已经坐拥OpenAI的微软显然不满足于此，昨晚一场发布会，首款5nm自研芯片Maia正式亮相；同时Bing Chat也更名Copilot，甚至万物皆可Copilot；登录微软账号，就可以在Copilot专属网站上免费使用GPT-4、DALL·E 3。
OpenAI的全新王炸爆款，自定义GPT也被塞进Copilot全家桶，变身为Copilot Studio。全球打工人利器Office，也在Copilot的加持下全面升级。
一、微软自研芯片
此前的江湖上，关于微软在悄悄自研芯片的传言始终不绝于耳。上个月初爆料的消息显示其代号“雅典娜”，用于训练大模型，微软想以此避免对英伟达过度依赖。
现在证实了，传言不是空穴来风。今年的AIGC与大模型热潮让H100的需求也水涨船高，目前H100的单价普遍在2.5万到4万美元之间，之前也曾多次提及。这块蛋糕之大肉眼可见，微软绝对不会置之不理。微软CEO纳德拉在发布会上表示，两款芯片Azure Maia和Azure Cobalt CPU明年就会上市。
虽然对比亚马逊、谷歌、Meta等巨头，微软是最后一个发布自研芯片的，但一亮相就毫不含糊，这次的Maia 100 GPU对比业内竞品毫不逊色。具体说来，Maia采用的是台积电5nm节点工艺，拥有1050亿个晶体管，并支持微软首次实现的8位以下数据类型，即MX数据类型。在算力方面，Maia在MXInt8格式下的算力可以达到1600 TFLOPS，在MXFP4格式下则为3200 TFLOPS，足够与英伟达的H100和AMD的MI300X掰手腕。Maia在网络IO方面相当优秀，而在显存带宽方面则稍逊一筹。与目前使用第二代Trainium/Inferentia2芯片的亚马逊相比，纸面上的各项指标都堪称碾压式领先。
不过Maia是在LLM热潮出现之前就开始设计的，因此显存带宽只有1.6TB/s。虽然比Trainium/Inferentia2高，但明显低于TPUv5，更不用说H100和MI300X了。此外，微软采用了四层HBM工艺，而非是英伟达的六层，甚至AMD的八层。根据一些业内人士分析，微软在设计芯片时加载了大量的SRAM，从而帮助减少所需的显存带宽，但这似乎并不适用于现在的大模型，因此实际效果目前还不好说。
Maia的另一个有趣之处在于微软对网络的处理。就AMD和英伟达而言，它们都有自己专属的Infinity Fabric和NVLink，用于小范围芯片的高速连接（通常为八个）。如果要将数以万计的GPU连接在一起，则需要将以太网/InfiniBand的PCIe网卡外接。对此，微软采取了完全不同的方式：每个芯片都有自己的内置RDMA以太网IO。这样每个芯片的IO总量就达到了4.8Tbps，一举超过了英伟达和AMD。同时为了充分发挥Maia的性能，微软专门打造了名为“Ares”的机架和集群，并首次采用了名为“Sidekick”的全液冷设计。这些机架是为Maia高度定制的，比标准的机架更宽。
具体来说，微软在一个机架上搭载了八台服务器，其中每台服务器有四个Maia加速器，也就是共计32个Maia芯片。此外还配备网络交换机，而且Maia机架的功率可以达到约40KW，这比大多数仍只支持约12KW机架的传统数据中心也要大得多。
还有点需要说明的是，微软使用的是自己从第三方获得SerDes授权，并直接向台积电提交设计要求，而不是依赖Broadcom或Marvell这样的后端合作伙伴。在发布会进行的同时，OpenAI的CEO奥尔特曼就表示，第一次看到Maia芯片的设计时，自己和同事都感到非常兴奋，而OpenAI也在第一时间就用GPT-3.5 Turbo对Maia进行了测试与改进。
而在CPU方面，Cobalt是一款基于Armv9架构的云原生芯片，针对通用工作负载的性能、功率和成本效益进行了优化。具体来说，Cobalt共有128个核心，并支持12条DDR5通道。与微软第一款基于Neoverse N1的Arm CPU相比，基于Neoverse N2的Cobalt 100在性能上提升了40%。
与Arm传统的只授权IP的商业模式不同，Neoverse Genesis CSS（计算子系统）平台可以使CPU的开发更快更容易，且成本也更低。就Cobalt而言，微软采用的是两个Genesis计算子系统，并将它们连接成一个CPU。
Arm此前曾表示，有一个芯片项目从启动到完工前后只用了一年多。虽然没有说究竟是谁，不过根据业内人士推测很可能就是微软。可以说，微软在Maia芯片上花费了许多心思。在设计上的独具匠心不仅让Maia具有高性能，还能控制每个内核和每个虚拟机的性能和功耗。目前微软正在Microsoft Teams和SQL Server等工作负载上测试Cobalt，预计明年正式向客户提供用于各种工作负载的虚拟机。
事实上很多人都不了解的一点，微软在芯片开发上的历史颇为悠久。二十多年前，微软就和Xbox合作，还为Surface设备共同设计了芯片。2017年左右，微软就开始构建云硬件堆栈。这次发布的新品Maia芯片和Cobalt都是在微软内部构建的，微软对整个云服务器堆栈进行了深入检修，以优化性能，功耗和成本。微软硬件系统负责人Rani Borkar（拉妮·博卡尔）对此表示：“我们正在重新思考AI时代的云基础设施，并从尽可能优化该基础设施的每一层。”
现在可以明确的一点，微软、AMD、Arm、Meta、英特尔、英伟达和高通在内的集团，都在推动大模型时代的数据格式的标准化进程。
二、万物皆可Copilot
与两款芯片同步的，微软Copilot也迎来了全新时代。就在发布会现场，纳德拉宣布Bing Chat的普通版和企业版正式更名为Copilot。除了自家的Edge，Copilot还可以兼容Chrome，Safari等，并且很快就上线移动设备。Copilot免费版可以在Bing和Windows中直接访问，还有专门入口https://copilot.microsoft.com/
今年初，微软还曾多次提到要与谷歌在搜索和AI领域保持竞争。但现在回看，微软显然是醉翁之意不在酒，悄无声息的就把目光投向了ChatGPT。就在OpenAI宣布每周有一亿人使用ChatGPT后，Bing Chat直接改名。这不得不让外界猜想，尽管有价值数十亿美元的合作关系，双方关系也相当好，但微软和OpenAI仍在争夺同一批客户，而Copilot就是微软试图抛给消费者和企业的最佳选择。同时发布会上还发布了一款低代码工具Copilot Studio，允许用户可以在同一网页上进行构建、部署、分析、管理内容。
更重量级的是，Copilot Studio与OpenAI的GPTs无缝集成。与之配套的还有一个可供分析的仪表板，允许管理员集中监视使用情况并实时分析，在管理中心内控制访问权限。微软还将Dynamics 365 Guides也集成到了Copilot，将AIGC与混合现实（MR）相结合，帮助一线员工完成复杂的任务。未来的工程师无需搜索大量文档或纸质手册，仅通过自然语言和手势就能查询信息。
三、微软：我们和英伟达是互补
对于芯片来说，最重要的就是性能。跟英伟达的H100、H200，AMD的MI300X比较，Maia表现如何呢？对此问题，博卡尔没有正面回应，只是重申微软与英伟达、AMD的合作对于自家Azure云业务的未来很重要。
需要提前说明的是，微软所做的内存权衡其实是非常不利的，这使得微软很难与英伟达竞争。比如H100的内存带宽是Maia的两倍多，H200是其三倍，而MI300X还要更高。因此，Maia在大模型推理方面的性能劣势明显。就每秒处理更大批的token而言，GPT-4推理的性能大约是H100的1/3。不过这本身并不是一个大问题，因为制造成本与英伟达的巨大利润率弥补了大部分差距。问题是电源和散热仍需要更多成本，而且token到token的延迟更差。
在聊天AI和许多协同Copliot工具等对延迟极为敏感的应用中，Maia很难与英伟达和AMD竞争。后两种GPU都可以使用更大的批处理量，同时可接受延迟，因此它们的利用率会更高，性能TCO也比Maia高得多。而在GPT-3.5 Turbo等参数较小的大模型中，情况可能要好一些。但微软不可能只部署针对过去产品的优化硬件。随着时间的推移，GPT-3.5 Turbo迟早要被逐步淘汰。
不仅在硬件上强强联合，微软在发布会上还宣布将英伟达AI代工厂服务（Nvidia AI Foundry）引入Azure。此外微软还推出了全链条开发工具Azure AI Studio，它提供了完整周期的工具链，是一个端到端的平台，包括模型的开发、训练、评估、部署、定制等等。
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