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来源：内容来自经济日报，谢谢。

AI热潮席卷全球，四大云端服务业者（CSP）亚马逊（Amazon）、微软、Google、Meta积极建置AI伺服器之际，也大力投入自研AI芯片领域，这些自研AI芯片不对外贩售，却成为各大CSP厂在这场激烈的AI赛局中胜出的秘密武器之一，也让全球AI大战更加激烈。

值得注意的是，各大CSP都开始自行研发芯片，由于AI芯片需要先进制程量产，台积电具备技术与产能优势，几乎通吃相关订单，大啖AI商机。

亚马逊的AWS称霸云端服务市场，也是最早开始自行设计芯片的CSP业者，以加强自家云端伺服器的运算能力。Amazon AWS在2023年12月年度开发者大会上宣布，推出新一代自研芯片Graviton4芯片和AI芯片Trainium2，同时携手辉达开发超级电脑，展现CSP龙头气势。

AWS指出，新型Graviton4芯片运算效能较前代Graviton3增加高达30％、内核增加50％、记忆体频宽提升75％，在亚马逊弹性云端运算（Amazon Elastic Compute Cloud，Amazon EC2）上提供最高性价比与能源利用效果，应用Graviton4的电脑将在未来数个月内上市。

AWS推出的另一款新品为新一代AI芯片Trainium2，速度较前代Trainium1快四倍，将能在EC2 UltraCluster中部署多达10万个芯片，让用户在短时间内训练上兆参数的基础模型（PM）和大型语言模型（LLM）。

微软、Google、Meta在云端服务市占率虽然不及AWS，但在生成式AI工具和大语言模型弯道超车，更追上自研芯片趋势。Meta携手微软推出免费商用大型语言模型Llama 2，双方于人工智慧领域扩大合作，Meta并释放出多个语言模式供业界、学界免费使用，配合Llama 2。

2023年5月，Meta公开首款自研AI芯片「MTIA」（Meta Training and Inference Accelerator），最快2025年推出。MTIA针对推论、演算法等工作设计，过去Meta数据中心的芯片也是以采用辉达（NVIDIA）产品为主，但为了自家AI功能更强、成本因素，决定推出自己的芯片。

Google持续打造专为AI设计打造的Google Tensor芯片，内含CPU、GPU，尤其著重在有AI运算能力的TPU（Tensor Processing）。Tensor芯片被用来执行公司九成以上的AI训练作业，并将其用于公司内部逾90％的AI训练工作，目前已发展到第四代。Google以自研芯片打造自家数据中心以外，也搭载手机产品，实现从软件搭配硬体实践Google AI软件服务的理念。

生成式AI的风潮，也让微软从软件业者变成系统业者，微软去年在Ignite大会上，公布为AI服务而设计的Maia 100 AI加速器，以及用来执行Azure上通用型运算作业的Arm架构处理器Cobalt 100CPU，微软从芯片、软件与伺服器到机架、冷却系统100％标榜全自制，芯片完整了微软硬体的「最后一哩」，相关产品预计今年初应用于微软数据中心，主要执行Copilot （Bing Chat）AI及Azure OpenAI Service。

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