- 微软推出 Azure AI Foundry，帮助企业轻松在 OpenAI、Mistral 和 Meta 等 AI 模型之间切换，而无需重新构建应用程序。
- 超过 60,000 家客户使用 Azure AI，该平台提供对 1,700 种模型的访问权限，但 Foundry 使更新和集成新工具变得更加便捷。
- 微软发布了两款新芯片：一款用于从明年开始保护服务器中的数据，另一款用于提升 AI 和云性能。
微软宣布了一套新工具，旨在减轻企业在 AI 应用开发方面的负担。核心产品是什么？Azure AI Foundry。
这一新服务旨在让开发者在 OpenAI、Mistral、Meta Platforms 或任何其他支持提供商的 AI 模型之间切换。简而言之，这就是关于灵活性——这是企业面临的痛点，因为 AI 创新的步伐超出了他们的适应能力。
微软云计算负责人 Scott Guthrie 表示：“每个新模型——即使属于同一系列——在某些任务上都能提供更好的答案或性能，但在其他方面可能会出现倒退。”
修复破碎的工作流程
目前，有 60,000 名客户使用 Azure AI。这不是一个小数目。他们利用平台的 1,700 个模型来驱动其应用。但问题是：这个过程很笨拙。开发者浪费时间在挣扎于新模型上，而不是进行创新。
每次更新或新版本发布都感觉像是从头开始，企业对此深恶痛绝。他们不想在 OpenAI 或 Meta 发布新功能时彻底推翻他们的工作流程。
这就是 Azure AI Foundry 发挥作用的地方。它是一个更精简的系统，允许公司混合搭配模型，无需不必要的麻烦。如果你有一个运行良好的旧版 OpenAI 模型？就继续使用它。
想尝试 Meta 的较新模型？切换进去，看看是否更好，并保留有效的部分。这一切都是关于选择。Foundry 的部分内容是 Azure AI Studio 的升级版，但新功能包括用于部署 AI 代理的工具。
尽管提供更多选择，微软表示它并没有放弃与 OpenAI 的紧密关系。Guthrie 明确表示：OpenAI 的模型对微软来说仍然非常重要。但有时，企业需要替代方案，而微软深知这一点。“选择将很重要，”Guthrie 说。
powering 这一切的硬件
但当然，AI 需要肌肉来运行，而微软比任何人都更了解这一点。去年，该公司推出了其首款自研 AI 芯片，现在又加倍投入，推出了两款新硬件。
首先是安全微处理器，旨在保护加密和签名密钥。从明年开始，微软数据中心的所有新服务器都将配备这款芯片。
然后是数据处理单元 (DPU)，它加速了数据在网络、服务器和 AI 芯片之间的移动速度。它是 Nvidia 类似硬件的直接竞争对手，但微软认为其版本效率更高。
这些 DPU 对于处理当今 AI 模型所需的巨大工作量至关重要，正如微软芯片负责人 Rani Borkar 所说，“它们变得如此庞大”。她说，基础设施中的每个组件都需要无缝协作，以保持快速和高效。
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Jai Hamid
Jai Hamid在过去6年中一直报道加密货币、股票市场、科技、全球经济以及影响市场的地缘政治事件。她曾在专注于区块链的出版物工作，包括AMB Crypto、Coin Edition和CryptoTale，从事市场分析、大型公司、监管和宏观经济趋势的报道。她毕业于伦敦新闻学院，并三次在非洲顶级电视网络之一分享加密货币市场见解。
