数据中心内的芯片和服务器对于构建人工智能模型和应用程序至关重要。虽然英伟达一直引领着这个市场，但包括微软在内的主要云计算公司也开始研发自己的专用芯片。.
在意大利科技周期间，由 CNBC 主持的一场炉边谈话中，微软首席技术官凯文·斯科特解释了该公司在人工智能芯片方面的方法。.
目前，微软的数据中心主要依赖英伟达和AMD的芯片。该公司一直优先考虑的是为每款芯片选择能够提供“最佳性价比”的半导体材料。.
斯科特表示，他们在芯片选择上很灵活。多年来，英伟达一直以最优的价格提供最佳性能。他们愿意考虑任何供应商，以确保产能能够满足市场需求。.
与此同时，微软已经开始将一些自主研发的芯片应用到自身业务中。该公司于2023年推出了专为人工智能工作负载打造的Azure Maia AI加速器，以及Cobalt CPU。有报道称，该公司正在研发下一批半导体产品。.
就在上周，微软发布了一项利用“微流体”解决芯片过热问题的全新冷却技术。当被问及微软的长期目标是否是在公司数据中心主要使用自家芯片时，斯科特回答说：“当然”，并指出该公司目前已经在使用“大量微软自研”的芯片。.
定制芯片仅仅是个开始。
斯科特表示，芯片战略最终为数据中心创建一个完整系统的更广泛计划的一部分
斯科特解释说，这不仅仅关乎硬件。重点在于网络、散热系统，以及能够灵活选择最适合当前任务的计算能力。微软、谷歌和亚马逊都在开发定制芯片，这不仅是为了减少对英伟达和AMD的依赖，也是为了更好地根据自身特定需求定制硬件。.
包括 Meta、亚马逊、Alphabet 和微软在内的主要科技公司今年已承诺投入超过 3000 亿美元的资本支出，其中很大一部分将用于人工智能投资，以满足不断增长的人工智能需求。
严重的计算资源短缺问题持续存在。
斯科特指出，计算能力仍然短缺。.
斯科特表示，仅仅称之为计算能力严重短缺都无法完全概括其规模。自 ChatGPT 发布以来，快速提升计算能力几乎是不可能的。.
微软一直在通过新建数据中心，但首席技术官警告说，这仍然无法满足需求。
斯科特提到，即使是他们最乐观的预测也总是与实际情况不符。他们最近已经大幅提升了产能，未来几年扩张规模还会更大。.
