国当地时间11月15日，微软Ignite技术大会在西雅图揭幕。

集团CEO纳德拉带来了长达一个小时的揭幕演讲，介绍微软在ESG、新一代空芯光纤、Azure Boost数据中心等项目的新动态。而整场演讲的重头戏，非AI莫属——尤其是首款自研AI芯片Azure Maia 100的亮相，成为场内场外无数聚光灯下的焦点。

微软重视AI人所共知，发力自研芯片也不是什么秘密。Maia 100的亮相，则是微软的第一张阶段性答卷，向外界表明自己的野心与实力。

有趣的是，英伟达CEO黄仁勋也来到现场，为Azure和英伟达合作的AI foundry service站台。纳德拉当着黄仁勋的面发布自研AI芯片，难免让人浮想联翩。

英伟达对高算力芯片的垄断，早已成为硅谷众大厂的心病。它们一方面离不开英伟达，另一方面又不想永远被英伟达掣肘。当自研芯片成为潮流，微软、Meta、谷歌、亚马逊先后亮出压箱底的宝贝，谁能真正挣脱枷锁？

（图片来自Pixabay）

微软首款AI芯片来袭，Maia 100成色几何？

首款芯片的命名从此前盛传的Athena改成Maia，灵感大概是参考了NGC 2336星系。Maia可以译为“明亮的蓝色恒星”，根据NASA的观测，NGC 2336星系近似螺旋形态，直径约20万光年，也以旋臂中的蓝色恒星闻名。以此命名自己的首颗AI芯片，微软或许是想以深邃的太空借喻充满想象力的AI世界，以及对算力的高追求。

Maia 100的亮相也不算突然，早在10月初就有媒体剧透微软将在开发者大会上发布首款自研AI芯片，并将向Azure云客户供应。不过微软对自研芯片计划的保密工作做得很好，直到正式发布后，外界才能真正了解其设计、算力和应用场景等详细情况。

根据纳德拉的介绍，Maia 100是一款AI加速芯片，基于Arm架构设计，主要用于云端训练、推理以及Azure的高负载云端运算。不过纳德拉否认了将向云计算客户供货的传闻，这款自研芯片将优先满足微软自身的需求，并在合适的时机向合作伙伴和客户开放。

Azure芯片部门负责人、微软副总裁拉尼·博卡尔则补充道，Maia 100已经在Bing和office的人工智能套件上测试。合作伙伴openAI也开始使用这款芯片进行测试部分产品和功能，比如GPT 3.5 Turbo。

（图片来自Azure官网）

至于测试的效果如何，微软暂时还没有给出具体报告。但纳德拉和博卡尔强调Maia 100可以加快数据处理速度，尤其是在语音和图像识别方面。

提速的关键，自然是算力。为了提升算力，微软也是下了血本：采用台积电的5nm制程工艺，晶体管数量达到1050亿个。和今年4月被曝光的信息相比，Maia的制程工艺、设计架构都没有太多出入，性能表现或许还需在应用数据来检验。

不过横向对比的话，Maia 100和英伟达、AMD等大厂的产品在参数上还有很大差距。AMD在今年发布的专用于AI加速的MI 300X芯片晶体管数量达到1530亿，更不用说算力超强的英伟达了。

以最近发布的H200为例，GPU核心和H100相同，但CUDA核数达到16896个，加速频率1.83GHz，显存具备更大的容量和更高带宽，可以支持超大参数的大模型训练与推理。官方给出的参数显示，H200相较上一代产品在Llama2和ChatGPT的训练速度分别能提升40%和60%。

可以看出，从MI 300X到H200，再到Maia 100，大厂对训练参数量、训练速度和芯片算力的追求是没有上限的。大模型的迭代速度也在加快，只因各家大厂都想跑得比对手更快一步。

芯片是这场算力竞赛里最关键的一环，没有人想在这上面掉链子。而为了摆脱对英伟达的依赖，自研就是最好的出路。

当自研AI芯片成为必选项

英伟达的芯片不是不好，反倒是太好了，好到直接滋生了两个难以解决的问题：一是供不应求，二是价格高不可攀。