谷歌两AI部门合并……人工智能大战愈演愈烈(3)

目前，英伟达GPU A100和H100仍是训练大模型最主流的GPU芯片。据IDC估计，GPU芯片占AI算力的90%，而英伟达占GPU市场的80%。市场研究机构TrendForce推算，处理ChatGPT的训练数据需要2万枚GPU芯片，随着OpenAI进一步展开 ChatGPT和其他GPT模型的商业应用，其GPU 需求量将突破3万张（该报告计算以A100为主）。强大的市场需求和供货量的缺少使得整个科技行业都面临芯片短缺的问题。
“并不是说（A100芯片）完全无法被替代，但是它的通用性比较强，大家用起来很方便很顺手，是最适合用来训练的，”长期关注芯片产业的集微咨询资深分析师钱禹告诉《每日经济新闻》。
现在，微软想要继续开发GPT-4以及GPT-4之后模型的商业应用，必定需要大量的算力支持。
据报道，开发“雅典娜”的成本约为每年1亿美元。SemiAnalysis首席分析师Dylan Patel表示，ChatGPT的运营成本大概是每天70万美元，每次查询的成本大概为0.36美分。如果OpenAI用上微软自研芯片，成本能直降三分之一。据预测，微软可能最早在明年大面积应用“雅典娜”芯片。
印度裔CEO纳德拉 能否带领微软重回巅峰？
谈到微软发力AI，就不得不提及微软第三任掌舵——55岁的印度裔CEO萨提亚·纳德拉。从2014年2月4日出任CEO至今，纳德拉治下的微软市值已从3000亿美元以下攀升到目前的2万亿美元以上。
要知道，微软曾经是全球市值第一的公司，1999年就创造过6205.8亿美元的阶段性市值纪录，但由于错失了移动互联网时代，微软市值逐步萎缩至3000亿美元以下的水平。而正是得益于纳德拉上任后手术刀式的内外改革，才让目前微软市值重回第一阵营。
2014年成为CEO后，纳德拉调转了微软船头，他认为，“微软应该转向‘cloud first，mobile first（云优先、移动优先）’，不再是以个人计算机为先，甚至也不是手机为先。在一个‘云优先、移动优先’的世界里如何让微软实现成功，是我们面临的共同挑战。”他砍掉了不赚钱的手机业务组，布局微软2B业务的公司走向，让Office、微软云与AI成为公司研发的重点。
从那时起，纳德拉逐步带领微软重拾业界地位。在短短三年半的时间里，他让微软的市值增长超过2500亿美元。得益于不俗的公司业绩表现，2021年10月，微软八年来首次将苹果挤下最高市值宝座。也正是在那年年中，微软董事会全票通过纳德拉担任公司新任董事长。