鞭牛士報道，12月18日消息，據(jù)金融時報報道， 隨著 OpenAI 的最大投資者加快對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的投資，微軟今年購買的 Nvidia 旗艦芯片數(shù)量是其在美國和中國任何最大競爭對手的兩倍。

　　科技咨詢公司 Omdia 的分析師估計，微軟今年購買了 48.5 萬塊 Nvidia 的Hopper芯片。這使微軟遠遠領(lǐng)先于 Nvidia 的第二大美國客戶 Meta（購買了 22.4 萬塊 Hopper 芯片），以及其云計算競爭對手亞馬遜和谷歌。

　　在過去兩年的大部分時間里，Nvidia 最先進的圖形處理單元的需求超過供應(yīng)，微軟的芯片儲備使其在構(gòu)建下一代人工智能系統(tǒng)的競賽中占據(jù)了優(yōu)勢。

　　今年，大型科技公司已斥資數(shù)百億美元建造運行英偉達最新芯片的數(shù)據(jù)中心，自兩年前 ChatGPT 首次亮相并引發(fā)人工智能領(lǐng)域前所未有的投資熱潮以來，這些芯片已成為硅谷最熱門的商品。

　　微軟的 Azure 云基礎(chǔ)設(shè)施用于訓(xùn)練 OpenAI 的最新 o1模型，他們與復(fù)蘇的谷歌、Anthropic 和埃隆馬斯克的 xAI 等初創(chuàng)公司以及中國的競爭對手爭奪下一代計算的主導(dǎo)地位。

　　Omdia 估計，字節(jié)跳動和騰訊今年分別訂購了約 23 萬塊 Nvidia 芯片，其中包括 H20 型號，這是 Hopper 的低端版本，經(jīng)過修改以滿足美國對中國客戶的出口管制。

　　分析師表示，亞馬遜和谷歌與 Meta 一起加緊部署自己的定制 AI 芯片以替代 Nvidia 的芯片，分別購買了 19.6 萬塊和 16.9 萬塊 Hopper 芯片。

　　Omdia 分析公司公開披露的資本支出、服務(wù)器出貨量和供應(yīng)鏈情報來計算其估值。

　　隨著大型科技公司競相組裝越來越大的 GPU 集群，英偉達的市值今年已飆升至 3 萬億美元以上。目前，英偉達正開始推出 Hopper 的繼任者 Blackwell。

　　然而，由于擔心經(jīng)濟增長放緩、大型科技公司自己的定制人工智能芯片的競爭，以及唐納德·特朗普即將上任的美國政府可能對其在華業(yè)務(wù)造成干擾，近幾個月來，該股的非凡漲勢已經(jīng)減弱。

　　盡管美國政府對在中國銷售的美國人工智能芯片的功能有所限制，但字節(jié)跳動和騰訊今年已成為英偉達最大的兩個客戶。

　　微軟已向 OpenAI 投資 130 億美元，是美國大型科技公司中建設(shè)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施最積極的一家，既用于運行自己的人工智能服務(wù)（如 Copilot 助手），也用于通過其 Azure 部門出租給客戶。

　　微軟此次訂購的 Nvidia 芯片數(shù)量是其 2023 年購買的同代 Nvidia AI 處理器數(shù)量的三倍多，當時 Nvidia在 ChatGPT 取得突破性成功后競相擴大Hopper 的生產(chǎn)。

　　微軟 Azure 全球基礎(chǔ)設(shè)施高級總監(jiān)阿利斯泰爾·斯皮爾斯 (Alistair Speirs) 向《金融時報》表示：良好的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施非常復(fù)雜，是資本密集型項目。它們需要多年的規(guī)劃。因此，預(yù)測我們的增長將在哪里，并留出一點緩沖空間，這一點很重要。

　　根據(jù) Omdia 的數(shù)據(jù)，到 2024 年，全球科技公司將在服務(wù)器上花費約 2290 億美元，其中微軟的資本支出為 310 億美元，亞馬遜的資本支出為 260 億美元。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的前十大買家（現(xiàn)在包括相對較新的 xAI 和 CoreWeave）占全球計算能力投資的 60%。

　　Omdia 云計算和數(shù)據(jù)中心研究總監(jiān) Vlad Galabov 表示，到 2024 年，服務(wù)器支出的約 43% 將流向 Nvidia。

　　「Nvidia GPU 在服務(wù)器資本支出中占據(jù)了極高的份額?！顾f?！肝覀円呀?jīng)接近峰值了?！?/p>

　　盡管 Nvidia 仍然主導(dǎo)著 AI 芯片市場，但其硅谷競爭對手 AMD 也正在取得進展。

　　據(jù) Omdia 稱，Meta 今年購買了 173,000 塊 AMD 的 MI300 芯片，而微軟則購買了 96,000 塊。

　　今年，大型科技公司也加大了對自家 AI 芯片的使用，以減少對 Nvidia 的依賴。谷歌十年來一直在開發(fā)其“張量處理單元”（TPU），而 Meta 去年推出了第一代 Meta 訓(xùn)練和推理加速器芯片，這兩家公司各自部署了約 150 萬塊自家芯片。

　　亞馬遜正在為云計算客戶大力投資其 Trainium 和 Inferentia 芯片，今年部署了約 130 萬塊此類芯片leyu·樂魚(中國)體育官方網(wǎng)站。亞馬遜本月表示，計劃使用數(shù)十萬塊最新的 Trainium 芯片為 OpenAI 的競爭對手 Anthropic 構(gòu)建一個新的集群，亞馬遜已向其投資 80 億美元，用于訓(xùn)練其下一代人工智能模型。

　　然而，微軟在打造與 Nvidia 競爭的 AI 加速器方面走得更早，今年僅安裝了約 200,000 個 Maia 芯片leyu·樂魚。

　　斯皮爾斯表示，使用 Nvidia 的芯片仍然需要微軟對自己的技術(shù)進行大量投資，以便為客戶提供“獨特”的服務(wù)。

　　他說：根據(jù)我們的經(jīng)驗，構(gòu)建人工智能基礎(chǔ)設(shè)施不僅需要擁有最好的芯片，還需要擁有正確的存儲組件、正確的基礎(chǔ)設(shè)施、正確的軟件層、正確的主機管理層、錯誤糾正以及構(gòu)建該系統(tǒng)的所有其他組件。