OpenAI，作為生成式AI的寵兒，近期卻陷入了一場混亂且鬧劇般的解體“連續(xù)劇”中。微軟，就像是一位老大哥，堅(jiān)定而友好地進(jìn)行了干預(yù)，宛如一個(gè)成年人走進(jìn)房間平息孩童的爭吵。

聘請奧特曼、聘請大部隊(duì)、“遣返”奧特曼、尋求在董事會中占據(jù)一席之地，納德拉帶領(lǐng)著微軟采取一切措施保住OpenAI。  

最后，隨著Sam回歸OpenAI，董事會換血，這場沖突大戲歷經(jīng)幾番曲折，終于落下帷幕。但外界的爭論點(diǎn)已經(jīng)轉(zhuǎn)移到“OpenAI依懶性”方面。

不止采用GPT的中小企業(yè)對OpenAI的結(jié)算感到恐慌，即便是微軟，也不得不出手挽救。OpenAI如果不穩(wěn)定，對誰也沒好處。

一、微軟跟OpenAI,不止是金錢關(guān)系

在剛剛過去的 Ignite 會議上的開場主題演講中，微軟CEO納德拉對OpenAI 名稱的提及高達(dá)12次，對GPT模型提及高達(dá)19次。盡管擁有自己非常出色的AI研究人員以及足夠龐大的基礎(chǔ)模型，但微軟依舊非常關(guān)心 OpenAI 的 ChatGPT。

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多年來，微軟在 OpenAI 上投入了大量資金，尤其在今年，微軟更是對 OpenAI 進(jìn)行了 100 億美元的投資，這即便對于微軟來說，也絕對是一筆巨款。

然而，除了巨款，不要低估了微軟對于創(chuàng)建 AGI 的野心。短期看，這是一個(gè)無法完成的計(jì)劃，但微軟很難說沒有這樣的新愿景：微軟希望人們將其視為“AI 公司”，特別是“Copilot 公司”，而不是“Windows 公司”。

2021年，微軟豪擲197億美元收購了Siri背后的智能語音識別巨頭Nuance，2019年，微軟在 GitHub 上花費(fèi)了 75 億美元。

同樣，微軟今年也通過高額投資的方式拿到了ChatGPT的技術(shù)基礎(chǔ)，并成功整合到自己的云端。現(xiàn)在我們看到的是微軟通過在（Azure）云上來運(yùn)行 OpenAI 的大型語言模型，擴(kuò)大了Azure的市場份額和盈利。

云，只是冰山一角。微軟自己的產(chǎn)品同樣采用了 OpenAI 技術(shù)，這是許多 Copilot 的核心。

為什么？因?yàn)镺penAI同樣在微軟的硬件和軟件方面投入了巨大，幾乎所有部門和產(chǎn)品線都采用 OpenAI 技術(shù)，進(jìn)而產(chǎn)生了一定的技術(shù)依懶。

二、微軟的野心與打法離不開OpenAI

大型語言模型和其他基礎(chǔ)模型一樣，需要大量的數(shù)據(jù)、時(shí)間和計(jì)算能力來訓(xùn)練。

微軟投入巨大，如何“開發(fā)”出大模型的價(jià)值？

微軟的打法很清晰：將大模型視為平臺，一次性構(gòu)建一些模型，然后以越來越定制化和專業(yè)化的方式一遍又一遍地進(jìn)行重用。

具體的例子就是，這五年來，微軟一直在構(gòu)建 Copilots 的技術(shù)棧，改變從底層基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)（2023 年，平均每三天就啟用一個(gè)新數(shù)據(jù)中心）到軟件開發(fā)環(huán)境的一切，以提高效率。

從 GitHub Copilot 開始，現(xiàn)在幾乎每個(gè) Microsoft 產(chǎn)品線都具有一項(xiàng)或多項(xiàng) Copilot 功能。它不僅僅是為消費(fèi)者和辦公室工作人員提供 Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot、Teams、Dynamics 和重命名的 Bing Chat，或者 Power BI 中由 GPT 支持的工具；從安全產(chǎn)品（如 Microsoft Defender 365）到Azure 基礎(chǔ)設(shè)施，再到 Microsoft Fabric 和 Azure Quantum Elements，都有 Copilot 。

除此之外，微軟客戶還基于同一堆棧上構(gòu)建了自己的自定義Copillot。納德拉列舉了6個(gè)例子——從 Airbnb 和 BT，到 NVidia 和Chevron。

同時(shí)，最近推出的 Copilot Studio 是一個(gè)低代碼工具，用于使用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和適用于 JIRA、SAP ServiceNow 和 Trello 等常用工具的 Copilot 插件來構(gòu)建自定義Copilot。這可能會讓 OpenAI 變得無處不在。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，微軟建立了一個(gè)內(nèi)部管道，采用 OpenAI 的新基礎(chǔ)模型，在 Power Platform 和 Bing 等小型服務(wù)中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，然后利用從中學(xué)到的知識，將它們構(gòu)建成開發(fā)人員可以使用的更專業(yè)的 AI 服務(wù)。

這個(gè)內(nèi)部管道對語義內(nèi)核和提示流進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，以便使用 Python 和 C# 等傳統(tǒng)編程語言編排 AI 服務(wù)（并在新的Azure AI Studio 工具中為開發(fā)人員建立了一個(gè)友好的前端）。這些工具可幫助開發(fā)人員構(gòu)建和理解由大模型支持的應(yīng)用程序，而無需了解大模型。但它們依賴于 OpenAI 模型方面的專業(yè)知識。

三、硬件合作還沒開花怎能就此凋零

微軟將在OpenAI所依賴的硬件基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行大量投資。具體而言，他們計(jì)劃投資于Nvidia和AMD的GPU，這些GPU是OpenAI模型訓(xùn)練和推理的關(guān)鍵組成部分。除此之外，微軟還將投資于高帶寬的InfiniBand網(wǎng)絡(luò)互連，以確保節(jié)點(diǎn)之間的快速和高效通信。

值得一提的是，微軟去年收購了Lumensity，一家專注于低延遲空心光纖（HFC）制造的公司。這種光纖技術(shù)將在微軟的硬件基礎(chǔ)設(shè)施中發(fā)揮重要作用，提供更快速、更可靠的數(shù)據(jù)傳輸。

這些投資不僅僅針對某一個(gè)特定的基礎(chǔ)模型，而是旨在提升整個(gè)OpenAI平臺的性能和穩(wěn)定性。通過這些舉措，微軟希望確保OpenAI能夠繼續(xù)保持在生成式人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

目前，OpenAI不僅在Tops500 榜單上的 Nvidia 驅(qū)動的 AI 超級計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了合作，甚至還對 Maia 100（微軟發(fā)布的首款A(yù)I芯片） 進(jìn)行了一些改進(jìn)。

微軟的客戶之中，同樣想要類似的基礎(chǔ)設(shè)施，又或者只對在該基礎(chǔ)設(shè)施上運(yùn)行的服務(wù)感興趣（微軟提供的幾乎所有產(chǎn)品和服務(wù)都是如此）。

在此之前，微軟AI加速的主要手段是利用FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）的靈活性。最初，這些硬件被用于加速Azure網(wǎng)絡(luò)，后來成為Bing搜索的加速器，用于實(shí)時(shí)AI推理。此外，服務(wù)開發(fā)人員也可以使用它在AKS上擴(kuò)展自己的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

隨著新的人工智能模型和方法的出現(xiàn)，微軟能夠重新編程FPGA，創(chuàng)建軟定制處理器，從而更快地加速這些模型和方法。相比之下，構(gòu)建新的硬件加速器可能很快就會過時(shí)。

FPGA的巨大優(yōu)勢在于，微軟不需要預(yù)先確定它認(rèn)為人工智能在未來幾年將需要的系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)類型或運(yùn)算符。相反，它可以在需要時(shí)不斷修改其軟件加速器。事實(shí)上，您甚至可以在工作過程中重新加載FPGA的功能電路。

然而，上周微軟宣布了第一代自定義芯片：Azure Maia AI加速器。這款加速器配備了定制的片上液體冷卻系統(tǒng)和機(jī)架，專門用于“大型語言模型的訓(xùn)練和推理”，將運(yùn)行OpenAI模型Bing、GitHub Copilot、ChatGPT和Azure OpenAI服務(wù)。

這是一項(xiàng)重大投資，將顯著降低訓(xùn)練和運(yùn)行OpenAI模型的成本和用水量。但只有當(dāng)訓(xùn)練和運(yùn)行OpenAI模型繼續(xù)成為主要工作量時(shí)，這些成本節(jié)約才能實(shí)現(xiàn)。

這一新舉措顯示了微軟對于AI領(lǐng)域的深度投資和長遠(yuǎn)規(guī)劃，同時(shí)也反映了FPGA和定制芯片在AI加速領(lǐng)域的互補(bǔ)性。

從本質(zhì)上講，微軟剛剛構(gòu)建了一個(gè)可軟定制的 OpenAI 硬件加速器，直到明年才會部署到數(shù)據(jù)中心，未來的設(shè)計(jì)已經(jīng)規(guī)劃好了。這并不是微軟與OpenAI親密伙伴崩潰的最佳時(shí)機(jī)，否則連鎖反應(yīng)難以現(xiàn)象。

四、微軟的增長飛輪需要保持轉(zhuǎn)動

那為什么微軟不收購OpenAI呢？

盡管微軟過去多年來可能一直提出收購建議，但起初它并沒有打算收購OpenAI。相反，微軟特意選擇與公司外部的團(tuán)隊(duì)合作，以確保其正在構(gòu)建的人工智能訓(xùn)練和推理平臺不僅僅滿足自身需求，而是更加普遍適用。

然而，隨著OpenAI的模型在競爭中不斷取得領(lǐng)先地位，微軟對這些模型的押注也越來越大。事實(shí)上，OpenAI的ChatGPT在推出僅一年后就宣稱每周擁有1億用戶，甚至使得OpenAI不得不暫停ChatGPT Plus的注冊，因?yàn)樾掠嗛喺叩臄?shù)量過于龐大。

而這還不包括微軟直接客戶對OpenAI的使用量，這進(jìn)一步證明了OpenAI模型的受歡迎程度和市場份額。

真相就是，無論你使用 OpenAI 中的 ChatGPT ，還是 Microsoft 產(chǎn)品中內(nèi)置的 OpenAI 模型，它都可以在 Azure 上運(yùn)行。微軟所謂的“第一方服務(wù)”（它自己的代碼）和“第三方服務(wù)”（來自其他任何人）之間的界限已經(jīng)變得相當(dāng)模糊。

五、客戶開始考慮換競對

盡管OpenAI的開發(fā)者關(guān)系團(tuán)隊(duì)一直在努力向客戶保證“我們的燈依然亮著”，系統(tǒng)仍在穩(wěn)定運(yùn)行，且工程團(tuán)隊(duì)隨時(shí)待命，但據(jù)報(bào)道，OpenAI的客戶已經(jīng)開始與競爭對手Anthropic和Google進(jìn)行接觸。

這其中甚至可能包括微軟不愿失去的Azure OpenAI客戶。例如，初創(chuàng)公司LangChain，它是一家為創(chuàng)建LLM支持的應(yīng)用程序構(gòu)建框架的公司，剛剛宣布與Azure OpenAI服務(wù)進(jìn)行重大集成。然而，它也一直在向開發(fā)人員分享關(guān)于如何切換到不同的LLM需要對提示工程進(jìn)行重大更改的建議。目前，大多數(shù)示例都是針對OpenAI模型的。

LangChain發(fā)布的切換LLM用例

六、OpenAI ：微軟嚴(yán)重的依賴項(xiàng)

很明顯，在微軟，幾乎所有部門和產(chǎn)品線都擁著同樣的內(nèi)部GPT版本，引入盡可能多的OpenAI專業(yè)知識并簡化，對于微軟而言dui顯然是更加高效的，如果OpenAI分裂或消失了，一切都會變得棘手。

正如微軟CFO Amy Hood 所說：“對所有 OpenAI IP 的廣泛永久許可”，直到 AGI（如果發(fā)生的話）。然而，今天的大模型，還不夠。Microsoft 在期待獲得像 GPT-5 這樣的大模型的到來。

盡管有這個(gè)名字，OpenAI 從來都不是一個(gè)主要的開源組織，在開源的少數(shù)幾個(gè)版本中，沒有一個(gè)是核心大型語言模型。而相較之下，微軟正在緩慢擁抱開源，它開源了 PowerShell 和 VS Code 等核心項(xiàng)目，同時(shí)微軟也開始在 Windows Server 和 Azure 中依賴 Docker、Kubernetes 等開源項(xiàng)目，這是耐人尋味的。

話說回來，相較于對開源的依賴而言，微軟如今對 OpenAI 的依賴更加嚴(yán)重。諷刺地是，OpenAI的穩(wěn)定性和治理能力多少讓人大跌眼鏡。

因此，無論如何，微軟都要不惜一切措施確保OpenAI能夠活下來，正如同我們看到的。