据报道，微软购买的 Nvidia AI 芯片数量几乎是其最接近竞争对手的两倍，从而增强了其 Azure 服务的 AI 能力 金融时报。 Omdia 分析师估计，微软在 2024 年购买了约 485,000 颗 Nvidia 的 Hopper AI 芯片，超过 Meta 的 224,000 颗芯片，领先于亚马逊和谷歌等其他科技巨头。
ChatGPT 推出后，对 Nvidia GPU 的需求激增，促使主要科技公司对人工智能基础设施进行大量投资。字节跳动和腾讯分别订购了约 23 万颗专为中国市场定制的 Nvidia 芯片，显示了全球对这些先进技术的兴趣。微软的战略部分源于其对 OpenAI 的 130 亿美元巨额投资，旨在通过 Azure 将人工智能用于内部运营和客户服务。
微软在人工智能芯片收购方面处于领先地位
微软的芯片订单使其在构建下一代人工智能系统方面具有竞争优势。相比之下，亚马逊和谷歌分别购买了 196,000 个和 169,000 个 Hopper 芯片。此次重要的芯片收购表明微软致力于加强其数据中心基础设施，这是训练模型所必需的，包括 OpenAI 的最新迭代。
数据中心领域仍然是投资的焦点，Omdia 估计科技公司到 2024 年可能在服务器上花费约 2290 亿美元。微软在这方面处于领先地位，预计资本支出为 310 亿美元。这一趋势凸显了整个科技行业持续的支出模式，其中强大的人工智能功能对于保持云产品的优势至关重要。
Nvidia 的收入反映了其市场主导地位，第三季度收入为 351 亿美元。仅数据中心收入就达到 308 亿美元，凸显了该公司在人工智能基础设施开发中的关键作用。然而，英伟达的芯片面临挑战，包括 Blackwell AI 模型的过热问题，这对 Meta 和微软等公司造成了影响。
部署和未来计划
尽管面临这些挑战，英伟达仍然是人工智能进步的关键参与者。微软的投资策略不仅包括采购英伟达芯片，还包括开发自己的人工智能加速器。目前，微软已经安装了大约 20 万个自己的 Maia 芯片，这标志着微软在构建内部能力以与 Nvidia 竞争方面迈出了早期的一步。
微软Azure全球基础设施高级总监阿利斯泰尔·斯皮尔斯(Alistair Speirs)表示：“良好的数据中心基础设施，它们是非常复杂、资本密集型的项目。他们需要多年的规划。”这凸显了微软对其数据中心增长的战略远见，确保其能够满足快速发展的人工智能领域的预期需求。
由于 Nvidia 的市场地位目前面临着来自开发定制 AI 芯片的公司的竞争，包括亚马逊的 Trainium 和谷歌的 Tensor 处理单元，各公司正在多样化其 AI 硬件的方法。除了Nvidia占据主导地位之外，AMD也在不断进军，Meta购买了173,000颗AMD MI300芯片，微软购买了96,000颗。
随着人工智能驱动应用的需求持续增长，芯片采购和技术发展的动态对于所有大型科技公司都至关重要。微软的战略将其置于一个关键的十字路口，利用了英伟达的成熟技术和自身的开发成果。此外，未来的不确定性可能会影响英伟达的增长，特别是在出口管制和中国等市场的竞争方面。
特色图片来源：Salah Darwish/Unsplash
微软的人工智能芯片采购狂潮让竞争对手望尘莫及的帖子首先出现在 TechBriefly 上。
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