有媒体爆料称，全球云计算领域领导者微软(MSFT.US)计划在下周的Microsoft Build大会上向微软Azure客户们推出定制化的Cobalt 100这一款全新服务器CPU，作为公开化的预览版本，意味着微软届时将向 Azure云平台的用户们全面开放全新自研服务器CPU——Cobalt 100的调用权限。
在Build大会之前的分析师简报中，微软云计算和人工智能业务执行副总裁Scott Guthrie直接将Cobalt与亚马逊AWS的自研服务器CPU Graviton系列芯片进行了比较，后者已经为开发者提供了好几年的服务。格思里表示，微软的芯片将比市场上其他基于ARM架构的服务器芯片的性能提高大约40%。据了解，Adobe、Snowflake等与AWS合作的科技公司已经开始使用AWS这种自研芯片。
微软去年11月首次发布了这一款名为“Cobalt 100”的自研服务器CPU芯片。这款全新的64位芯片基于Arm架构，具有128核，并且使用台积电最新的5nm制程工艺所打造，集成高达1050亿个晶体管，同时支持12条DDR5通道。微软强调，与市面上当前所有的ARM架构服务器CPU相比(目前主要是AWS Graviton系列)，性能提高至少40%。
因此，基本上能够预见的是，未来蓝厂(英特尔)以及红厂(AMD)的服务器CPU采购规模将明显下降，这也意味着微软在服务器CPU这一领域可能愈发依靠自研CPU供应体系而不是进行外部采购。这一点与亚马逊旗下AWS云计算平台的策略类似，AWS已推出自研服务器CPU芯片AWS Graviton系列，逐渐取代英特尔和AMD服务器CPU。
除了Cobalt芯片，微软还将在下周向Azure客户提供AMD的MI300X AI加速器。尽管AMD(AMD.US)是全球最主要的GPU制造商，但在AI芯片领域的发展与扩张之势一直落后于英伟达(NVDA.US)，但随着大型云计算服务商开始寻找英伟达昂贵且供不应求的H100/H200 等AI芯片替代品，以及AMD通过提供更好的软硬件协同体系支持开始在AI芯片取得一些进展，AMD MI300X现在也成为AI领域的热门基础硬件。Guthrie将其描述为“目前Azure OpenAI云服务产品中最具成本效益的AI GPU”。
微软还将在下周的Build大会上降低访问和运行大语言模型的价格，并且预览一个新的“实时智能系统”，该系统将允许实时数据流进入微软的数据分析系统Fabric。该系统将提供原生Kafka集成，并支持AWS Kinesis和Google Cloud的Pub/Sub数据流系统。
微软还将宣布与Snowflake建立合作关系。Fabric现在将支持Snowflake的Iceberg格式，这将实现“与Snowflake云数据仓库的无缝隙互操作性，并使Snowflake中的任何数据都能显示在Fabric中，反之亦然”。
微软与亚马逊AWS纷纷选择自研CPU，ARM架构成最大赢家
ARM可谓是最重要的芯片公司之一，它出售全球几乎所有智能手机移动端芯片最核心指令集架构的许可证，ARM架构集中应用于智能手机领域，但现在，ARM架构出现在电脑以及AI服务器芯片领域的频率同样越来越高。
英伟达自研的Grace CPU正是基于ARM架构，亚马逊的自研数据中心Graviton服务器处理器同样采用ARM架构，微软最新推出的自研定制化AI芯片Azure Cobalt 100这款一服务器CPU同样基于ARM架构打造，专门设计用于在微软Azure云服务器上运行云计算工作负载。因此，乘着这股全球AI投资热潮，ARM股价第一季度涨幅高达66%。
微软和亚马逊AWS纷纷选择拥抱自研服务器CPU模式，主要是为了在云服务器的整体性能、经营成本、灵活性和可持续性方面获得更大的优势，并通过深度集成硬件和旗下的各类专属应用软件，提供更加优化的云计算服务和AI解决方案。
对于微软和亚马逊这两大全球顶级云计算巨头来说，自研服务器CPU允许它们根据特定的云计算需求进行优化，从而在云和AI工作负载中实现更高的性能和效率。从成本端来说，通过自研芯片，微软和亚马逊可以降低对外部供应商的依赖，优化成本结构，同时在硬件市场价格或供应数量大幅波动时保持稳定供应 。自研CPU芯片也微软和AWS能够快速响应技术变化和市场需求，深度集成旗下的各类专属应用软件(比如Azure OpenAI以及Azure Machine Learning)，并且通过定制化设计和快速迭代，保持云计算平台效能全面领先于其他厂商。
