Raportul, care a citat persoane cu cunoștințe directe despre planuri, semnalează o accelerare a eforturilor Microsoft de a-și proiecta propriile acceleratoare cu inteligență artificială și de a reduce dependența sa puternică de procesoarele costisitoare ale Nvidia. Mișcarea face parte dintr-un val mai larg de știri de ultimă oră în care cei mai mari operatori de cloud din lume se întrec pentru a construi siliciu personalizat, adaptat propriilor sarcini de lucru.
Un răspuns direct la puterea de stabilire a prețurilor a Nvidia
GPU-urile Nvidia alimentează în prezent majoritatea covârșitoare a modelelor mari de instruire și inferențe AI la furnizorii de cloud la scară largă, iar această dependență a venit la un preț mare. Microsoft, precum Google, Amazon și Meta, a cheltuit miliarde pentru a achiziționa hardware Nvidia pentru a ține pasul cu cererea de servicii AI, cum ar fi asistentul său Copilot și Serviciul Azure OpenAI.
Maia 300 este poziționat ca ofertă a Microsoft de a recupera o parte din aceste cheltuieli. Prin proiectarea de cipuri optimizate special pentru tipurile de sarcini de lucru care rulează în propriile sale centre de date, Microsoft își propune să-și consolideze producția de cipuri AI și să-și reducă dependența de hardware-ul Nvidia limitat de aprovizionare și la prețuri premium.
De la Maia 100 la Maia 300
Microsoft și-a anunțat pentru prima dată intrarea în siliciu AI personalizat în noiembrie 2023, dezvăluind acceleratorul original Maia 100 AI alături de procesorul central Cobalt 100 la conferința sa pentru dezvoltatori Ignite. Maia 100 a fost prezentat ca un cip construit de la zero pentru a rula modele mari de limbaj și alte sarcini de lucru AI în Azure.
Saltul la Maia 300 reprezintă un upgrade generațional semnificativ. În timp ce raportul The Information nu a dezvăluit specificații detaliate, convenția de numerotare – și decalajul de mai mulți ani de la Maia 100 inițial – indică îmbunătățiri substanțiale ale performanței și eficienței energetice, cele două valori care contează cel mai mult pentru inferența AI la scară ridicată.
De ce Hyperscalerele devin personalizate
Microsoft este departe de a fi singurul în căutarea siliciului intern. Strategia a devenit o caracteristică definitorie a actualului peisaj hardware AI:
- Google a repetat unitățile sale de procesare tensor (TPU) de aproximativ un deceniu și le oferă acum clienților din cloud.
- Amazon a investit masiv în familiile sale de cipuri Trainium și Inferentia prin divizia Annapurna Labs.
- Meta își dezvoltă linia MTIA (Meta Training and Inference Accelerator).
- AMD continuă să-și extindă gama de GPU Instinct ca principală alternativă comercială la Nvidia.
Pentru aceste companii, calculul este simplu. Siliciul personalizat poate fi reglat la modelele și stivele de software precise pe care le rulează o companie, scăzând potențial costul pe interogare, reducând latența și slăbind controlul Nvidia asupra lanțului de aprovizionare de calcul AI. Chiar și o schimbare parțială de la hardware-ul Nvidia se poate traduce în economii de sute de milioane de dolari la hiperscale.
Ce ar putea aduce septembrie
Dacă Microsoft va dezvălui Maia 300 luna viitoare, va folosi probabil ocazia pentru a detalia benchmark-urile de performanță, disponibilitatea în interiorul Azure și care dintre produsele sale AI primare vor rula pe noul hardware. Compania și-a încadrat anterior siliciul personalizat ca fiind complementar – mai degrabă decât un înlocuitor angro pentru – GPU-urile Nvidia, sugerând un model hibrid în care ambele familii de cipuri coexistă în interiorul infrastructurii AI a Azure.
Analiștii din industrie vor urmări îndeaproape două lucruri: dacă Maia 300 oferă câștiguri semnificative de preț-performanță față de generația actuală a Nvidia și dacă Microsoft poate produce suficiente dintre ele pentru a afecta comenzile sale Nvidia. Producția de așchii la această scară depinde de capacitatea de ambalare avansată și de parteneriate de turnătorie care rămân strânse în industrie.
Imaginea de ansamblu
Apariția lui Maia 300 subliniază o schimbare fundamentală în economia AI. Companiile care construiesc și operează cele mai mari sisteme AI nu se mai mulțumesc să fie doar cei mai mari clienți ai unui singur furnizor de cipuri. Ei devin designeri de cipuri de sine stătătoare, remodelând un lanț de aprovizionare pe care Nvidia l-a dominat de când a început boom-ul generativ-AI.
Pentru Microsoft, mizele sunt deosebit de mari. Compania s-a angajat să facă cheltuieli de capital enorme pentru a-și extinde infrastructura AI, iar investitorii sunt din ce în ce mai concentrați pe dacă aceste cheltuieli se vor traduce în marje durabile. Un program de cip intern de succes este unul dintre cele mai clare pârghii pe care Microsoft le are pentru a îmbunătăți economia unitară a afacerii sale de AI.
Rămâi înaintea AI
Doriți să țineți pasul cu cele mai recente evoluții în hardware-ul AI, silicon personalizat și companiile care remodelează industria? Marcați AI Buzz Wire pentru acoperirea zilnică a poveștilor care contează.
Citiți mai multe știri AI →
