माइक्रोसॉफ्ट अगले वर्ष गीगावॉट स्केल पर नई पीढ़ी के Maia 300 चिप्स को लागू करने की योजना बना रहा है, जिसकी अपेक्षा है कि यह मुख्यधारा के GPU सिस्टम की तुलना में प्रति मेगावॉट टोकन उत्पादन में 40% अधिक होगा। माइक्रोसॉफ्ट अपने स्वयं के चिप्स का उपयोग आंतरिक AI सेवाओं को समर्थित करने के लिए प्राथमिकता देगा, न कि कंप्यूटिंग पावर को बाहरी उपयोगकर्ताओं को किराए पर देने के लिए, जिससे नवीन GPU पर निर्भरता और निष्कर्षण लागत में कमी आएगी और AI व्यवसाय की लाभप्रदता में सुधार होगा।
माइक्रोसॉफ्ट Maia श्रृंखला के चिप्स को गीगावॉट स्तर पर तैनात करने की योजना बना रहा है, जिससे वह निवर्डिया GPU पर निर्भरता को कम करेगा और निष्कर्षण दक्षता में सुधार कर एआई बुनियादी ढांचे की लागत को नियंत्रित करेगा।
10 अक्टूबर को, ब्लूमबर्ग के अनुसार, माइक्रोसॉफ्ट ने सोमवार को घोषणा की कि नई पीढ़ी का Maia 300 चिप अगले वर्ष से डेटासेंटर में लागू किया जाएगा, जो AI निष्कर्षण कार्यों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। माइक्रोसॉफ्ट का अनुमान है कि Maia 300 प्रति मेगावाट प्रोसेस किए जाने वाले token की संख्या मुख्यधारा के GPU सिस्टम से 40% अधिक होगी, जिसका अर्थ है कि समान ऊर्जा खपत के साथ अधिक AI कार्यभार संभाला जा सकता है।
गूगल और अमेज़न के विपरीत, जो पहले से ही अपने स्वयं विकसित चिप की कैलकुलेशन क्षमता क्लाउड ग्राहकों के लिए उपलब्ध करा चुके हैं, माइक्रोसॉफ्ट वर्तमान में माइया चिप की कैलकुलेशन क्षमता को सीधे बाहरी ग्राहकों को किराए पर देने की योजना नहीं बना रहा है। यह चयन माइक्रोसॉफ्ट की प्राथमिकता को दर्शाता है: पहले अपनी स्वयं की विशाल AI सेवाओं की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने स्वयं विकसित चिप का उपयोग करें, और फिर हार्डवेयर की दक्षता के लाभ को व्यावसायिक प्रतिस्पर्धात्मकता में बदलें।
Gigawatt-scale deployment, energy efficiency advantage is the core logic
माइक्रोसॉफ्ट अपने स्वयं के चिप्स पर अधिक निवेश कर रहा है, जिसका मूल उद्देश्य AI निष्कर्षण की दक्षता बढ़ाना और संचालन लागत कम करना है।
इन्फरेंस का अर्थ है ट्रेन किए गए AI मॉडल का उपयोग वास्तविक कार्यों जैसे मीटिंग रिकॉर्ड का सारांश बनाना, शोध प्रश्नों के उत्तर देना आदि करना, जो AI अनुप्रयोगों के संचालन के दौरान महत्वपूर्ण कैलकुलेशन आवश्यकताओं का स्रोत है। माइक्रोसॉफ्ट के अनुसार, माइआ परिवार को अपने डेटासेंटर के इन्फरेंस लोड के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है, जिससे संबंधित कार्यों को अधिक कुशलता से चलाया जा सकता है और नविडिया GPU की खरीद की आवश्यकता कम हो सकती है। वर्तमान में, यही माइक्रोसॉफ्ट के इन्फरेंस बिज़नेस का मुख्य कैलकुलेशन स्रोत है।
माइक्रोसॉफ्ट के डेटासेंटर हार्डवेयर बिजनेस के प्रमुख रानी बोरकर ने कहा, "हम विश्वास करते हैं कि हमने इन वर्कलोड्स के लिए सर्वोत्तम उत्पाद विकसित किए हैं। हम अपने इस विश्वास को अगले वर्ष से गीगावॉट स्केल पर Maia के डिप्लॉयमेंट द्वारा साकार करेंगे।"
पिछली पीढ़ी के उत्पाद पहले ही कई स्थानों पर लागू हो चुके हैं, नया संस्करण अगले वर्ष इसकी उत्तराधिकारी होगा
माइक्रोसॉफ्ट की स्वयं विकसित चिप रणनीति पहले से ही शुरू हो चुकी है। इस साल की शुरुआत में, कंपनी ने अपने डेटासेंटर में पिछली पीढ़ी का Maia 200 चिप स्थापित करना शुरू कर दिया है, और वर्तमान में यह चिप Copilot जैसे AI सॉफ्टवेयर और अन्य कार्यों को संचालित करने के लिए उपयोग किया जा रहा है।
बोरकर ने बताया कि माइआ 200 OpenAI मॉडल, माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित AI मॉडल और कई ओपन सोर्स मॉडल सीरीज का समर्थन करता है, जिसका डिप्लॉयमेंट अमेरिका, यूरोप और ऑस्ट्रेलिया के डेटासेंटर तक फैला हुआ है, जो Microsoft Teams, Copilot आदि उत्पादों को AI क्षमताएं प्रदान करता है।
नई पीढ़ी का Maia 300 अगले वर्ष लागू होने की उम्मीद है। माइक्रोसॉफ्ट अपनी लगातार विस्तार पाने वाली AI बिजनेस में अपनी ऊर्जा कुशलता के फायदे का उपयोग करके कैलकुलेशन विन्यास को और अधिक अनुकूलित करना और निष्कर्षण लागत को कम करना चाहता है।
स्वयं डिज़ाइन किए गए चिप्स के क्षेत्र में, माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और अमेज़न का पीछा कर रहा है
बादल सेवा के विशालकाय खिलाड़ियों द्वारा अपने स्वयं के AI चिप्स विकसित किए जाने के संदर्भ में, माइक्रोसॉफ्ट की रणनीति अपेक्षाकृत पिछड़ गई है। गूगल और अमेज़न ने शुरुआत पहले की थी और अपने स्वयं के चिप्स के क्षेत्र में पहल का लाभ प्राप्त कर लिया है, और इन संबंधित कैलकुलेशन क्षमताओं को क्लाउड ग्राहकों के लिए उपलब्ध करा रहे हैं।
माइक्रोसॉफ्ट ने एक अलग व्यावसायिक रास्ता अपनाया। बोरकर ने कहा, "हमारी अपनी AI सेवा व्यवसाय पर्याप्त रूप से बड़ी है, हम अपनी सेवाओं को प्राथमिकता देना चाहते हैं।"
इसका अर्थ है कि वर्तमान में माइक्रोसॉफ्ट Maia चिप का उपयोग आंतरिक AI व्यवसायों के लिए करना पसंद कर रहा है, बजाय कंप्यूटिंग पावर किराए पर देकर सीधे आय उत्पन्न करने के। निवेशकों के लिए, Maia का व्यावसायिक मूल्य अधिकतर इस बात पर निर्भर करेगा कि क्या यह AI सेवाओं के संचालन की दक्षता में सुधार कर सकती है, निष्कर्षण लागत को कम कर सकती है, और अंततः संबंधित व्यवसायों की लाभप्रदता में सुधार कर सकती है, न कि चिप किराए पर देने से कितनी सीधी आय होगी।