В докладе, в котором цитируются люди, непосредственно знакомые с планами, сигнализирует об ускорении усилий Microsoft по разработке собственных ускорителей искусственного интеллекта и уменьшению сильной зависимости от дорогостоящих процессоров Nvidia. Этот шаг является частью более широкой волны последних новостей в области искусственного интеллекта, в рамках которой крупнейшие в мире операторы облачных вычислений спешат создать специализированные микросхемы, адаптированные к их собственным рабочим нагрузкам.
Прямой ответ на ценовую мощь Nvidia
Графические процессоры Nvidia в настоящее время используются в подавляющем большинстве крупных моделей обучения и вывода моделей искусственного интеллекта у поставщиков гипермасштабных облаков, и эта зависимость обходится очень дорого. Microsoft, как и Google, Amazon и Meta, потратила миллиарды долларов на приобретение оборудования Nvidia, чтобы идти в ногу со спросом на услуги искусственного интеллекта, такие как помощник Copilot и служба Azure OpenAI.
Maia 300 позиционируется как попытка Microsoft компенсировать часть этих расходов. Разрабатывая чипы, оптимизированные специально для тех видов рабочих нагрузок, которые выполняются в собственных центрах обработки данных, Microsoft стремится расширить свой конвейер производства чипов для искусственного интеллекта и уменьшить зависимость от ограниченного в поставках и дорогостоящего оборудования Nvidia.
От Майи 100 до Майи 300
Microsoft впервые объявила о выпуске специального кремния для искусственного интеллекта в ноябре 2023 года, представив оригинальный ускоритель искусственного интеллекта Maia 100 вместе с центральным процессором Cobalt 100 на своей конференции разработчиков Ignite. Maia 100 позиционировался как чип, созданный с нуля для запуска больших языковых моделей и других рабочих нагрузок искусственного интеллекта внутри Azure.
Переход на Maia 300 представляет собой значительное обновление поколения. Хотя в отчете The Information не раскрываются подробные характеристики, соглашение о нумерации — и многолетний разрыв со времени оригинальной Maia 100 — указывают на существенное улучшение производительности и энергоэффективности — двух показателей, которые наиболее важны для вывода гипермасштабируемого ИИ.
Почему гиперскейлеры становятся индивидуальными
Microsoft далеко не единственная компания, занимающаяся производством кремния собственного производства. Эта стратегия стала определяющей чертой текущего ландшафта аппаратного обеспечения искусственного интеллекта:
- Google уже около десяти лет совершенствует свои тензорные процессоры (TPU) и теперь предлагает их облачным клиентам.
- Amazon вложила значительные средства в семейства чипов Trainium и Inferentia через свое подразделение Annapurna Labs.
- Meta разрабатывает линейку MTIA (Meta Training and Inference Accelerator).
- AMD продолжает расширять линейку графических процессоров Instinct, став ведущей торговой альтернативой Nvidia.
Для этих компаний расчет прост. Специальные микросхемы можно настроить в соответствии с конкретными моделями и стеками программного обеспечения, которые использует компания, что потенциально снижает стоимость запроса, уменьшает задержку и ослабляет контроль Nvidia в цепочке поставок вычислений в области искусственного интеллекта. Даже частичный отказ от оборудования Nvidia может привести к экономии в сотни миллионов долларов при гипермасштабировании.
Что может принести сентябрь
Если Microsoft действительно представит Maia 300 в следующем месяце, она, скорее всего, воспользуется случаем, чтобы подробно описать тесты производительности, доступность внутри Azure и то, какие из ее собственных продуктов искусственного интеллекта будут работать на новом оборудовании. Ранее компания представляла свой собственный чип как дополнение к графическим процессорам Nvidia, а не как их полную замену, предлагая гибридную модель, в которой оба семейства чипов сосуществуют внутри инфраструктуры искусственного интеллекта Azure.
Отраслевые аналитики будут внимательно следить за двумя вещами: обеспечит ли Maia 300 значительный выигрыш в цене по сравнению с нынешним поколением Nvidia и сможет ли Microsoft произвести их в достаточном количестве, чтобы повлиять на заказы Nvidia. Производство чипов в таком масштабе зависит от передовых упаковочных мощностей и партнерских отношений с литейными предприятиями, которые остаются тесными во всей отрасли.
Общая картина
Появление Maia 300 подчеркивает фундаментальный сдвиг в экономике искусственного интеллекта. Компании, которые создают и эксплуатируют крупнейшие системы искусственного интеллекта, больше не довольствуются тем, что являются просто крупнейшими клиентами одного поставщика чипов. Они сами становятся разработчиками чипов, меняя цепочку поставок, в которой Nvidia доминировала с начала бума генеративного искусственного интеллекта.
Для Microsoft ставки особенно высоки. Компания взяла на себя огромные капитальные затраты на расширение своей инфраструктуры искусственного интеллекта, и инвесторы все больше внимания уделяют тому, приведут ли эти расходы к устойчивой прибыли. Успешная собственная программа по производству чипов — один из самых очевидных рычагов, которые Microsoft может использовать для улучшения экономической ситуации в своем бизнесе в области искусственного интеллекта.
Будьте впереди ИИ
Хотите быть в курсе последних разработок в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта, нестандартных микросхем и компаний, меняющих отрасль? Добавьте в закладки AI Buzz Wire, чтобы ежедневно освещать важные истории.
Читать больше новостей об искусственном интеллекте →
