多方入局下，AI芯片竞争已趋白热化
　　我们在23年4月12日发布的《人工智能风再起时，英伟达能否继续笑傲AI芯片市场？》中强调多方入局下AI芯片竞争格局已趋白热化。随后，我们在同年9月22日发布的《AI芯片风继续吹：群贤毕至，花落谁家？》里再次强调，并深入探讨了竞争格局。在2023年微软Ignite大会，微软公布了两款自研芯片——Maia 100和Cobalt 100，或标志公司正减少对外部硬件的依赖。头部科技大厂出于削减TCO、提升研发可控性及集成生态等考量，均陆续自研AI芯片，我们认为或将成为英伟达，特别在AI训练端最大竞争对手。各家的AI芯片主要针对内存容量与延时两大AI计算瓶颈，如英伟达最近发布了拥有高达141GB内存容量及4.8TB/s的H200、特斯拉Dojo、AWS的Trainium等。
　　微软首款自研AI芯片Maia 100，专为大规模复杂性AI工作负载设计
　　Maia 100是一款采用5nm制程，具有1050亿个晶体管的ASIC芯片，对比英伟达H100的800亿和AMDMI300X的1530亿处同一梯队。Maia 100专为处理大型AI和生成式AI工作负载设计，可用于训练和推理，旨在加速AI系统处理大量数据，高效地完成语音识别、图像处理等。和谷歌TPU类似，微软目前并不计划出售Maia 100，而是仅用于内部支持和Azure云计算服务。该芯片将于24年上市，目前已在Bing、Office AI和OpenAI的产品进行测试，公司计划随后逐步向合作伙伴和客户开放。
　　专用+通用双管齐下，采用ARM架构的Cobalt 100 CPU一齐推出
　　Azure Cobalt 100 CPU基于Arm Neoverse CSS架构的128核心芯片，专门用于在微软Cloud上运行通用计算工作负载。Maia 100和Cobalt 100CPU的共同推出体现了微软多元化的芯片策略和对AI计算中不同工作负载的重视。此外，微软的Cobalt 100基于Arm的CPU也应证了我们在10/25发布研报《英伟达进军PCCPU，或掀起新一轮竞争风暴》中的观点，即ARM架构相比x86能耗较低，加上目前CPU在CPU+GPU架构中承担的任务将会减少，因此不管在数据中心或在AI应用中将越来越受到青睐。Cobalt 100将于24年上市，在云里供客户使用。
　　自研AI芯片再添一员，自主开发是科技大厂的一致选择
　　除微软外，其他科技巨头也布局自研AI芯片，并通过与AI初创公司合作率先绑定用户：1)谷歌TPU从17年具备训练和推理能力，目前迭代至TPUv5e。Midjourney将采用谷歌TPU训练其第四代AI模型。另外，根据Tom’shardware在2023年2月14日的报道，谷歌也正在开发类似AWSGraviton，基于Arm架构的5nm服务器芯片；2)亚马逊在18和20年发布AI推理芯片Inferentia及训练芯片Trainium，在AWS云供客户使用，其投资的Anthropic将使用以上芯片来构建和部署AI应用。CPU方面，基于Arm架构的Graviton已于18年推出，目前已进入第三代；3)Meta针对推理的MTIAv自20年开始设计，采用台积电7nm制程，公司预计于25年推出。
　　微软与OpenAI携手合作，引领企业级AI的未来
　　会上微软也宣布Azure云将向用户提供OpenAI最新产品，如GPT-4 Trubo和多模态能力及基于GPT-4的微调功能。此外，微软Copilot也将实现重大升级，不仅支持补丁还将集成GPTs进入Copilot。微软也推出“MAAS”模式，调用API、微调和部署开源大模型途径。英伟达CEO黄仁勋在会上表示，AI的第一波源自OpenAI等创业公司，而产业已进入第二波，由微软Copilot推动的企业级AI，及与OpenAI进一步推动AI终端应用的普及。
　　风险提示：AI技术落地和推进不及预期、行业竞争激烈、中美竞争加剧。本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。