微软不得不救OpenAI的6个原因

作者 | Mary Branscombe

编译 | 言征

来源：51CTO技术栈

OpenAI，作为生成式AI的宠儿，近期却陷入了一场混乱且闹剧般的解体“连续剧”中。微软，就像是一位老大哥，坚定而友好地进行了干预，宛如一个成年人走进房间平息孩童的争吵。

聘请奥特曼、聘请大部队、“遣返”奥特曼、寻求在董事会中占据一席之地，纳德拉带领着微软采取一切措施保住OpenAI。

最后，随着Sam回归OpenAI，董事会换血，这场冲突大戏历经几番曲折，终于落下帷幕。但外界的争论点已经转移到“OpenAI依懒性”方面。

不止采用GPT的中小企业对OpenAI的结算感到恐慌，即便是微软，也不得不出手挽救。OpenAI如果不稳定，对谁也没好处。

微软跟OpenAI,不止是金钱关系

在刚刚过去的 Ignite 会议上的开场主题演讲中，微软CEO纳德拉对OpenAI 名称的提及高达12次，对GPT模型提及高达19次。尽管拥有自己非常出色的AI研究人员以及足够庞大的基础模型，但微软依旧非常关心 OpenAI 的 ChatGPT。

多年来，微软在 OpenAI 上投入了大量资金，尤其在今年，微软更是对 OpenAI 进行了 100 亿美元的投资，这即便对于微软来说，也绝对是一笔巨款。

然而，除了巨款，不要低估了微软对于创建 AGI 的野心。短期看，这是一个无法完成的计划，但微软很难说没有这样的新愿景：微软希望人们将其视为“AI 公司”，特别是“Copilot 公司”，而不是“Windows 公司”。

2021年，微软豪掷197亿美元收购了Siri背后的智能语音识别巨头Nuance，2019年，微软在 GitHub 上花费了 75 亿美元。

同样，微软今年也通过高额投资的方式拿到了ChatGPT的技术基础，并成功整合到自己的云端。现在我们看到的是微软通过在（Azure）云上来运行 OpenAI 的大型语言模型，扩大了Azure的市场份额和盈利。

云，只是冰山一角。微软自己的产品同样采用了 OpenAI 技术，这是许多 Copilot 的核心。

为什么？因为OpenAI同样在微软的硬件和软件方面投入了巨大，几乎所有部门和产品线都采用 OpenAI 技术，进而产生了一定的技术依懒。

微软的野心与打法，离不开OpenAI

大型语言模型和其他基础模型一样，需要大量的数据、时间和计算能力来训练。

微软投入巨大，如何“开发”出大模型的价值？

微软的打法很清晰：将大模型视为平台，一次性构建一些模型，然后以越来越定制化和专业化的方式一遍又一遍地进行重用。

具体的例子就是，这五年来，微软一直在构建 Copilots 的技术栈，改变从底层基础设施和数据中心设计（2023 年，平均每三天就启用一个新数据中心）到软件开发环境的一切，以提高效率。

从 GitHub Copilot 开始，现在几乎每个 Microsoft 产品线都具有一项或多项 Copilot 功能。它不仅仅是为消费者和办公室工作人员提供 Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot、Teams、Dynamics 和重命名的 Bing Chat，或者 Power BI 中由 GPT 支持的工具；从安全产品（如 Microsoft Defender 365）到Azure 基础设施，再到 Microsoft Fabric 和 Azure Quantum Elements，都有 Copilot 。

除此之外，微软客户还基于同一堆栈上构建了自己的自定义Copillot。纳德拉列举了6个例子——从 Airbnb 和 BT，到 NVidia 和Chevron。

同时，最近推出的 Copilot Studio 是一个低代码工具，用于使用业务数据和适用于 JIRA、SAP ServiceNow 和 Trello 等常用工具的 Copilot 插件来构建自定义Copilot。这可能会让 OpenAI 变得无处不在。

为了实现这一目标，微软建立了一个内部管道，采用 OpenAI 的新基础模型，在 Power Platform 和 Bing 等小型服务中进行实验，然后利用从中学到的知识，将它们构建成开发人员可以使用的更专业的 AI 服务。

这个内部管道对语义内核和提示流进行了标准化，以便使用 Python 和 C# 等传统编程语言编排 AI 服务（并在新的Azure AI Studio 工具中为开发人员建立了一个友好的前端）。这些工具可帮助开发人员构建和理解由大模型支持的应用程序，而无需了解大模型。但它们依赖于 OpenAI 模型方面的专业知识。

硬件合作还没开花，怎能就此凋零

微软将在OpenAI所依赖的硬件基础设施上进行大量投资。具体而言，他们计划投资于Nvidia和AMD的GPU，这些GPU是OpenAI模型训练和推理的关键组成部分。除此之外，微软还将投资于高带宽的InfiniBand网络互连，以确保节点之间的快速和高效通信。