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從2009開始開發AI模型，到2019年投資OpenAI，微軟正在一步一步成為AI時代的龐然大物。

對于微軟及其生態系統而言，今年的Ignite技術大會堪稱異彩紛呈。微軟一口氣公布了100多項以 AI 為中心，在云計算基礎設施、 模型即服務 MaaS 、數據平臺、Copilot 人工智能助手等方方面面的新產品和新功能，展示了一個端到端的AI全面愿景。

但有一個細節應當被注意：在微軟的傳統上，Ignite大會主要聚焦于基礎設施和運營，而Build大會則主要針對開發者。

而本次的Ignite大會，針對開發者和機器學習工程師的人工智能內容占據了中心位置。

這意味著，這場大會不僅僅關乎開發者和IT專業人士，更像是整個微軟生態系統的一個劃時代時刻。

在主題演講中，微軟首席執行官Satya Nadella明確表示，微軟渴望成為AI生態系統的重要力量。從開發自己的人工智能加速芯片到推出Copilot市場，微軟已經制定了人工智能的長期戰略。

總體而言，微軟在Ignite 2023上的戰略明確表明，其重點是引領人工智能革命，利用其平臺傳統，在硬件和軟件方面進行創新，以保持行業的主導地位。

微軟正試圖復制在軟件操作系統時代的榮光。

在構建系統平臺方面，微軟確實有著豐富的經驗：從最早的Windows平臺、OLE和COM的開發，到2000年代初的Microsoft. NET和Visual Studio推動了Web服務的開發，再到上個十年成功推出的Azure平臺。

現在，微軟希望通過人工智能再次重現這種奇跡，創造一個集合了開發者、獨立軟件供應商（ISV）、系統集成商、企業和消費者的繁榮生態系統。

而這一次，Azure成為新的操作系統，就像新的Windows，提供運行時和平臺服務，而Copilots成為微軟稱之為AI助手的新應用程序。GPT-4等基礎模型構成了這個新操作系統的內核。

與Visual Studio類似，微軟也以AI Studio和Copilot Studio的形式投資了一套開發者工具。這種堆棧與Windows、.NET和Visual Studio非常相似，后者曾統治開發者領域長達數十年之久。

短短幾個月內，微軟已經交付了多個嵌入人工智能的產品，從New Bing到Microsoft 365，再到Window操作系統。

微軟擁抱生成式人工智能的速度令人震驚，這種做法也表明了一種緊迫感：這家公司正在致力于成為人工智能的先驅，使AI的能力更貼近客戶。

Satya Nadella可能不想再讓微軟錯過技術領域的下一個風口，就像微軟當年錯過了搜索和移動領域一樣。

在過去，CPU制定了軟件架構的規則并影響其發展，現在GPU也在影響著人工智能的發展，而微軟想要直接把握這一關鍵環節。

本次Ignite大會上，微軟就發布了首款定制CPU Azure Cobalt 和AI加速芯片 Azure Maia。

Microsoft Azure Cobalt 是一款基于 Arm 架構的云原生芯片，針對通用工作負載的性能、功率和成本效益進行了優化。納德拉稱，這款 CPU 芯片已經在支持 Microsoft Teams Azure 通信服務以及 Azure SQL 的部分中使用；明年也將向客戶提供這款產品。

Microsoft Azure Maia 是一款 AI 加速芯片，用于 OpenAI 模型、Bing、GitHub Copilot 和 ChatGPT 等 AI 工作負載運行云端訓練和推理。這款芯片采用了 5 納米工藝制造，擁有 1050 億個晶體管。

Azure Maia 100  美顏照｜Microsoft

微軟自己的DPU——Azure Boost也已全面上市。微軟在今年早些時候收購了 DPU 公司 Fungible，以提高 Azure 數據中心的效率。通過 Azure Boost，虛擬化、網絡管理、存儲管理和安全等軟件功能被卸載到專用硬件上，使 CPU 可以將更多的周期用于工作負載而不是系統管理。由于繁重的工作被轉移到專用處理器上，這種卸載大大提高了云基礎設施的性能。

納德拉稱，“硅多樣性（sillicon diversity）是我們能夠支持世界上最強大的基礎模型和所有 AI 工作負載的關鍵因素”，在本次 Ignite 技術大會上，微軟不僅發布了兩款自研芯片，也納入了更多行業合作伙伴的最新 AI 優化芯片，包括 AMD Instinct MI300X，以及英偉達 H100 和 H200。

在上述超級計算機之上，微軟還提供參數量從數十億到數萬億不等的基礎模型，來滿足不同開發者構建AI應用程序時的成本、延遲和性能需求。

雖然目前Azure依然是企業使用OpenAI模型的首選平臺，但微軟也在投資建設自己的大模型。

此前曾介紹，微軟正在開發自有的“小模型”。

與傳統的大型語言模型相比，微軟Phi-1.5 和 Phi-2 是輕量級的小型語言模型，需要的資源更少。Phi-1.5有13億個參數，Phi-2有27億個參數，與 Llama 2（起始參數為 70 億個，最高可達 700 億個參數）相比小得多。

因此，這些小模型非常適合嵌入到Windows中，以提供本地Copilot體驗，而無需往返云端。微軟還發布了Visual Studio Code的擴展，允許開發人員在云中微調這些模型，并將其部署到本地進行離線推理。

此外，微軟研究院還開發了Florence模型，允許用戶分析和理解圖像、視頻和語言；微軟的模型平臺Azure ML現在還支持包括Llama、Code Llama、Mistral 7B、Stable Diffusion、Whisper V3、BLIP、CLIP、Flacon 和 NVIDIA Nemotron在內的其他開源基礎模型，為客戶提供了最全面、最廣泛的基礎模型選擇。