傳微軟自研 AI 晶片 Athena：對標輝達，OpenAI 員工已在測 GPT-4

現在只要做大模型，幾乎都在給輝達打工。

隨著各家巨頭瘋搶算力，輝達最新款 H100 顯示卡在 eBay 上甚至被炒到了 4 萬美元以上。據業內估算，光是支撐 ChatGPT 的商業化運轉，OpenAI 就得吃下超過 3 萬張 A100。

面對這種天文數字般的硬體賬單，微軟顯然不想一直被卡脖子。據外媒 The Information 報道，微軟其實從 2019 年起就在秘密研發一款代號為 Athena 的自研 AI 晶片，試圖在大模型訓練和推理上省下一大筆錢。

代號 Athena，OpenAI 員工已經上手

這顆內部代號為 Athena 的晶片並不是臨時起意。微軟已經悄悄打磨了數年，並且研發節奏正在明顯加快。

據報道，部分微軟和 OpenAI 的員工目前已經拿到了工程晶片，正在測試它執行 GPT-4 等最新前沿大模型的表現。

按照目前的規劃，微軟最早可能在明年把 Athena 更廣泛地部署到公司內部以及 OpenAI 的業務中。而且這並不是一次性嘗試，微軟內部已經為這款晶片制定了包含未來好幾代的長期路線圖。

不過，目前還不清楚微軟未來是否會將 Athena 開放給 Azure 雲端計算客戶使用。知情人士也提到，這顆晶片並不是為了徹底取代輝達的所有硬體，而是作為自研主力，用來幫微軟自家的 Bing、Office 辦公套件和 GitHub 等全面鋪開的 AI 功能減輕成本壓力。

其實微軟做定製晶片早有前科。早在 2020 年，彭博社就曾披露微軟在為伺服器甚至未來的 Surface 裝置研發 ARM 架構處理器。此外，微軟也曾與高通、AMD 深度合作為 Surface 裝置定製晶片。

為什麼重要

如果訊息屬實，微軟將正式加入自研 AI 算力的頂級俱樂部，和谷歌的 TPU、亞馬遜的 Trainium 以及 Meta 的定製硬體站在同一起跑線。

我們認為這一步微軟走得非常務實。現在全行業都在搶購 GPU，輝達的利潤率高得嚇人，交貨週期更是被排到了幾個季度之後。微軟在產品端全面接入 GPT-4 和 Copilot，每多一個活躍使用者，伺服器的電費和晶片折舊就在瘋狂燃燒。自研晶片哪怕效能只能追平上一代硬體，只要在推理成本和功耗上砍下一半，對微軟來說就是省下了幾十億美元的真金白銀。

對行業來說，這也是一個明確的訊號：即便像微軟這樣與輝達關係最鐵的頭號盟友，也不願意把自己的身家性命押在單一供應商身上。

當然，做晶片從來不是一件容易的事。開發出能點亮的矽片只是第一步，配套的編譯器、底層驅動、運算元最佳化以及針對大模型的通訊框架，難度一點都不比造晶片本身低。微軟選擇讓 OpenAI 的核心團隊直接參與實測，看起來就是想從最底層的實際負載出發，少走當年通用算力晶片走過的彎路。