10月2日消息，据CNBC报道，微软这家科技巨头的首席技术官周三表示，未来希望在其数据中心主要使用自己的芯片，此举可能会减少对Nvidia和AMD等 主要公司的依赖。 半导体和数据中心内的服务器为人工智能模型和应用的发展奠定了基础。 到目前为止，科技巨头 Nvidia 凭借其图形处理单元 (GPU) 占据了该领域的主导地位，而竞争对手 AMD 所占份额较小。 但包括微软在内的主要云计算参与者也专门为数据中心设计了自己的定制芯片。 2023年，微软推出了专为AI工作负载设计的Azure Maia AI加速器以及Cobalt CPU。此外，据报道，该公司正在研发下一代半导体产品。上周，这家美国科技 巨头公布了一项利用"微流体"解决芯片过热问题的新型冷却技术。 当被问及长期计划是否是在公司自己的数据中心主要使用微软芯片时，斯科特说："绝对是"，并补充说公司目前正在使用"大量微软"芯片。 斯科特表示，对芯片的关注是最终设计进入数据中心的整个系统的战略的一部分。 "这关乎整个系统的设计。它包括网络和冷却系统，你希望能够自由地做出必要的决策，以便真正优化你的计算能力以满足工作负载的需求，"斯科特说。 微软及其竞争对手谷歌 ...

微软首席技术官Kevin Scott在意大利科技周上表示，公司未来的目标是让自家数据中心主要使用微软自研芯片。他表示，微软正致力于从芯片到冷却系 统的整体数据中心系统设计。 微软首席技术官周三表示，该公司未来希望其数据中心主要使用自家芯片，而此举可能会减少其对英伟达和AMD等主要芯片厂商的依赖。 半导体和数据中心内部的服务器，是支持人工智能模型和应用发展的核心基础。英伟达目前在该领域占据主导地位，其GPU市场份额遥遥领先，而竞 争对手AMD则占据了较小的一部分。 不过，包括微软在内的主要云计算公司，也开始为数据中心设计自有的定制芯片。 微软首席技术官Kevin Scott在意大利科技周（Italian Tech Week）的一场炉边对话中对媒体介绍了公司在AI芯片方面的战略。目前，微软在自家数据中 心主要使用的是英伟达和AMD的芯片。他对媒体表示，公司一直关注的是选择"每颗芯片提供的最佳性价比"。 "我们并不执着于使用哪种芯片……这也意味着，长年以来性价比最好的解决方案一直是英伟达。" "只要能确保我们有足够的产能满足需求，我们愿意考虑任何方案。" 与此同时，微软也已经开始使用自家研发的芯片。 2023年，微 ...

微软首席技术官Kevin Scott表示，未来计划在数据中心主要使用自研芯片，减少对英伟达和AMD的依赖。 微软2023年已推出Azure Maia AI加速器和Cobalt CPU，并持续研发下一代芯片产品，目标是设计整套数据中心系统以优化AI工作负载。 半导体和数据中心内的服务器是 AI 模型和应用发展的基础。英伟达凭GPU主导市场，竞争对手AMD市占率相对较小。 包含微软及竞争对手Google和亚马逊都有为数据中心设计芯片，不仅为减少对英伟达和AMD的依赖，也为让产品更有效满足特定需求。 目标自主设计整套系统 Scott表示，微软目前在数据中心主要使用英伟达和AMD芯片，选择重点是最佳性价比。 我们对芯片品牌不执着。多年来，性价比最高的解决方案一直是英伟达，为了确保有足够产能满足需求，我们愿意考虑任何方案。 同时，微软持续扩大自研芯片使用。上周微软还公布利用微流体解决芯片过热问题的新型冷却技术。 该公司正研发下一代芯片产品。 当被问及长期计划是否在数据中心主要使用微软芯片时，Scott明确表示，绝对是。目前已使用大量微软芯片。 Scott强调，专注芯片是整体系统设计策略的一环。优化AI运算不仅需要考虑芯 ...

Microsoft Chief Technology Officer and Executive Vice President of Artificial Intelligence Kevin Scott speaks at the Microsoft Briefing event at the Seattle Convention Center Summit Building in Seattle, Washington, on May 21, 2024.Microsoft would like to mainly use its own chips in its data centers in the future, the tech giant's chief technology officer said on Wednesday, in a move which could reduce its reliance on major players like Nvidia and AMD.Semiconductors and the servers that sit inside data cente ...