微软否认与AMD合作开发AI芯片“雅典娜”

随着ChatGPT的火出圈，各类人工智能大模型和应用需求开始呈现爆发式增长。而为了支持这些应用的机器学习训练，需要大量人工智能处理器，目前这个领域是英伟达图形处理器(GPU)的天下。
知情人士透露，微软正与AMD合作共同自研人工智能处理器“雅典娜”(Athena)，在合作中，微软为AMD提供了资金支持，并投入了上百名员工。这是微软多管齐下战略的一部分，目的是保障人工智能处理器芯片的供应，以实现对英伟达方案的替代。
微软否认AMD参与雅典娜计划
微软既是云端运算服务的顶级供应商，也是AI应用的推动者。目前他们已向ChatGP母公司OpenAI注入上百亿美元，并将其集成到 Bing 搜索引擎和 Microsoft Edge 网络浏览器中，微软还表示要在所有软件产品里增加此功能。
自研AI芯片是微软强化其相关业务的关键一环，据The Information报道，该芯片初代将采用台积电5nm工艺制造，最早将于明年开始用在公司内部和OpenAI，用于教育大型语言模型(也称为 LLM)，以及在 LLM 培训期间和之后获取的任何数据。
虽然此前微软也曾与AMD、高通(Qualcomm)合作开发定制Arm架构芯片，用于其 Surface Laptop 和 Surface Pro X 设备的先例，但微软发言人Frank Shaw否认AMD是Athena计划的参与者：“AMD是很棒的合作伙伴，然而没参与Athena。”

微软与AMD合作定制的Ryzen Surface Edition处理器，以及与高通合作定制的 SQ1 处理器
受此消息影响，AMD股价周四上涨超过6.5%，微软股价上涨约1%。两家公司均拒绝对此消息置评。英伟达股价下跌1.9%。
自研芯片不代表能脱离英伟达
不过，这并不预示微软要与英伟达分道扬镳，微软打算继续双方的紧密合作。目前英伟达芯片仍是训练和运行LLM的必要工具，是包括亚马逊AWS和谷歌云在内的许多生成式人工智能工具提供商的首选芯片供应商，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)也为自己的人工智能业务囤积了数千个英伟达处理器。
英伟达GPU近段时间以来的供不应求，也凸显出微软和其他开展人工智能业务企业面临的急迫供应短缺。
因为微软与OpenAI的关系，以及它自己新推出的AI服务，例如新版会聊天的Bing和经AI强化的Office工具，要求的计算能力超出当初订购芯片和建立数据中心的预期。微软也在更新老产品，如GitHub的代码生成工具。这些AI程序全都在微软Azure云端运行，需要英伟达价格昂贵且功能强大的处理器。
但这同时也是AMD的战略重点领域。本周二(5月2日)AMD CEO苏姿丰在财报电话会议上表示，“我们对自身在人工智能领域的机遇感到非常兴奋，这也是我们的最高战略优先级。我们正处于人工智能计算时代非常初期的阶段，人工智能的普及率和增长速度比最近历史上的任何其他技术都要快。”
苏姿丰还强调，AMD将有机会为大客户制作部分定制芯片，用于他们的AI数据中心。
微软对芯片行业的参与正在逐步深入。过去几年，在英特尔前高管拉尼·博尔卡(Rani Borkar)的带领下，微软正在建设一个芯片部门，目前已经拥有近1000名员工。而除了开发用于服务器和Surface电脑的芯片之外，早在2019年，该团队就开始秘密研发内部代号为“Athena”的AI芯片，目前这个团队人数已经超过300人，投入超过20亿美元。

The Information引述的消息来源称，微软已经提供一小部分芯片原型给内部和OpenAI员工使用，以测试在GPT-4 等最新大语言模型的表现。不过即使该项目按照时间表顺利推进，第一个版本也只是个起点。设计生产出一款强大的芯片需要数年时间，而英伟达拥有很大的领先优势。
除了芯片本身，英伟达还围绕这些芯片还提供了一整套配套的软硬件，包括芯片、编程语言、网络设备和服务器，从而让客户可以快速搭建自己的能力。
NV GPU又贵又缺，是大厂纷纷自研的主因
SemiAnalysis的分析师迪伦・帕特尔(Dylan Patel)表示，开发类似于雅典娜的芯片可能每年需要花费1亿美元左右，ChatGPT每天的运营成本约70万美元，大部分成本来源于昂贵的服务器处理器。据估计，OpenAI 将需要超过 30,000 个 Nvidia 的 A100 GPU 来实现 ChatGPT 的商业化，目前英伟达 最新的 H100 GPU 在 eBay 上的售价超过 40,000 美元。如果雅典娜芯片与英伟达的产品拥有同等竞争力，每个芯片的成本将可以降低三分之一。

英伟达最新的 H100 NVL GPU 将于今年下半年推出，非常适合大规模部署 ChatGPT 等大型 LLM。与数据中心规模的上一代 A100 相比，具有 94GB 内存和 Transformer Engine 加速功能的全新 H100 NVL 在 GPT-3 上提供高达 12 倍的推理性能。
对于ChatGPT每天70万美元的运营成本计算方法，今年2月9日，SemiAnalysis发布的具体报告显示，2022年谷歌在搜索业务的收入为1624.5亿美元，每次查询的平均收入为 1.61 美分，谷歌服务业务部门的营业利润率为 34.15%，则算下来每次谷歌查询的成本为 1.06 美分，以OpenAI使用的1750亿个参数的GPT-3大语言模型作为计算，OpenAI每天的运营成本为 69.4444万美元，每天拥有1300万的活跃用户，每个用户响应15次，这样估算下来ChatGPT每次查询成本为0.36美分。
另外值得一提的是，天下苦英伟达久矣，已经有多家公司在研发或推出对标其芯片的产品，亚马逊、谷歌和 Facebook 等科技巨头目前也在为人工智能制造自己的芯片。
作者：刘于苇 电子工程专辑副主分析师

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