据英国《金融时报》报道，市场研究机构 Omdia 的最新研究显示，微软在 2024 年购买了约 48.5 万颗英伟达 “Hopper” 构架的 GPU 芯片，成为 2024 年全球最大的 GPU 买家。

　　2024 年年初至今，英伟达市值已经增长了两倍左右。 其年初市值约为 1.2 万亿美元左右，截至 2024 年 11 月 10 日，英伟达总市值达到 3.62 万亿美元左右，市值增长超过 2.4 万亿美元，大家还在思考怎么英伟达销量这么好，原来是有微软这个巨头买主。

　　微软采购了50万GPU其实是其囤积计划的一部分，微软此前发布计划，在2024年底囤积180万块GPU，我们知道微软以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。

　　其对AI 发展需求十分强烈。随着人工智能技术的快速发展，特别是以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 的爆发，对强大的计算能力需求激增。微软作为科技巨头，在自然语言处理、图像生成等 AI 应用领域广泛布局，需要大量的 GPU 来支持其 AI 项目的开发和运行，如训练和部署各种复杂的机器学习和深度学习模型，以提升其 Azure 云服务中的 AI 能力，并为 OpenAI 等合作项目提供强大的算力支持。

　　在 AI 领域，微软面临着来自 Meta、谷歌、亚马逊等竞争对手的挑战。通过大规模采购 GPU，微软能够在构建下一代人工智能系统的竞赛中占据优势，为其 AI 服务如 Copilot 助手等提供更强大的性能支持，从而吸引更多用户，巩固其在市场中的领导地位。

　　尤其是英伟达 Hopper 架构芯片。这不仅凸显了 GPU 在 AI 时代的重要性，也在一定程度上影响了 GPU 市场的供需关系和价格走势。据估计，2024 年全球服务器支出中约 43% 都流向了英伟达，而微软作为最大买家，其采购行为对英伟达的营收和市场地位产生了重要影响

　　微软在自然语言处理领域投入巨大，像训练用于语言生成、机器翻译等任务的大型语言模型，如 GPT 系列，需要海量的计算资源来处理和分析大量的文本数据。通过使用采购的 GPU，能够大幅缩短模型训练的时间，提升训练效率和模型性能，从而为用户提供更精准、更自然流畅的语言交互服务。

　　在将预训练模型应用于特定领域或任务时，需要对模型进行优化和微调。GPU 的强大计算能力可以加速这一过程，使微软能够更快地根据不同用户需求和业务场景，对模型进行定制化调整，提高模型在具体任务中的表现和适应性。

　　在云计算服务方面，微软的 Azure 云服务提供了多种 AI 服务，如计算机视觉、语音识别等。采购的 GPU 能够为这些 AI 服务提供强大的算力支持，确保服务在处理大量用户请求时能够快速响应，保障服务的高可用性和高性能，满足企业和开发者对 AI 应用的需求。

　　提升 Azure 云平台性能至关重要。Azure 是微软的云计算核心业务之一，为全球用户提供计算、存储、网络等多种云服务。大量的 GPU 资源被用于提升 Azure 云平台的计算性能，使其能够更好地支持各种复杂的工作负载，包括大数据分析、深度学习任务等，吸引更多企业和开发者选择 Azure 作为其云计算服务提供商，增强了 Azure 在云计算市场的竞争力。

　　微软还广泛参与了游戏开发与渲染，GPU 对于图形渲染、物理模拟等方面起着至关重要的作用。微软采购的 GPU 可用于其内部游戏工作室的游戏开发工作，帮助开发者更高效地创建逼真的游戏场景、精美的角色模型和流畅的动画效果，提升游戏的视觉质量和用户体验。

　　微软的云游戏平台如 xCloud，都非常依赖 GPU 强大的图形处理能力，将游戏的运行从本地设备转移到云端服务器。通过在云端部署大量的 GPU 资源，用户可以在各种终端设备上无需安装即可畅玩高画质的 3A 游戏，降低了游戏的硬件门槛，扩大了游戏的受众范围，推动了游戏行业的变革。

　　数据中心是微软各项业务的核心基础设施，承担着海量数据的存储、管理和处理任务。GPU 的并行计算能力使其在处理大规模数据时能够比传统 CPU 更高效，加速数据的分类、聚类、关联分析等操作，帮助微软更快地从海量数据中提取有价值的信息，为业务决策提供支持。

　　此次大规模采购确保了微软在 AI 硬件资源上的充足供应，有助于其加快 AI 技术的研发和应用，提升自身 AI 服务的性能和竞争力，进一步推动其在云计算和 AI 领域的业务发展，扩大市场份额。

　　微软的这一举措加剧了科技巨头之间在 AI 基础设施领域的竞争。其他公司如亚马逊、谷歌、Meta 等也纷纷加大对 AI 芯片的投入，或采购或自研，以提升自身的竞争力，这将促使整个行业在 AI 芯片技术、性能、成本等方面不断创新和优化，推动 AI 芯片市场向多元化方向发展。

　　尽管微软已经采购了大量的英伟达 GPU，但也意识到不能过度依赖外部供应商。因此，微软在大力推进自研芯片项目，如已经部署了约 20 万块 Maia 芯片，以降低对英伟达的依赖，增强自身在 AI 芯片领域的技术实力和供应链的自主性，为未来的 AI 发展奠定更坚实的基础。

　　随着各大科技公司纷纷加大在 AI 芯片领域的布局，未来 AI 芯片市场的竞争将更加激烈。英伟达虽然目前在市场中占据主导地位，但面临着 AMD 等竞争对手以及各大科技公司自研芯片的挑战，市场格局可能会发生重大变化。摩根士丹利预测，到 2027 年，定制 AI 芯片市场规模可能突破 3000 亿美元，增速甚至可能超过传统 GPU 市场，这意味着未来 AI 芯片市场将呈现出更加多元化的发展态势。

　　微软也正在积极研发自己的人工智能芯片 Maia，以减少对英伟达等外部供应商的依赖，增强在人工智能领域的自主可控能力和竞争力，该芯片的研发体现了微软在 AI 芯片领域的创新承诺和战略布局。

　　微软发布的 DirectX 12 Workgraphs 是一项新的 GPU 自主系统，它可以提高 GPU 驱动程序渲染的使用效率，减轻 CPU 的任务负担，让渲染工作更高效地在 GPU 上进行，从而实现更快的渲染和更好的整体性能。

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