亚马逊、微软和谷歌素以软件和服务闻名于世，但如今它们都斥资数十亿美元开发和生产为服务器和人工智能提供算力的芯片。随着这些公司的人工智能和云竞争的加剧，芯片项目正成为它们降低成本和赢得商业客户战略的重要组成部分。

根据公开报道收集的信息，亚马逊、微软和谷歌已经推出或计划推出8款服务器和人工智能芯片，用于内部产品开发、云服务器租赁业务，或两者兼而有之。市场调研公司Forrester的总监格伦·安东内尔（Glenn O’Donnell）说：“如果哪家企业能够为人工智能制造出优化芯片，它就能够在人工智能领域取得巨大的成功。”

开发芯片的回报远非板上钉钉。大型科技公司无法像它们目前的芯片供应商--英特尔、AMD和英伟达--一样受益于规模经济。它们还面临着聘请芯片设计师参与这些项目，以及说服开发人员使用它们的定制芯片开发应用程序的挑战。但根据之前对客户的采访和这些公司发布的性能数据，这三家科技巨头开发的一些芯片--即亚马逊的Graviton服务器芯片以及亚马逊和谷歌发布的人工智能专用芯片--在性能上已经可以与传统芯片制造商的产品相媲美。

亚马逊、微软和谷歌主要专注于为其数据中心开发两种类型的芯片：标准计算芯片和用于训练和运行机器学习模型的专用芯片，这些模型为类似于ChatGPT这样的聊天机器人，也就是大型语言模型提供算力。它们的作法可能从苹果获得了灵感。苹果成功地为其iPhone、iPad和Mac开发了芯片，改善了一些人工智能任务的处理。

借助2015年收购以色列芯片设计公司Annapurna Labs，亚马逊目前是唯一一家在服务器中提供上述两种芯片的云提供商。据报道，谷歌在2015年推出一款用于人工智能工作负载的芯片，并正在开发一款标准的服务器芯片，以提高谷歌云的服务器性能。另有报道称，微软从2019年才开始涉足芯片研发工作，时间上要晚于另外两家竞争对手，但该公司最近加快了推出旨在开发大型语言模型的人工智能芯片的时间表。

OpenAI的ChatGPT发布引发了市场对人工智能技术的追捧，推动亚马逊、微软和谷歌加大了芯片开发力度。ChatGPT运行在微软Azure云服务当中，该云服务使用包括英伟达等公司的芯片。微软也一直在把OpenAI的软件整合到必应搜索引擎和生产力应用程序中。这项工作需要非常大的算力，以至于微软为开发人工智能的内部团队分配了服务器硬件。

亚马逊首席财务官布莱恩·奥尔萨夫斯基（Brian Olsavsky）上周在财报电话会议中向投资人表示，该公司计划将支出从零售业务转移到云计算服务AWS，部分原因是投资于支持ChatGPT等应用程序所需的基础设施。亚马逊发言人拒绝详细说明这笔钱将用于什么，但根据该公司的年报，基础设施成本包括芯片支出。

在谷歌，负责制造该公司人工智能芯片的张量处理器（TPU）工程团队已经划转到谷歌云部门。最近有报道称，谷歌云现在可以为张量处理器和运行在张量处理器上的软件制定路线图，希望向云客户出租更多配置了张量处理器的服务器。

目前，大多数高级形式的人工智能都是由图形处理器驱动的，英伟达生产了其中的大部分芯片。虽然图形处理器比通用处理器更擅长运行机器学习工作负载，但它们仍被视为通用芯片。

亚马逊、谷歌和微软一直在开发专用集成电路芯片（ASIC），这些芯片更适合人工智能。据多位芯片行业从业者和分析师透露，英伟达的图形处理器帮助训练ChatGPT背后的模型，但专用集成电路芯片通常执行这些任务的速度更快，且功耗更低。

安东内尔拿着图形处理器与集成电路芯片进行比较说：“你可以开着普锐斯到处跑，但如果必须在山里开四轮驱动，吉普牧马人是一个更好的选择。”

亚马逊和谷歌已经为关键的内部产品开发了定制集成电路芯片，这些产品涉及到亚马逊的Alexa语音助手、谷歌搜索和YouTube等等。这两家公司还将这些定制集成电路芯片出租给云用户。谷歌的张量处理器就是集成电路芯片。AWS提供了为开发或训练人工智能模型而设计的芯片Trainium，以及在现实世界产品中运行人工智能模型的芯片Inferentia。

据报道，自2019年以来，微软一直在致力于为大型语言模型提供定制的集成电路芯片。该公司计划最早于明年推出代号为Athena的芯片，用于内部人工智能和OpenAI开发。据知情人士透露，微软内部仍在讨论是否向Azure云计算服务的客户提供Athena芯片。

上周有报道称，随着人工智能应用的日益广泛，处理器的需求也呈现爆发式增长。微软为了满足其高效运行人工智能系统的需要，正与AMD合作，微软为AMD提供资金支持，双方合作开发一款代号为雅典娜（Athena）的人工智能芯片，以寻求替代英伟达的产品。据悉，微软已将雅典娜芯片提供给一小部分微软与OpenAI员工用于测试。微软希望这种芯片比目前从其他供应商处采购的芯片性能更好。截至目前，微软和AMD均对此报道未予置评。

亚马逊、谷歌以及如果决定向云客户出租雅典娜芯片的微软，在说服开发者使用这些人工智能芯片方面面临挑战。这是因为英伟达目前是全球最主要的图形芯片供应商，开发人员早已熟悉了其专有的编程语言CUDA，用于制作图形芯片支持的应用程序。改用亚马逊、谷歌或微软的定制芯片需要学习这些公司设计的另一种软件语言。

这些云提供商开发的更标准的服务器芯片，旨在取代它们从英特尔和AMD购买的x86芯片，目标是降低运营数据中心的成本。安东内尔说，云提供商的服务器芯片基于ARM的芯片架构，比x86芯片更便宜，功耗更低。基于ARM的芯片长期以来一直用于智能手机，但现在正成为数据中心服务器更常见的选择。

亚马逊在这一领域领先。根据之前的报道，亚马逊在2018年发布了第一代Graviton服务器芯片，最初对它们的需求非常高，以至于一些客户无法在AWS服务器内预订它们。据直接了解该项目的人士透露，微软代号为Cascade的服务器芯片最早可能于明年推出。与此同时，谷歌的芯片团队正在开发两款基于ARM架构的服务器芯片，最早可能在2025年出现在谷歌服务器上。

责任编辑：Cherry