Báo cáo, trích dẫn những người có hiểu biết trực tiếp về kế hoạch, báo hiệu sự tăng tốc trong nỗ lực của Microsoft trong việc thiết kế các máy tăng tốc trí tuệ nhân tạo của riêng mình và giảm sự phụ thuộc nặng nề vào bộ xử lý đắt tiền của Nvidia. Động thái này là một phần trong làn sóng tin tức AI mới nhất rộng hơn, trong đó các nhà khai thác đám mây lớn nhất thế giới đang chạy đua để xây dựng silicon tùy chỉnh phù hợp với khối lượng công việc của riêng họ.
Câu trả lời trực tiếp cho sức mạnh định giá của Nvidia
GPU của Nvidia hiện cung cấp năng lượng cho phần lớn hoạt động đào tạo và suy luận mô hình AI lớn tại các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô và sự phụ thuộc đó đã phải trả giá đắt. Microsoft, giống như Google, Amazon và Meta, đã chi hàng tỷ USD để mua phần cứng Nvidia để theo kịp nhu cầu về các dịch vụ AI như trợ lý Copilot và Dịch vụ Azure OpenAI.
Maia 300 được định vị là nỗ lực của Microsoft nhằm thu hồi một phần chi tiêu đó. Bằng cách thiết kế chip được tối ưu hóa đặc biệt cho các loại khối lượng công việc chạy bên trong trung tâm dữ liệu của riêng mình, Microsoft đặt mục tiêu củng cố quy trình sản xuất chip AI của mình và giảm bớt sự phụ thuộc vào phần cứng có nguồn cung hạn chế và giá cao của Nvidia.
Từ Maia 100 đến Maia 300
Microsoft lần đầu tiên công bố tham gia silicon AI tùy chỉnh vào tháng 11 năm 2023, công bố bộ tăng tốc AI Maia 100 ban đầu cùng với bộ xử lý trung tâm Cobalt 100 tại hội nghị nhà phát triển Ignite. Maia 100 được quảng cáo là một con chip được xây dựng từ đầu để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn và các khối lượng công việc AI khác trong Azure.
Bước nhảy vọt lên Maia 300 thể hiện sự nâng cấp đáng kể về thế hệ. Mặc dù báo cáo của The Information không tiết lộ thông số kỹ thuật chi tiết, quy ước đánh số — và khoảng cách nhiều năm kể từ Maia 100 ban đầu — chỉ ra những cải tiến đáng kể về hiệu suất và hiệu suất sử dụng năng lượng, hai số liệu quan trọng nhất đối với suy luận AI siêu quy mô.
Tại sao Hyperscaler lại được tùy chỉnh
Microsoft không hề đơn độc trong việc theo đuổi silicon nội bộ. Chiến lược này đã trở thành một đặc điểm nổi bật của bối cảnh phần cứng AI hiện tại:
- Google đã thử nghiệm lại Bộ xử lý Tensor (TPU) của mình trong khoảng một thập kỷ và hiện cung cấp chúng cho khách hàng trên nền tảng đám mây.
- Amazon đã đầu tư rất nhiều vào dòng chip Trainium và Inferentia thông qua bộ phận Annapurna Labs.
- Meta đang phát triển dòng MTIA (Meta Training and Inference Accelerator).
- AMD tiếp tục mở rộng dòng GPU Instinct của mình với tư cách là giải pháp thay thế thương mại hàng đầu cho Nvidia.
Đối với những công ty này, phép tính rất đơn giản. Silicon tùy chỉnh có thể được điều chỉnh theo các mô hình và ngăn xếp phần mềm chính xác mà công ty đang chạy, có khả năng giảm chi phí cho mỗi truy vấn, giảm độ trễ và nới lỏng sự kiểm soát của Nvidia đối với chuỗi cung ứng điện toán AI. Ngay cả việc chuyển đổi một phần khỏi phần cứng Nvidia cũng có thể tiết kiệm được hàng trăm triệu đô la ở quy mô siêu lớn.
Tháng 9 có thể mang lại điều gì
Nếu Microsoft công bố Maia 300 vào tháng tới, họ có thể sẽ tận dụng cơ hội này để nêu chi tiết các tiêu chuẩn hiệu suất, tính khả dụng bên trong Azure và sản phẩm AI nào của bên thứ nhất sẽ chạy trên phần cứng mới. Công ty trước đây đã coi silicon tùy chỉnh của mình là phần bổ sung - thay vì thay thế bán buôn cho - GPU Nvidia, đề xuất một mô hình kết hợp trong đó cả hai họ chip cùng tồn tại bên trong cơ sở hạ tầng AI của Azure.
Các nhà phân tích trong ngành sẽ theo dõi chặt chẽ hai điều: liệu Maia 300 có mang lại mức tăng hiệu suất giá đáng kể so với thế hệ hiện tại của Nvidia hay không và liệu Microsoft có thể sản xuất đủ chúng để đáp ứng các đơn đặt hàng Nvidia của mình hay không. Việc sản xuất chip ở quy mô này phụ thuộc vào năng lực đóng gói tiên tiến và các mối quan hệ hợp tác chặt chẽ giữa các nhà sản xuất trong toàn ngành.
Bức tranh lớn hơn
Sự xuất hiện của Maia 300 nhấn mạnh sự thay đổi cơ bản trong nền kinh tế AI. Các công ty xây dựng và vận hành các hệ thống AI lớn nhất không còn hài lòng với việc chỉ là khách hàng lớn nhất của một nhà cung cấp chip duy nhất. Họ đang trở thành nhà thiết kế chip theo cách riêng của mình, định hình lại chuỗi cung ứng mà Nvidia đã thống trị kể từ khi cuộc bùng nổ AI bắt đầu.
Đối với Microsoft, rủi ro đặc biệt cao. Công ty đã cam kết chi tiêu vốn khổng lồ để mở rộng cơ sở hạ tầng AI của mình và các nhà đầu tư đang ngày càng tập trung vào việc liệu khoản chi tiêu đó có chuyển thành lợi nhuận bền vững hay không. Một chương trình chip nội bộ thành công là một trong những đòn bẩy rõ ràng nhất mà Microsoft có để cải thiện tính kinh tế đơn vị của hoạt động kinh doanh AI của mình.
Đi trước AI
Bạn muốn theo kịp những phát triển mới nhất về phần cứng AI, silicon tùy chỉnh và các công ty đang định hình lại ngành? Đánh dấu trang AI Buzz Wire để cập nhật những câu chuyện quan trọng hàng ngày.
Đọc thêm tin tức về AI →
