10 अगस्त, 2026 को द इंफॉर्मेशन द्वारा पहली बार प्रकाशित और रॉयटर्स द्वारा पुष्टि की गई एक रिपोर्ट के अनुसार, Microsoft अपनी अगली पीढ़ी की इन-हाउस AI चिप, Maia 300 को सार्वजनिक रूप से इस साल सितंबर में अनावरण करने की योजना बना रहा है।

रिपोर्ट, जिसमें योजनाओं के प्रत्यक्ष ज्ञान वाले लोगों का हवाला दिया गया है, अपने स्वयं के कृत्रिम-बुद्धिमत्ता त्वरक को डिजाइन करने और एनवीडिया के महंगे प्रोसेसर पर अपनी भारी निर्भरता को कम करने के लिए माइक्रोसॉफ्ट के प्रयास में तेजी लाने का संकेत देती है। यह कदम [ब्रेकिंग एआई न्यूज] (https://aibuzzwire.news) की एक व्यापक लहर का हिस्सा है जिसमें दुनिया के सबसे बड़े क्लाउड ऑपरेटर अपने स्वयं के वर्कलोड के अनुरूप कस्टम सिलिकॉन बनाने के लिए दौड़ रहे हैं।

एनवीडिया की मूल्य निर्धारण शक्ति का सीधा उत्तर

एनवीडिया के जीपीयू वर्तमान में हाइपरस्केल क्लाउड प्रदाताओं पर बड़े एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के विशाल बहुमत को शक्ति प्रदान करते हैं, और यह निर्भरता भारी कीमत पर आई है। Google, Amazon और Meta की तरह Microsoft ने भी अपने Copilot Assistant और Azure OpenAI Service जैसी AI सेवाओं की मांग को पूरा करने के लिए Nvidia हार्डवेयर प्राप्त करने में अरबों खर्च किए हैं।

Maia 300 को उस खर्च में से कुछ वापस पाने के लिए Microsoft की बोली के रूप में तैनात किया गया है। अपने स्वयं के डेटा केंद्रों के अंदर चलने वाले वर्कलोड के प्रकार के लिए विशेष रूप से अनुकूलित चिप्स डिजाइन करके, माइक्रोसॉफ्ट का लक्ष्य अपनी एआई चिप उत्पादन पाइपलाइन को मजबूत करना और एनवीडिया की आपूर्ति-बाधित और प्रीमियम-मूल्य वाले हार्डवेयर पर अपनी निर्भरता को कम करना है।

माइया 100 से माइया 300 तक

माइक्रोसॉफ्ट ने पहली बार नवंबर 2023 में कस्टम एआई सिलिकॉन में प्रवेश की घोषणा की, अपने इग्नाइट डेवलपर कॉन्फ्रेंस में कोबाल्ट 100 सेंट्रल प्रोसेसर के साथ मूल मैया 100 एआई एक्सेलेरेटर का अनावरण किया। Maia 100 को Azure के अंदर बड़े भाषा मॉडल और अन्य AI वर्कलोड को चलाने के लिए जमीन से निर्मित चिप के रूप में पेश किया गया था।

माइया 300 की छलांग एक महत्वपूर्ण पीढ़ीगत उन्नयन का प्रतिनिधित्व करती है। हालांकि द इंफॉर्मेशन की रिपोर्ट में विस्तृत विशिष्टताओं का खुलासा नहीं किया गया है, लेकिन नंबरिंग परंपरा - और मूल Maia 100 के बाद से बहु-वर्षीय अंतर - प्रदर्शन और बिजली दक्षता में पर्याप्त सुधार की ओर इशारा करता है, दो मेट्रिक्स जो हाइपरस्केल एआई अनुमान के लिए सबसे ज्यादा मायने रखते हैं।

हाइपरस्केलर्स कस्टम क्यों जा रहे हैं

इन-हाउस सिलिकॉन को आगे बढ़ाने में माइक्रोसॉफ्ट अकेला नहीं है। रणनीति वर्तमान एआई हार्डवेयर परिदृश्य की एक परिभाषित विशेषता बन गई है:

  • Google ने लगभग एक दशक तक अपने टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) पर काम किया है और अब उन्हें क्लाउड ग्राहकों को प्रदान करता है।
  • अमेज़ॅन ने अपने अन्नपूर्णा लैब्स डिवीजन के माध्यम से ट्रेनियम और इनफेरेंटिया चिप परिवारों में भारी निवेश किया है।
  • मेटा अपनी एमटीआईए (मेटा ट्रेनिंग और इंफ़रेंस एक्सेलेरेटर) लाइन विकसित कर रहा है।
  • एएमडी एनवीडिया के अग्रणी व्यापारी विकल्प के रूप में अपने इंस्टिंक्ट जीपीयू लाइनअप का विस्तार करना जारी रखता है।

इन कंपनियों के लिए, गणना सीधी है। कस्टम सिलिकॉन को कंपनी द्वारा चलाए जाने वाले सटीक मॉडल और सॉफ़्टवेयर स्टैक के साथ ट्यून किया जा सकता है, जिससे संभावित रूप से प्रति क्वेरी लागत कम हो सकती है, विलंबता कम हो सकती है और एआई कंप्यूट आपूर्ति श्रृंखला पर एनवीडिया की पकड़ ढीली हो सकती है। यहां तक ​​कि एनवीडिया हार्डवेयर से आंशिक बदलाव से भी हाइपरस्केल पर करोड़ों डॉलर की बचत हो सकती है।

सितंबर क्या लेकर आ सकता है

यदि Microsoft अगले महीने Maia 300 का अनावरण करता है, तो वह संभवतः इस अवसर का उपयोग प्रदर्शन बेंचमार्क, Azure के अंदर उपलब्धता और उसके प्रथम-पक्ष AI उत्पादों में से कौन सा नए हार्डवेयर पर चलेगा, के बारे में विस्तार से बताएगा। कंपनी ने पहले अपने कस्टम सिलिकॉन को एनवीडिया जीपीयू के थोक प्रतिस्थापन के बजाय पूरक के रूप में तैयार किया है, एक हाइब्रिड मॉडल का सुझाव दिया है जिसमें चिप्स के दोनों परिवार एज़्योर के एआई बुनियादी ढांचे के अंदर सह-अस्तित्व में हैं।

उद्योग विश्लेषक दो चीजों पर बारीकी से नजर रखेंगे: क्या मैया 300 एनवीडिया की वर्तमान पीढ़ी की तुलना में सार्थक मूल्य-प्रदर्शन लाभ प्रदान करता है, और क्या माइक्रोसॉफ्ट अपने एनवीडिया ऑर्डर में सेंध लगाने के लिए उनमें से पर्याप्त निर्माण कर सकता है। इस पैमाने पर चिप उत्पादन उन्नत पैकेजिंग क्षमता और फाउंड्री साझेदारी पर निर्भर करता है जो पूरे उद्योग में मजबूत रहता है।

बड़ी तस्वीर

Maia 300 का उद्भव AI अर्थव्यवस्था में एक मूलभूत बदलाव को रेखांकित करता है। सबसे बड़े एआई सिस्टम का निर्माण और संचालन करने वाली कंपनियां अब केवल एक चिप आपूर्तिकर्ता की सबसे बड़ी ग्राहक बनकर संतुष्ट नहीं हैं। वे अपने आप में चिप डिजाइनर बन रहे हैं, उस आपूर्ति श्रृंखला को नया आकार दे रहे हैं जिस पर जेनेरेटिव-एआई बूम शुरू होने के बाद से एनवीडिया का वर्चस्व है।

माइक्रोसॉफ्ट के लिए, दांव विशेष रूप से ऊंचे हैं। कंपनी ने अपने एआई बुनियादी ढांचे का विस्तार करने के लिए भारी पूंजीगत व्यय के लिए प्रतिबद्ध किया है, और निवेशक इस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं कि क्या वह खर्च टिकाऊ मार्जिन में तब्दील होगा। एक सफल इन-हाउस चिप प्रोग्राम माइक्रोसॉफ्ट के पास अपने एआई व्यवसाय की इकाई अर्थशास्त्र में सुधार करने के लिए सबसे स्पष्ट लीवरों में से एक है।

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