微软自研AI芯片的传闻终于不再是“狼来了”。在今年的Microsoft Ignite 2023大会上，这家软件巨头正式亮出了两款重磅硬件：面向数据中心的AI加速芯片Azure Maia 100，以及云端运算处理器Azure Cobalt 100。

先说说Azure Maia。这是一款专为AI工作负载设计的翻跟斗芯片，直接服务于OpenAI模型、ChatGPT、Bing、GitHub Copilot等业务。作为该系列的首款产品，Azure Maia 100采用5纳米制程生产，性能指标自然不低。而Azure Cobalt则是基于Arm架构的云端运算处理器，配备128个运算核心，相比前几代Azure Arm芯片，性能提升高达40%，主要支撑Microsoft Teams、Azure SQL这些核心服务。两款芯片都由台积电代工，微软已经在规划第二代产品了。

负责芯片开发的微软AHSI（Azure Hardware Systems and Infrastructure）副总裁Rani Borkar透露，微软已经在Bing和Office产品中测试新款AI芯片，OpenAI也拿GPT 3.5 Turbo做了测试。按计划，Azure Maia和Azure Cobalt将在明年初正式部署到微软数据中心，成为Azure云端运算服务的一部分。

Rani Borkar在接受外媒采访时说得挺直白：对微软这种体量的公司而言，优化和整合硬件的每个环节，既能提供最佳运算效能，又能规避供应链瓶颈。Azure Maia和Azure Cobalt给客户提供了新的基础设施选择。

自研芯片的好处不言而喻：在硬件性能和价格上握有主动权，同时避免过度依赖单一供应商。目前AI产业高度依赖NVIDIA GPU，这个问题尤其突出。亚马逊和Google早已布局——亚马逊2015年收购了以色列芯片创企Annapurna Labs，为客户提供云端和AI芯片服务；Google从2018年起就允许客户使用自研TPU。微软这次算是不甘落后，终于跟上了节奏。

当然，微软并没有完全押注自研。作为补充，微软也在拓展与芯片供应商的合作关系。官方消息显示，微软将在Azure中添加AMD MI300X加速虚拟机（ND MI300系列），采用AMD最新Instinct MI300X GPU，专门加速AI工作负载，支撑大范围AI模型训练和生成式推理。同时，基于英伟达H100 Tensor Core GPU的全新NC H100 v5虚拟机系列已开放预览，能提升大中型AI训练和生成式推理的性能、可靠性和效率。此外，微软还公布了ND H200 v5虚拟机系列计划，配备即将推出的英伟达H200 Tensor Core GPU。

回顾一下，微软过去有过定制芯片的经验，比如与AMD合作设计Xbox处理器，以及为HoloLens和Xbox Kinect运动控制器开发专用芯片。如今Azure Maia和Azure Cobalt正式登场，微软的自研芯片版图变得更为完整。