微软自研AI芯片集群，强化技术自主能力

微软正豪掷重金，加码自研AI芯片集群，旨在实现人工智能核心技术的“自主可控”，摆脱对OpenAI的过度依赖，提升自身在AI领域的竞争力。据报道，微软AI部门CEO穆斯塔法・苏莱曼透露，公司将大规模投资建设专属AI芯片集群，以支撑未来更大规模的模型训练需求。尽管微软将继续通过Azure为OpenAI提供支持，但也在积极布局开源模型、联合外部开发者，并推进自主研发模型。此前，微软已推出首个完全自研的端到端基础大模型MAI-1-preview，并在内部用于Copilot服务测试。微软此举表明，在与OpenAI保持合作的同时，也在坚定地建设属于自己的技术实力，力求在AI领域实现自给自足。

9 月 12 日消息，据 BusinessInsider 报道，微软 AI 部门 CEO 穆斯塔法・苏莱曼（Mustafa Suleyman）在一场内部会议上透露，公司正计划“大规模投资”建设专属的 AI 芯片集群，目标是实现人工智能核心技术的“自主可控”。

长期以来，微软在 AI 战略上高度依赖与 OpenAI 的深度合作。然而，随着双方关系出现微妙变化，微软正在加速构建独立的技术路径。苏莱曼指出，尽管将继续通过 Azure 为 OpenAI 提供强大的云基础设施支持，但公司也在积极布局开源模型、联合外部开发者，并推进自主研发模型。

他表示：“对于像我们这样体量庞大且业务多元的企业而言，拥有在 AI 领域实现自给自足的能力，是一项关键的战略选择。”

今年 8 月底，微软推出了首个完全自研的端到端基础大模型 MAI-1-preview，目前已在内部用于 Copilot 服务测试。该模型在知名的 LMArena 文本模型榜单中位列第 24 名。对此，苏莱曼坦承，微软在顶尖大模型研发方面仍有提升空间。

“我们必须有能力独立开发各类型、各规模的世界级前沿模型，同时也应务实采纳外部优秀成果。”

他还强调，微软将投入巨额资金打造自有 AI 芯片集群，以支撑未来更大规模的模型训练需求。据悉，MAI-1-preview 的训练仅动用了约 1.5 万颗 Nvidia H100 GPU，被其称为行业内的“小型配置”。而谷歌、Meta 和 xAI 当前使用的训练集群规模，普遍达到微软的 6 到 10 倍。

目前，微软已从现有合作中获益颇丰，例如通过 Azure OpenAI 服务向企业客户输出 AI 能力，并将 OpenAI 模型深度整合进 Copilot 等核心产品线。

针对与 OpenAI 的关系，微软 CEO 萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）在会上明确表示，双方合作依然稳固：

我们和 OpenAI 保持着强有力的伙伴关系，也非常乐意继续支持他们的发展。需要清楚的是，OpenAI 向我们提供技术，我们也为他们提供计算资源和服务，彼此互为客户与伙伴，同时微软也是他们的投资方。与此同时，我们也在坚定地建设属于自己的技术实力。

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