据统计，微软公司今年已采购了约 485,000 颗 Nvidia 的“Hopper”AI 芯片，大幅领先市场 金融时报。该公司的目标是增强其人工智能能力，特别是在 Azure 云服务中。这项战略投资使微软领先于 Meta Platforms 等竞争对手，Meta Platforms 购买了 224,000 颗芯片，亚马逊和谷歌分别购买了 196,000 颗和 169,000 颗芯片。
微软收购 485,000 颗 Nvidia AI 芯片以提振 Azure
Omdia 分析师透露，微软的芯片订单超过了最接近的竞争对手，表明其在人工智能基础设施开发方面的积极推动。微软正在寻求利用 OpenAI 的技术来培育其人工智能服务，该公司已在该领域投资了 130 亿美元。今年，科技公司在配备 Nvidia 芯片的数据中心上总共花费了数百亿美元，预计到 2024 年服务器支出将达到 2290 亿美元。仅微软一家预计就将贡献 310 亿美元。
英伟达在人工智能芯片市场的主导地位显而易见，该公司第三季度营收为 351 亿美元，主要由数据中心销售额 308 亿美元推动。尽管英伟达牢牢控制着该行业，但AMD等竞争对手正在取得长足进步。 Omdia 报道称，微软购买了 96,000 颗 AMD MI300 芯片，而 Meta 则与 AMD 的技术进步合作，购买了 173,000 颗相同芯片。
对先进图形处理单元的需求已经超过了供应，巩固了 Nvidia 作为人工智能进步关键参与者的地位。这种动态意味着微软的战略性芯片收购可能会增强其人工智能框架。然而，虽然这些芯片提供了强大的功能，但挑战仍然存在。英伟达面临有关其即将推出的 Blackwell AI 芯片过热问题的报道，这可能会影响部署这些芯片的公司，包括微软和 Meta。
尽管面临这些挑战，微软仍继续大力投资建设其数据中心基础设施。微软Azure全球基础设施高级总监阿利斯泰尔·斯皮尔斯(Alistair Speirs)指出，构建有效的数据中心基础设施是资本密集型的，需要多年规划。这种前瞻性的方法至关重要，尤其是在谷歌、亚马逊等科技巨头与 Anthropic 和 xAI 等新兴初创公司之间的竞争加剧的情况下。
人工智能芯片的开发正在受到持续的审查，特别是在科技公司努力减少对英伟达的依赖之际。谷歌正在对其张量处理单元（TPU）进行大量投资，而 Meta 最近推出了元训练和推理加速器芯片。此外，亚马逊正在开发其 Trainium 和 Inferentia 芯片。亚马逊宣布计划创建一个新的数据处理集群，其中包含数十万个最新的 Anthropic Trainium 芯片，展示了对人工智能基础设施的承诺。
微软对Nvidia芯片的依赖并不妨碍它开发自己的AI加速器，目前安装了大约20万个Maia芯片。 Speirs 强调了将 Nvidia 的技术与 Microsoft 自身的进步相结合的必要性，以便为客户提供独特的服务。构建全面的人工智能基础设施不仅包括强大的处理能力，还包括集成的存储组件和软件层，凸显了系统架构的复杂性。
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