5/5工程师跑路，微软AI芯片难产，或者推迟到2026年量产
- Maia，微软新一代 AI芯片的量产时间将从2025年推迟到2026年。
- 推迟的主要原因包括ic设计的变化，R&D部门人力不足，员工流动性过高。
- 在能效方面，微软的AI芯片将很难与英伟达同类产品竞争。
微软花了很多年时间设计自己的人工智能芯片，部分原因是为了减少对英伟达的依赖。然而，这个计划的进展并不顺利。
推迟微软AI芯片，有三大致命硬伤
根据年收入计算，微软是英伟达最大的客户之一，但其最新一代AI芯片的设计进展远远落后于预期。这意味着当芯片投入大规模生产时，它可能远远落后于英伟达的同类产品，缺乏足够的竞争力。
微软面临的困境凸显了一个问题:随着AI技术的快速发展，公司在开发专用AI芯片时面临的问题越来越严重。英伟达的通用处理器以其卓越的性能主导着整个市场。
芯片开发通常至少需要两年时间，但随着AI领域的快速突破，特殊的AI芯片面临着随时过时的风险，特别是在AI模型建设和运行模式发生重大变化时，需要应对不断变化的技术需求。
据知情人士透露，微软的下一代AI芯片代码是Braga，计划延迟至少6个月才能进入大规模生产。这意味着大规模生产将从2025年推迟到2026年。即使Braga芯片投产，预计其性能也将远低于英伟达旗舰芯片Blackwell，后者将于2024年底发布。
今年，微软计划向其数据中心部署Braga芯片。但是，项目经理表示，Braga芯片的延迟主要是由于设计意外的变化、R&D部门人力不足、员工流动性高等因素造成的。微软发言人拒绝发帖。
微软AI路线图：三年发三个推理芯片
自2019年起，微软首次开发了自己的AI芯片，并于2023年发布了Maiaia 100芯片。那时，微软将Maia 100宣传为“颠覆性”商品，称它可以支持AI助手和ChatGPT等AI服务，如Copilot。山姆·奥特曼，OpenAICEO（Sam Altman）这个芯片也受到了高度的评价，表明它打开了大门，以训练更多的模型，降低使用成本。
但是，具体情况并非如此。Maia主要是微软 100用于内部测试，而不是实际工作环境。据很多在职和离职的微软员工介绍，Maia 100之所以不支持微软的所有AI服务，主要是因为芯片最初是在2019年设计的，它的设计重点是图像处理，而不是生成式AI，而是在OpenAI发布ChatGPT之前。
Maiaia2024年 100发布后，微软启动了一个雄心勃勃的计划，计划在2025年、2026年和2027年发布三个后续芯片，其编号为Braga。、Braga-R和Clea，并且把它们部署到数据中心。但是，Braga芯片推迟到2026年，这引起了人们对微软能否按时推出剩下的两个芯片的担忧。
据三位微软芯片团队成员介绍，这三款芯片都是推理芯片，主要用于将训练好的模型应用到新数据中，从而产生回应或做出决策。微软计划设计一个用于训练AI模型的芯片，但该计划将于2024年初取消。
为了满足OpenAI提出的新功能需求，微软要求在Braga芯片开发过程中对其设计进行更改。这样，芯片在模拟测试中变得不稳定，工程师必须花几个月的时间来解决问题。
尽管Braga芯片设计经历了巨大的变化，但微软高层仍然坚持要求在年底前完成设计。这个最后期限给芯片团队带来了很大的压力，导致五分之一的团队成员离开了这个项目。许多参与者表示，微软的芯片团队成员流动性很高。
据知情人士透露，微软的AI芯片至少在Maiaia。 在数字Clea出现之前，300(Clea)将很难与英伟达的产品竞争。Clea将采用全新的设计，与Braga相比，它的性能将大大提高。但是在此之前，Maia系列芯片的功耗更高，性能也大大落后于英伟达的同类产品。
英伟达也回应了越来越多的竞争性自主芯片项目。据参与该项目的人士透露，英伟达为其旗舰AI硬件系统GB200设定了极其激进的性能目标，以使客户难以用其他芯片代替其产品。
微软/谷歌/亚马逊集体造芯，但还是做不到英伟达！
微软并非唯一计划开发自己的大型AI芯片技术公司。亚马逊还在开发第三代AI芯片——Trainium 预计今年年底前将交付客户。亚马逊发言人表示，项目进展顺利，Trainium 3将提供比前一代Trainium 计算能力高出两倍。
与此同时，谷歌花了大约十年的时间来研究自己的AI芯片，这就是所谓的TPU(张量控制部件)。所以谷歌不需要依靠英伟达的芯片来训练或运行大多数AI模型。据知情人士透露，谷歌下一代TPU芯片的代号是Ironwood，预计今年年底将开始小规模生产，并于明年大规模生产。
然而，谷歌仍然是英伟达的重要客户，因为它租用了配备英伟达芯片服务器的云计算客户，也使用英伟达芯片来支持一些不适合谷歌TPU处理的AI服务。
谷歌正面临其他问题。谷歌去年与MTK合作设计了下一代TPU芯片，但这次合作遭遇了挫折。MTK核心团队的几名成员辞职，负责TPU网络技术，然后加入英伟达。这种技术对AI尤为重要，因为它可以协调多个芯片。
在6月初的开发者大会上，英伟达CEO黄仁勋表示，大多数大型科技公司正在推广的竞争性芯片项目最终将被放弃。他还问:“如果你做的ASIC(特定应用集成电路)不比现有的好，有什么意义？”
本文来源于“腾讯科技”，作者：金鹿，36氪经授权发布。
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