微軟2款自研晶片來了,採台積5奈米技術!與輝達合推「AI代工服務」,這是什麼?
微軟2款自研晶片來了,採台積5奈米技術!與輝達合推「AI代工服務」,這是什麼?

微軟真的推出自研晶片了!微軟於台灣時間17日凌晨舉辦Ignite秋季大會,為今年的尾聲投下震撼彈,宣布推出兩款自研AI晶片,專為雲端資料中心架構設計,能夠降低能耗、成本的「Microsoft Azure Cobalt」,以及專為AI運算力設計的「Microfoft Azure Maia」,兩者都採用台積電5奈米製程。目前會先應用在內部的運算工作上,明年開始提供算力給客戶使用。

除此之外,微軟也和多年夥伴輝達(NVIDIA)宣布推出「生成式AI代工服務」NVIDIA AI Foundry Service in Azure,提供企業客戶訓練生成式AI所需的工具和技術。

微軟 Ignite 大會
微軟 Ignite 秋季技術大會。
圖/ 微軟 Ignite 大會

微軟兩款自研晶片現身!助攻雲端、AI運算力

本次Ignite大會最大亮點,就是微軟重磅推出自研AI晶片,而且一次就驚喜推出兩款產品。

雲端運算晶片:Microsoft Azure Cobalt 100

微軟自研AI晶片cobalt-100_web.jpg
微軟自研雲端運算AI晶片Cobalt 100
圖/ 微軟

Cobalt取名自化學元素「鈷」,第一代編號將從100開始起算,是一款專為微軟Azure雲端資料中心所設計的晶片,用來提升運算效能、降低能耗、降低運營成本,採用台積電5奈米製程。

微軟執行長納德拉(Satya Nadella)指出,這是目前雲端業者中速度最快的雲端運算晶片。目前已經在Azure資料中心運轉中,支應微軟內部的運算工作,明年開始擴大讓客戶也能使用Cobalt的算力

AI加速器:Microfoft Azure Maia 100

微軟自研AI晶片maia-100_web.jpg
微軟第一代自研AI加速器Maia 100
圖/ 微軟

Maia取名自希臘神話的春天女神,同樣從編號100開始起算,是一款專為LLM大型語言模型訓練、推論和能力設計的AI加速器,同樣採用台積電5奈米,1050個晶體,是目前業界可以製造的最大量。

微軟甚至在會場秀出機架設備,為Maia巨大運算量,專門設計出一整套資料中心機架級的水冷系統,可以直接加在現有的資料中心設備上,未來硬體和軟體都將圍繞著Maia設計,提升整體效能,也能促進微軟達到2050年資料中心淨零碳排的願景。

微軟水冷設備
微軟專為Maia設計的水冷系統
圖/ 微軟

早在今年10月,《The Information》 就在報導中指出,面對AI晶片短缺、成本高昂的市況,微軟從2019年就啟動自研AI晶片專案「雅典娜Athena」,希望減緩成本壓力,旗下的AI公司OpenAI則在考慮自研、收購公司或者加強和NVIDIA等GPU業者的合作。


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微軟聯手NVIDIA、AMD升級軟硬體服務

微軟在大會中也宣告和NVIDIA、AMD(超微)推出更深度的軟硬體合作,NVIDIA執行長黃仁勳也親自到現場站台宣布合作內容。

微軟Microsoft IGNITE大會-NVIDIA合作黃仁勳
NVIDIA執行長黃仁勳現身微軟Ignite大會站台。
圖/ 微軟 Ignite 大會

NVIDIA軟硬體合作:明年引進更高階的H200、還要推「AI代工服務」

微軟和NVIDIA已經合作多年,採用H100加速器建造的超級電腦Eagle,在台灣時間15日才剛剛獲得全球500大超級電腦中第三名的成績,是雲端業者首度進榜。

本次在硬體方面的合作,宣布在Azure中導入NVIDIA的「NC H100 v5虛擬機系列」,是以目前最高階的GPU H100所設計的虛擬機服務,讓微軟用戶可以「需要多少再用多少」,按照當下工作量的需求,彈性切分AI運算的資源。同時微軟也宣告將在明年引入更高階的H200規格,實現更短的反應時間。

軟體方面,雙方宣布聯手推出「 AI代工服務 」:NVIDIA AI Foundry Service in Azure,目的是提供工具和技術,讓微軟的企業客戶和新創公司都可以輕鬆訓練模型、開發生成式AI應用程式,黃仁勳指出「像是一個AI工廠,完全只為了AI而生。」

微軟Microsoft IGNITE大會-NVIDIA合作
微軟和NVIDIA在軟硬體都推進更深度的合作。
圖/ 微軟 Ignite 大會

黃仁勳指出,這套系統是雙方團隊用12個月「超級忙碌」的狀態下產出的作品,因為生成式AI改變了運算方法、網路連結、晶片到API的所有事情,而第一波進入這塊領域的是微軟等大型雲端公司,第二波是擁有先進技術的AI新創,隨著這套簡單上手的系統和Copilot等助手的協助,一般企業將加入第三波的行列。

AMD:全新加速器MI300助攻AI運算

微軟本次也宣布和AMD擴大合作,在資料中心加入AMD今年全新發布的Instinct MI300系列AI加速器,內含1400億個電晶體,採用5或6奈米製程,專為AI加速運算所設計,納德拉指出,這項深入合作將讓微軟用更少的GPU完成更龐大的任務。

天風國際分析師郭明錤上月指出,AMD明年將有超過50%的AI晶片出貨給微軟,代表微軟成為AMD在AI晶片最大的客戶。

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責任編輯:林美欣

關鍵字: #微軟 #AMD #Nvidia
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總統科學獎揭曉!梁賡義院士、葉均蔚院士用創新與堅持,寫下臺灣科學光輝新頁
總統科學獎揭曉!梁賡義院士、葉均蔚院士用創新與堅持,寫下臺灣科學光輝新頁

【總統科學獎】宗旨在於提升臺灣在國際學術界之地位,獎勵數理科學、生命科學、人文及社會科學、工程科學在國際學術研究上具創新性且貢獻卓著之學者,尤以對臺灣社會有重大貢獻之基礎學術研究人才為優先獎勵對象。

2025年11月11日,總統科學獎頒獎典禮於總統府正式舉行。2001年設立、每2年頒發1次的總統科學獎,今年已邁入第13屆,本屆的2位獲獎者,分別是生命科學組的院士梁賡義、工程科學組的院士葉均蔚。2位臺灣的科研泰斗,不僅全心全意投入創新,更樹立了典範,成為所有科研人員的榜樣。

總統賴清德在致詞時,引用諾貝爾和平獎得主曼德拉(Nelson Mandela)的話指出:「在事情完成之前,一切都看似不可能。這說明了2位院士的故事,他們對未知世界保持熱情、好奇,認真從基礎研究做起,並堅持努力到最後一刻,成功終將屬於他們。」

2025年總統科學獎得主,生命科學組 梁賡義 院士(右)、工程科學組 葉均蔚 院士(左)。
2025年總統科學獎得主,生命科學組 梁賡義 院士(右)、工程科學組 葉均蔚 院士(左)。
圖/ 數位時代

梁院士開創廣義估計方程式 ,加速新藥問世,造福千萬病患

從數學跨足生物統計、再投身高等教育與國家衛生的梁院士,從小就喜歡數學的嚴謹,在美國華盛頓大學攻讀博士期間,因為接觸到當時炙手可熱的「存活分析」,進而對生物統計產生興趣,「投入『生物統計』是條不歸路,因為我發現,統計工具的發展,可以對人類健康有間接幫助。」後來,他前往美國約翰霍普金斯大學任教,又與同事Scott Zeger研發出新的統計方法「廣義估計方程式」,突破了傳統分析方法必須假設所有樣本獨立的侷限,讓長期追蹤資料的解讀更嚴謹,也成為全球健康研究不可或缺的工具。

梁院士研究做得出色,卻不只將心力擺在學術上,他更心心念念著臺灣的發展,持續關心高等教育、國家衛生等領域。他在美國任教的28年間,幾乎年年暑假,都返國舉辦研討會,分享國際生物統計和流行病學的新知。2010年,他乾脆辭去教職,回臺擔任國立陽明大學校長,將陽明大學打造成醫學、人文並重的全人大學。

數位時代
賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予梁院士。
圖/ 數位時代

2017年,他又接下國家衛生研究院院長一職,並在新冠肺炎爆發期間,擔任中央流行疫情指揮中心研發組組長,與阿斯特捷利康(AstraZeneca)簽約,採購1千萬劑疫苗,完成防疫任務,「所以獲得總統科學獎,不僅是個人的榮耀,更是國家對全人教育的推動、公共衛生實踐,以及任務導向的研究重要性的肯定。能在其中有一些貢獻,我深感榮幸。」

高熵合金之父葉院士,堅持不懈打破材料學定律

被譽為「高熵合金之父」的葉院士,打破材料學界以1~2種主元素為基底的傳統,開創出能讓數十種元素混合的「高熵合金」,為元素週期表注入嶄新生命力,在半導體、智慧機械、綠能科技、國防與生醫等領域帶來突破性的應用。過去合金多以單一金屬為主,再加入少量元素微調性質,金屬種類愈多反而愈脆、延展性與硬度下降,使應用受限;然而高熵合金卻反其道而行,以4、5種以上金屬融合,展現出更佳的延展性、耐腐蝕性與硬度,重新定義合金的可能性。

令人驚訝的是,30年前葉院士提出高熵合金構想時,曾被質疑「觀念錯誤、毫無可能」。他不畏質疑,透過紮實的實驗與論證,於2004年一口氣發表5篇高熵材料論文,為高熵合金命名、定義並奠定理論基礎,後續更平均每年發表逾10篇研究,提出高熵效應、嚴重晶格扭曲效應、緩慢擴散效應與雞尾酒效應等核心概念,開創全新的材料科學典範。

數位時代
賴總統親自頒發「2025年總統科學獎」殊榮予葉院士。
圖/ 數位時代

如今,高熵合金不只在學界掀起熱潮,更成功落地產業。「學以致用非常重要!」葉院士強調,學術研究不該停留在象牙塔,而應投入產業、協助解決關鍵瓶頸。他不僅與國立清華大學共同成立「高熵材料研發中心」,也創辦全球首家高熵材料公司,推動技術轉移與產業升級,讓高熵合金真正走向世界舞臺。

所有總統科學獎得獎人的科學成就及重要貢獻,不僅提升臺灣學術聲譽及國際競爭力,對於增進人類生活福祉更有深遠的影響,實為臺灣學術界的最高典範。而本屆梁院士、葉院士2位得獎人終身投入科學探索、人才培育的成果,嘉惠了整個社會,更成就跨世代的深遠影響,為臺灣科學寫下光輝一頁。

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