تخطط مايكروسوفت لنشر شرائح Maia 300 الجديدة بسعة جيجاواط العام القادم، ومن المتوقع أن تنتج كل ميغاواط منها 40% أكثر من أنظمة GPU الرئيسية. ستُفضل مايكروسوفت استخدام شرائحها المطورة داخليًا لدعم خدمات الذكاء الاصطناعي الداخلية، بدلاً من تأجير قوة الحوسبة للخارج، بهدف تقليل الاعتماد على شرائح GPU من نيفيديا وتكاليف الاستنتاج، وتعزيز تحسين هامش ربح أعمال الذكاء الاصطناعي.
تقوم مايكروسوفت بزيادة استثماراتها في تطوير رقائق الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، وتخطط لنشر سلسلة رقائق Maia بسعة تصل إلى جيجاوات، تدريجيًا لتقليل الاعتماد على وحدات معالجة الرسومات من نيفيديا، وتحسين كفاءة الاستنتاج للتحكم في تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
في 12 أكتوبر، أفادت بلومبرغ أن مايكروسوفت أعلنت يوم الاثنين أن شريحة Maia 300 الجديدة ستبدأ في النشر في مراكز البيانات العام القادم، وتم تصميمها خصيصًا لمهام الاستنتاج الذكي. تتوقع مايكروسوفت أن شريحة Maia 300 ستتمكن من معالجة 40% أكثر من الرموز لكل ميغاواط مقارنة بأنظمة GPU السائدة، مما يعني القدرة على تحمل المزيد من أحمال العمل الذكية بنفس مستوى استهلاك الطاقة.
على عكس جوجل وأمازون اللتين فتحتا قدرات شرائحهما المطورة داخليًا للعملاء السحابيين، لا تخطط مايكروسوفت حاليًا لتأجير قدرات شريحة Maia مباشرة للعملاء الخارجيين. يعكس هذا الاختيار أولويات مايكروسوفت: استخدام الشرائح المطورة داخليًا أولاً لتلبية احتياجات خدمات الذكاء الاصطناعي الضخمة الخاصة بها، ثم تحويل مزايا كفاءة الأجهزة إلى ميزة تنافسية في الأعمال.
GW-scale deployment, energy efficiency advantage is the core logic
تستثمر مايكروسوفت بشكل أكبر في تطوير شرائحها الخاصة، وذلك جوهره تحسين كفاءة الاستنتاجات الخاصة بالذكاء الاصطناعي وخفض تكاليف التشغيل.
الاستدلال يشير إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم تدريبها بالفعل لأداء مهام عملية، مثل تلخيص محاضرات الاجتماعات أو الإجابة عن أسئلة بحثية، وهو أيضًا مصدر رئيسي لطلب قوة الحوسبة في تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أعلنت مايكروسوفت أن سلسلة Maia تم تصميمها خصيصًا لتحميلات الاستدلال في مراكز البيانات الخاصة بها، مما يمكنها من تشغيل المهام ذات الصلة بكفاءة أعلى وتقليل الحاجة إلى شراء وحدات معالجة الرسومات من نفيديا، والتي لا تزال المصدر الرئيسي لقوة الحوسبة في أعمال الاستدلال الخاصة بمايكروسوفت حاليًا.
قال راني بوركار، رئيس قسم الأجهزة في مراكز بيانات مايكروسوفت: "نؤمن أننا طورنا أفضل منتجات لهذه الأحمال العملانية. وسنقوم بتنفيذ Maia بمستوى جيجاواط بدءًا من العام القادم، لدعم هذا اليقين بفعل حقيقي."
تم تنفيذ المنتج السابق في عدة مواقع، وسيتم تبني الإصدار الجديد العام القادم
استراتيجية مايكروسوفت الخاصة بالرقائق المطورة داخليًا قد بدأت منذ فترة طويلة. في بداية هذا العام، بدأت الشركة في تثبيت المنتج السابق Maia 200 في مراكز البيانات، ويُستخدم هذا الرقاقة حاليًا لتشغيل برامج الذكاء الاصطناعي مثل Copilot ومهمات أخرى.
يوضح بوركار أن Maia 200 تدعم نماذج OpenAI ونماذج الذكاء الاصطناعي التي طورتها مايكروسوفت بالإضافة إلى عدة سلاسل نماذج مفتوحة المصدر، مع تغطية نشر في مراكز البيانات الأمريكية والأوروبية والأسترالية، لتوفير دعم قدرات الذكاء الاصطناعي للمنتجات مثل Microsoft Teams وCopilot.
من المتوقع أن يبدأ نشر Maia 300 من الجيل الجديد في العام القادم. تأمل مايكروسوفت في تحسين توزيع قوة الحوسبة وتقليل تكاليف الاستنتاج في أعمالها المتزايدة للذكاء الاصطناعي من خلال ميزات كفاءتها الطاقية.
مجال الرقائق المطورة داخليًا، حيث تسعى مايكروسوفت لمسايرة جوجل وأمازون
في سياق تطوير عمالقة الحوسبة السحابية لرقاقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، فإن تخطيط مايكروسوفت يُعتبر متأخرًا نسبيًا. فقد بدأت جوجل وأمازون مبكرًا، وبنتا ميزة أولية في مجال الرقاقات المخصصة، وفتحتا قدرات الحوسبة هذه للعملاء السحابيين.
أما مايكروسوفت، فاختارت مسارًا تجاريًا مختلفًا. وقال بوركار: "إن أعمالنا الخاصة بخدمات الذكاء الاصطناعي كافية بالفعل، ونرغب في إعطاء الأولوية لخدماتنا الخاصة."
هذا يعني أن مايكروسوفت في هذه المرحلة تفضل استخدام شريحة Maia لأعمالها الداخلية للذكاء الاصطناعي، وليس من خلال تأجير قوة الحوسبة لإنشاء إيرادات مباشرة. بالنسبة للمستثمرين، سيعتمد القيمة التجارية لشريحة Maia أكثر على قدرتها على تحسين كفاءة تشغيل خدمات الذكاء الاصطناعي، وخفض تكاليف الاستنتاج، وتحسين الربحية المتعلقة بهذه الأعمال في النهاية، وليس على كمية الإيرادات المباشرة التي يمكن أن تحققها من تأجير الشريحة.