近年来，诸如生成式AI产品的爆炸式发展离不开Nvidia提供的硬件支持。这要归功于其在消费级和工作站图形市场的主导地位，以及成熟的CUDA库和加速AI的Tensor核心技术。
尽管微软在其Azure数据中心使用了数以万计的Nvidia GPU，但据彭博报道，该公司还在与AMD合作，以提高其GPU在人工智能方面的性能。虽然报告内容极为简略，但称微软正在向AMD提供“支持”和“工程资源”，以提高其产品在AI负载下的性能。
彭博还表示，AMD正参与一个名为“Athena”的由微软开发的AI加速器项目，上个月The Information对此进行了报道。然而，一位微软发言人明确否认了AMD参与Athena开发的说法。
微软的优势在于，更具竞争力的AI加速硬件市场可以节省服务器成本，因为该公司正寻求将AI功能融入越来越多的产品。例如，据悉微软正开发一款面向企业的私有版ChatGPT，运行成本可能是普通版本ChatGPT的“10倍”；如果运行这些生成式AI模型所需的服务器硬件更便宜，微软可以降低价格、成本或两者兼顾，以提高这些产品的吸引力。
这两家公司之前曾经有过某种程度的合作；一些较旧版本的微软Surface PC中使用了“Surface Edition” Ryzen处理器，尽管最近的Surface设备中并未使用。与微软在Surface Pro的Arm版本中使用的Qualcomm的SQ系列芯片类似，Surface Edition Ryzen处理器与普通Ryzen处理器没有太大区别——它们是AMD出售给其他制造商的同样的芯片，但在“固件、驱动程序和软件堆栈”方面进行了微软协助的优化。
虽然这不能代表每家公司的服务器级GPU性能如何，但Tom's Hardware最近的测试显示了AMD GPU架构在AI负载下的挣扎。在使用Stable Diffusion图像生成器的测试中，尽管AMD目前的Radeon RX 7900 XTX旗舰在大多数游戏中比RTX 4080更快，但其性能仍慢于Nvidia的RTX 4090、4080和4070 Ti。甚至入门级RTX 3050也击败了所有AMD上一代RX 6000系列显卡（软件优化可以帮助这些显卡表现得更好，但事实上该软件默认为Nvidia优化，这说明了当前市场状况）。