算服务商在AI领域面临着巨大的算力挑战。人工智能技术的飞速发展，使得对高性能、低功耗、高效率的AI芯片需求呈爆发式增长。英伟达凭借其CUDA生态系统和强大的GPU产品，一度占据了市场主导地位。然而，过度依赖单一供应商，不仅可能导致供应风险和成本控制压力，也限制了云计算厂商在硬件层面进行深度优化和差异化竞争。

因此，亚马逊、谷歌等云计算巨头早已投入巨资研发自有芯片。例如，亚马逊推出了Graviton系列处理器和Inferentia AI芯片，谷歌则拥有其定制的张量处理单元（TPU）。这些自研芯片通常针对各自云服务的特定工作负载进行了深度优化，旨在提升性能、降低成本、并为客户提供更灵活、高效的服务。微软的这一战略举措，正是顺应了这一行业大趋势，旨在强化其在AI基础设施领域的自主可控能力。

微软AI芯片路线图面临挑战：进展与时间线引关注

然而，微软在自研AI芯片道路上的雄心，似乎也面临着一些不确定性。外媒在2024年7月援引行业报告指出，微软的AI芯片计划可能遭遇延期。报道披露，微软预计将在2027年推出一款过渡性芯片，据推测可能命名为Maia 280。这款芯片预计将通过整合两颗代号为“Braga”的芯片来提升性能。而Braga芯片本身，原计划是接替微软于2024年4月推出的Maia芯片，该芯片基于台积电（TSMC）的5纳米工艺制造。

市场研究机构TrendForce的观察报告显示，目前微软的AI基础设施仍主要依赖基于英伟达GPU的解决方案，而其内部专用集成电路（ASIC）的研发进展相对缓慢。根据TrendForce的预测，微软下一代Maia芯片的产能爬坡预计要到2026年才会开始。

芯片的研发与制造是一个极其复杂且耗资巨大的过程，涉及架构设计、流片、封装、测试以及软件生态的构建等多个环节。任何一个环节的延误，都可能导致整个项目周期的推迟。微软面临的挑战，不仅在于技术本身的难度，还在于如何在确保性能领先的同时，有效控制成本和风险，并及时将其集成到庞大的Azure云生态系统中。

展望：AI算力基础设施的未来竞争

微软发力自研芯片的战略，是其在AI时代保持竞争力的关键一步。通过定制化芯片，微软可以更好地优化其Azure云服务，为开发者和企业提供更高效、更具成本效益的AI计算资源。这对于广泛依赖云服务的跨境电商、游戏、金融等行业而言，意味着未来可能获得更多元化、更具竞争力的AI基础设施选择。

新媒网跨境认为，尽管面临开发延期和技术挑战，微软对自研芯片的持续投入，表明了其在AI领域实现硬件自主可控的坚定决心。这将促使整个AI算力基础设施市场呈现出更加多元化和竞争激烈的格局。未来几年，各大科技巨头在芯片领域的较量，将深刻影响全球AI技术的发展方向和商业化进程。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/azure-microsoft-ai-chip-65pct-cool-ai-autonomy.html