微軟 (MSFT-US) 因為大力投資 OpenAI，目前被看好在 AI 領域取得領先地位。不過，據 The Information 報導，微軟正在製定 B 計畫，避免過於依賴 OpenAI。原因無他，因為 OpenAI 在訓練上燒錢太多了。

報導稱，微軟研究主管 Peter Lee 已責成其公司 1500 名研究人員中的「許多」人，開發更小且運行成本更低的對話式 AI 系統，雖然它們的能力可能不如 GPT-4。

微軟目前正在將人工智慧功能建置到幾乎所有產品中，甚至發布了基於聊天的 Windows 版 Copilot。但另一方面，運行人工智慧的成本可能會激增，從而抵消更廣泛和更密集的使用帶來的任何經濟效益。

儘管微軟已經承諾為 OpenAI 提供超過大量資金，不過微軟仍必須控制成本。

特別是，微軟要推出的新功能，其實不一定用得上 OpenAI 的 GPT- 4 模型所具備的高端運算能力，這時採用 GPT- 4 就有點大材小用了。

據微軟搜尋主管 Mikhail Parakhin 表示，Bing Chat 目前在創意和精確模式下使用 100% GPT-4。 不過，這可能是大多數用戶選擇的模式應該是平衡模式。這種情況下，微軟使用其「普羅米修斯模型 (Prometheus model)」，可識別和回答較簡單的問題。

微軟最近還推出了擁有 13 億參數的 Phi-1，這是一個小型而高效的程式碼模型，它實現了 Python 中更大模型的程式碼效能，但成本遠低於 GPT-4。

此外，微軟正在試驗 Orca 等模型，該模型基於 Meta 的 Llama 2，據說部分達到了 GPT-3.5 和 GPT-4 的水準。

據報導，研究主管 Peter Lee 下令將其研究部門可用的 2000 塊 Nvidia 顯示卡中的大部分，用於開發更高效的模型，這些模型可以執行比 GPT-4 更簡單的任務，例如客戶服務。 據稱，與 OpenAI 要耗用的資源相比，它需要的資源少得多。

此外，據報導，微軟還希望這樣做可以節省更多的人工智慧伺服器晶片，這些晶片一直供不應求。

企業軟體公司 Databricks 的高管 Naveen Rao 在談到微軟內部的人工智慧進程時稱，「這最終是必須發生的。」

據稱，微軟的自研設想仍處於早期階段。Naveen Rao 指出，「微軟是一家聰明的企業公司，他們需要高效。」