在早期成功押注ChatGPT的研发公司OpenAI之后，市场发现，微软在其武器库中还拥有另一个秘密武器：自研人工智能芯片，这一芯片将为生成式AI背后的大型语言模型提供强大动力。
4月18日周二，据媒体援引两位知情人士的话说，微软早在2019年就开始开发内部代号为Athena的AI芯片。其中一位知情人士称，一些微软和OpenAI的员工已经开始测试并使用这些芯片。微软希望该芯片的性能优于目前从其他供应商处购买的芯片，从而节省其在昂贵的AI业务上的时间和成本。其他知名科技公司，包括亚马逊、谷歌和Facebook，也为人工智能准备自研芯片。
微软的这些芯片专为大型语言模型等训练软件而设计。在当前，市场上所使用的AI芯片几乎全部来自英伟达，而受制于产能的限制，英伟达的AI芯片时常短缺而且价格昂贵，这迫使微软等公司AI软件所需的处理。
Forrester Research的高级云分析师Tracy Woo表示，人工智能的繁荣给云提供商带来了越来越大的压力，这迫使相关厂商开发自己的芯片：
云计算公司当然可以从英伟达那里购买芯片，但是对谷歌、亚马逊这样的巨头来说，他们有足够的资金来研发自己的芯片。
有评论认为，微软AI芯片立项的时机很巧，正好在微软、OpenAI等公司培养的大型语言模型已经开始腾飞之际。两位知情人士表示，OpenAI的ChatGPT聊天机器人的发布让人们兴奋——据分析师估计，截至今年1月，也就是ChatGPT发布两个月后，该机器人已经拥有超过1亿用户——这促使微软加快了Athena的研发和推出。
知情人士称，微软最早可以在明年让Athena在公司内部和OpenAI内部广泛使用。不过，其中一位知情人士表示，微软内部仍在争论是否会向其Azure云计算服务的客户提供这些芯片。
如果微软确实决定向其云计算客户提供Athena芯片，它还必须为其构建比英伟达当前产品更具吸引力的软件，英伟达在这一领域已经深耕了15年，其软件产品已经在全球广泛被利用。
研究公司SemiAnalysis的首席分析师Dylan Patel估算，ChatGPT的运营成本为每天约70万美元或每次查询0.36美分：
大部分成本来自于其所需的昂贵服务器。和英伟达的产品相比，Athena如果具有竞争力，可以将每个芯片的成本降低三分之一。
微软希望在他们所有的应用程序中都使用大型语言模型，包括Bing、Microsoft 365和GitHub。如果采用英伟达现成的软件进行大规模部署，单是芯片这一项成本每年就要花费数百亿美元。
尽管微软为其云计算业务开发的服务器芯片广为人知，但此前并未提及其Athena芯片的存在。 其中一位知情人士说，微软至少有300人在为Athena工作。Patel表示，开发Athena这样的内部芯片的成本可能约为每年1亿美元。