为了降低内部和 OpenAI 项目的开发成本，据报道，微软一直在开发其秘密拥有人工智能 (AI) 芯片。这个名为“Athena”的项目自 2019 年以来一直在进行中，似乎旨在减少公司对 Nvidia GPU 的依赖。根据 Google 搜索，Nvidia 的 H100 GPU 是训练机器学习系统的较受欢迎的选择之一，在 eBay 等经销商服务上的价格可能高达 40,000 美元。

span style="font-family: arial;">为了应对这些高成本，包括 Meta、Google 和 Amazon 在内的几家大型科技公司都开发了自己的近年来的机器学习芯片。微软的 Athena 项目很可能是这一趋势的延续。虽然细节仍然很少，因为微软尚未对该项目发表正式评论，但 TInformation 的报告称，这些芯片已经由微软内部机器学习人员和 OpenAI 的开发人员进行了测试。

随着科技巨头寻求降低成本和提高机器学习系统的性能，内部人工智能芯片的开发正成为越来越流行的趋势。这些系统需要大量的计算能力，而 GPU 历来是许多公司的首选解决方案。然而，随着对 GPU 的需求增加，成本也随之增加，导致许多公司探索替代解决方案。

其中一种解决方案是开发专为机器学习任务设计的专用 AI 芯片。这些芯片可以针对机器学习工作负载的特定需求进行优化，结果与通用 GPU 相比，性能更快，功耗更低。

Microsoft 的 Athena 项目可能是为了在快速增长的 AI 市场中获得竞争优势。随着生成式 AI 军备竞赛的持续升温，企业正在大力投资 AI 研发。凭借自己的内部 AI 芯片，微软有可能降低成本、提高性能并获得优于竞争对手的战略优势。

总而言之，微软秘密开发人工智能芯片很可能是科技巨头降低开发成本和提高机器学习性能的更广泛趋势的一部分系统。这个代号为“雅典娜”的项目已经在接受微软内部机器学习人员和 OpenAI 开发人员的测试，表明它可能接近生产。随着对计算能力的需求不断增长，专用人工智能芯片对于寻求在人工智能市场上获得竞争优势的公司来说可能变得越来越重要。