מיקרוסופט הציגה ביום שני את Azure Maia 300, הדור השלישי של משפחת מאיצי הבינה המלאכותית הפנימית שלה, ואמרה שהשבב יעגן פריסות של ריבוי ג'יגה-וואט ברחבי Azure החל משנת 2027 - צעד מרכזי במאמץ של החברה להפעיל יותר עומסי העבודה של הבינה המלאכותית שלה על הסיליקון שלה ולא על ה-GPU של Nvidia.
ההכרזה, שהתפרסמה בפוסט בבלוג של סקוט גאת'רי, סגן נשיא בכיר של מיקרוסופט בקבוצת Cloud + AI שלה, ממצבת את Maia 300 כמערכת ההסקה העיקרית עבור המוצרים והשירותים של מיקרוסופט עצמה. היא נוחתת בתוך מירוץ רחב יותר בתעשייה לבניית שבבי בינה מלאכותית מותאמים אישית, שינוי שאנו עוקבים אחריהם מקרוב בסיקור השוטף שלנו על פיתוחי הבינה המלאכותית האחרונים, כאשר היפר-סקאלרים פועלים כדי לבלום את עלות הגשת הבינה המלאכותית בקנה מידה.
לפי מיקרוסופט, Maia 300 מתוכנן לספק 40% יותר אסימונים למגה וואט בהשוואה למערכות מובילות מבוססות GPU. בתצורה מלאה של 96 מאיצים, החברה טוענת שהשבב מספק עד פי שבעה מתפוקת האסימונים בקנה מידה מתלים של קודמו, Maia 200.
נבנה להסקה מהיסוד
מיקרוסופט מתארת את Maia 300 כארכיטקטורת "מסקנות תחילה" המכוונת לעומסי עבודה ארוכי הקשר, עתירי זיכרון ועומסי פענוח - הדפוסים השולטים בעוזרי צ'אט מודרניים, מערכות חשיבה וסוכני בינה מלאכותית מרובת שלבים.
תת-מערכת הזיכרון של השבב משתמשת בשמונה ערימות של HBM4 המספקות 18.0 טרה-בייט לשנייה של רוחב פס שיא בתוך מעטפת תרמית של 950 וואט. On-die SRAM מטופל כאל פנקס מנוהל תוכנה, שלדברי מיקרוסופט מקל על הלחץ על HBM ושומר יותר נתונים קרובים ליחידות המחשוב.
Maia 300 עוברת גם לעיצוב מרובה שבבים שמפצל פונקציות מחשוב, בקר זיכרון ו-I/O לקוביות נפרדות, כאשר שבבי המחשוב מיוצרים בצומת התהליך N2P של TSMC. תמיכה בפורמטים משופרים של MXFP4 ברמת דיוק נמוכה נועדה לכווץ הן את צורכי זיכרון המחשוב והן באחסון KV-cache, מה שמאפשר חלונות הקשר גדולים יותר ותפוקה גבוהה יותר באותו תקציב כוח.
בצד הרשת, מיקרוסופט מתייחסת לרשת כאל הרחבה של ארכיטקטורת זרימת הנתונים של השבב. תחבורה בינה מלאכותית מותאמת אישית מספקת תקשורת מגדילה בין מאיצים ומתלים על גבי תשתית מבוססת אתרנט, ויוצרות את מה שהחברה מתארת כטופולוגיה מאוחדת המתרחבת ממדף בודד לפריסות בקנה מידה של מרכז נתונים.
מספרי קנה מידה
ברמת המדף, מיקרוסופט טוענת ש-96 מאיצים מאיה 300 פועלים בתוך מעטפת הספק של 167 קילוואט, ומציעים 27.6 טרה-בייט של קיבולת HBM ו-1.7 פטה-בייט לשנייה של רוחב פס מצטבר על פני תחום ה-scale-up. החברה טוענת שצפיפות זו מאפשרת לה לשרת יותר אינטראקציות בינה מלאכותית בו זמנית ועומסי עבודה גדולים יותר מכל מתלה.
Maia 200 כבר בהפקה
Maia 300 עוקב אחר Maia 200, שמיקרוסופט הציגה בינואר 2026 ושכבר משרת עומסי ייצור, כולל Microsoft Copilot. לטענת החברה, Maia 200 יתבסס גם על GitHub Copilot ו-Microsoft Foundry עד סוף 2026, והיא מריץ דגמי OpenAI, דגמי MAI של מיקרוסופט עצמה ומשפחות דגמי קוד פתוח מובילות.
מיקרוסופט טוענת כי Maia 200 מתפרסת ברחבי ארצות הברית, אירופה ואוסטרליה, ומספקת עד פי 1.7 יותר אסימונים לוואט עבור תכונות AI מובנות בחוויות Teams, Copilot ו-Microsoft 365 בהשוואה לתשתית ה-GPU המובילה שהחליפה. Guthrie כתב שהניסיון התפעולי מ- Maia 200 עיצב ישירות את עיצוב Maia 300.
יחד, שני הדורות נועדו להניע מערך רחב של שירותי בינה מלאכותית של מיקרוסופט: עבודה סוכנית רב-שלבית מאחורי כלי קידוד GitHub, מודלים בקנה מידה ענן המשרתים באמצעות Microsoft Foundry, הסקת מסקנות ויצירת נתונים עבור צוות המודלים של MAI, וזרימות עבודה רגישות לזמן השהייה של Dragon Copilot שמטרתן להפחית את הנטל הניהולי של הרופאים.
צמצום ההסתמכות על Nvidia
המשנה האסטרטגית של ההכרזה היא המאמץ של מיקרוסופט לצמצם את התלות שלה ב-Nvidia, שמעבדי ה-GPU שלה שולטים באימון AI והסקת מסקנות בכל התעשייה. רויטרס דיווחה כי מיקרוסופט מתכננת "פריסה ענקית" של השבבים שלה כדרך לרסן את העלויות, בעוד ש-CNBC הגדירה את ההשקה כצעד ישיר לצמצום התלות של החברה בחומרה של Nvidia - חלק מהרכיבים היקרים והמוגבלים ביותר בהיצע בבניית הבינה המלאכותית.
כוח התמחור של Nvidia הפך לבעיה בחדר ישיבות בכל תעשיית הענן, וסיליקון מותאם אישית הוא התגובה הסטנדרטית. ה-TPUs של גוגל, קווי ה-Trainium ו-Inferentia של אמזון ושבבי ה-MTIA של Meta חותרים כולם לאותה מטרה: חומרה מיוחדת המכווננת לעומסי העבודה המדויקים של כל חברה. תוכנית Maia של מיקרוסופט, שהחלה עם ה-Maia 100 שנחשף בנובמבר 2023, היא הכניסה שלה למירוץ הזה.
עבור מיקרוסופט, הכלכלה פשוטה: כל אסימון שמוגש על ידי שבב פנימי הוא אסימון שאינו נושא את השוליים של Nvidia. עם נפחי מסקנות בינה מלאכותית שגדלים בשירותי Copilot, Microsoft 365, GitHub ו- Azure AI, אפילו החלפה חלקית מתורגמת לחיסכון משמעותי בקנה מידה יתר.
מה שיבוא אחר כך
מיקרוסופט מסרה כי פריסות הייצור של Maia 300 יתחילו ב-2027, והצביעה לקוראים על מאמר טכני שפורסם לפרטים ארכיטקטוניים. החברה גם אמרה שהיא תשתף יותר על אסטרטגיית הסיליקון שלה ומפת הדרכים התשתית הרחבה יותר שלה ב-Microsoft Ignite 2026, שהיא מארחת בסן פרנסיסקו ובאינטרנט.
האם Maia 300 יכול לפגוע בדומיננטיות של Nvidia נותר לראות - הארכיטקטורות האחרונות של Nvidia עדיין מובילות בביצועים גולמיים, ומיקרוסופט ממשיכה לקנות חומרת Nvidia בקנה מידה עצום. אבל המסלול ברור: מפעילת הענן הגדולה בעולם מתכוונת להגיש נתח גדול מתמיד מאסימוני הבינה המלאכותית בעולם על שבבים שהיא עיצבה בעצמה.
---
הישאר לפני AIקבל את החדשות, הניתוחים ופריצות הדרך האחרונות של AI - הכל במקום אחד.
קרא עוד חדשות AI →
