10月2日，据业内消息透露，在意大利举行的科技盛会期间，微软首席技术官凯文·斯科特在与CNBC的深度对话中披露了公司在人工智能基础设施方面的长远布局。他表示，未来微软计划逐步将其数据中心的核心运算能力转向自研芯片，这一战略调整旨在构建更加自主、高效的技术生态体系。
作为人工智能浪潮的关键支撑，数据中心的算力水平直接决定了模型训练与应用落地的速度和规模。当前，英伟达凭借其强大的GPU产品线在该领域占据绝对领先地位，而AMD也在持续追赶。然而，随着AI需求呈现指数级增长，头部科技企业正加速摆脱对第三方芯片供应商的依赖，转而投入巨资研发专属硬件。
斯科特指出，尽管目前微软的数据中心仍广泛采用英伟达与AMD的商用芯片，但选择标准始终围绕“性能最优”与“单位成本效益最大化”。他坦言：“过去多年，英伟达确实提供了最具性价比的解决方案。但我们从不绑定任何品牌，只要能提升整体效率，任何技术路径都在考虑范围内。”
事实上，微软早已迈出自研步伐。2023年，公司正式推出专为AI加速设计的Azure Maia芯片，以及主打能效比的Cobalt CPU架构。这两款芯片已在部分云服务场景中投入使用，标志着微软在底层硬件层面实现了关键突破。此外，有迹象表明，下一代更先进的半导体产品正在紧锣密鼓地研发中。
值得一提的是，微软近期还发布了基于“微流体”技术的创新冷却系统，有效应对高密度芯片运行时产生的热量问题，进一步提升了数据中心的稳定性和可持续性。这项技术与其自研芯片形成协同效应，共同构成完整的硬件闭环。
当被问及是否将全面转向自研芯片时，斯科特给出了明确肯定：“这不仅是目标，更是正在进行的现实。”他强调，微软已大规模部署自研芯片，并将持续扩大其在数据中心中的占比。此举背后，是公司对整个系统架构掌控力的追求——从网络拓扑到散热方案，再到核心处理器，均需实现深度整合与优化。
这一趋势并非微软独有。谷歌、亚马逊、Meta等科技巨头同样在推进各自的芯片自研项目。通过定制化硬件，企业能够更精准匹配自身业务负载，从而在竞争激烈的AI赛道中抢占先机。
据统计，仅今年一年，包括微软在内的多家科技领军企业已宣布超过3000亿美元的资本支出计划，其中绝大部分资金将投向人工智能基础设施建设。然而，斯科特也坦承，当前全球算力供给仍处于严重不足状态。“即便我们以最激进的速度扩建数据中心，需求的增长依然远超预期，”他说，“自ChatGPT引爆市场以来，我们从未真正追上过需求的步伐。”
面对这场前所未有的算力竞赛，微软正通过软硬一体的全栈式布局，试图在技术自主与效率提升之间找到最佳平衡点。
