2023年11月15日金融快訊Market Briefing
微軟 (MSFT) 週三在西雅圖舉行的Ignite會議上推出了兩款晶片。第一個是Maia 100人工智能AI晶片，可以與英偉達/Nvidia (NVDA) 的晶片競爭。第二個是Cobalt 100Arm晶片，針對通用運算任務，可以與英特爾/Intel (INTC) 處理器競爭。
現金充裕的科技公司已經開始為客戶提供更多雲端基礎設施選擇，讓他們可以用來運行應用程式。阿里巴巴、亞馬遜和谷歌多年來一直這樣做。根據一項估計，截至2023年10月底，微軟擁有約1440億美元現金，到2022年，其雲端市場份額將達到21.5%，僅次於亞馬遜。該公司副總裁Rani Borkar也對外表示，在Cobalt晶片上運行的虛擬機器實例將於2024年透過微軟的Azure雲端實現商業化，但是他沒有提供發布Maia 100的時間表。
2016年，亞馬遜宣布了其原創的AI張量處理單元。Web Services於2018年推出了基於Graviton Arm的晶片和Inferentia AI處理器，並於2020年推出了用於訓練模型的Trainium。當GPU短缺時，雲端供應商的特殊人工智慧晶片可能幫助滿足需求。但與Nvidia或AMD不同的是，微軟及其雲端運算領域的同業並不打算讓公司購買包含其晶片的伺服器。
目前，微軟正在測試Maia 100如何滿足其Bing搜尋引擎的AI聊天機器人(現在稱為Copilot，而不是Bing Chat)、GitHub Copilot編碼助理和GPT-3.5-Turbo(來自微軟支援的OpenAI 的大型語言模型)的需求。此外，OpenAI為其語言模型提供了來自互聯網的大量信息，它們可以生成電子郵件、總結文件並透過人類指令的幾句話回答問題。
GPT 3.5 Turbo模型適用於OpenAI的ChatGPT助手，該助手去年推出後很快就流行起來。隨後，各公司迅速採取行動，在其軟體中添加類似的聊天功能，從而增加了對GPU的需求。Nvidia財務主管Colette Kress表示，“我們一直在與所有不同的供應商進行全面合作，以幫助改善我們的供應狀況並支持我們的許多客戶向我們提出的需求。”
除了設計Maia晶片之外，微軟還設計了名為Sidekicks的客製化液冷硬件，該硬體安裝在包含Maia伺服器的機架旁的機架中。
如果以亞馬遜的經驗為指導，微軟可能會看到鈷處理器的採用速度比Maia AI晶片更快。微軟正在Cobalt上測試其Teams應用程式和Azure SQL資料庫服務。在過去的一年半中，隨著價格和利率的走高，許多公司都在尋找提高雲端支出效率的方法，而對AWS客戶來說，Graviton就是其中之一。AWS副總裁Dave Brown表示，AWS的所有前100家客戶現在都在使用基於Arm的晶片，這可以將性價比提高40%。
不過，從GPU遷移到AWS Trainium AI晶片可能比從Intel Xeon遷移到Graviton更複雜。每個人工智能模型都有自己的“特色”。由於Arm在行動裝置中的普及，許多人都在努力讓各種工具在Arm上運行，但在人工智能晶片中卻不太如此。但隨著時間的推移，大眾會看到與GPU相比，Trainium具有類似的性價比優勢。
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