4月18日，媒体报道称，<a href="https://www.qingyise.net"微软内部计划到2024年底囤积180万块GPU，这意味着在2024年，微软或将其拥有的GPU数量增加两倍。
媒体援引知情人士消息称，到2027财年，微软预计在GPU和数据中心上花费将达到约1000亿美元。
此前有消息称，微软和OpenAI正规划一个雄心勃勃的数据中心项目，建造一台名为“星际之门”的AI超级计算机，该项目耗资巨大，成本预计高达1000亿美元，是目前最大数据中心成本的100倍。
在产业界，作为人工智能、高性能计算领域、以及开发大型语言模型的关键组件，GPU芯片的需求持续增长，各大科技巨头都在构建庞大的GPU储备。
在这一背景下，作为英伟达旗下A100、H100、A800和H800等高性能GPU芯片也成为了各大AI公司争抢的对象，尽管现在H100的供应瓶颈有所缓解，但价格仍持续维持在2.5万-3万美元。
据DA Davidson的分析师估算，微软去年在英伟达芯片上的支出高达45亿美元，微软的一位高管证实了这一数字。即使只维持ChatGPT的基本运作，每年也需要约160亿美元的成本。
今年3月，Meta也曾公布其布局AI基础设施的细节和路线图，称计划在今年底前获得约35万块来自英伟达的H100 GPU，届时公司拥有的算力总和将接近于60万块H100所能提供的算力。即使按照最低售价2.5万美元来计算，这35万块H100的成本也高达约87.5亿美元。
有数据统计，英伟达在去年售出了250万颗芯片，几乎垄断了这个市场。根据研究公司Omdia的数据，英伟达销量占到整个市场的七成以上。为了减少对英伟达的依赖，微软内部正在积极研发自己的人工智能芯片。然而，这一努力在部分员工看来可能并不是明智之举，甚至被视为资源浪费。
一位微软高管坦言，与英伟达的技术进步相比，微软的开发进程已落后数年。他强调，这不仅是一项需要巨额投入的任务，而且在这场激烈的竞争中，即便微软最终成功开发出自己的芯片，前沿的技术也可能已经再次取得了进步。
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