マイクロソフトは来年、ギガワット規模で次世代Maia 300チップを導入する計画であり、その兆ワットあたりのトークン生成量は主流GPUシステムよりも40%高いと予想されている。マイクロソフトは、外部への計算リソース提供ではなく、自社のAIサービスを自社開発チップで支えることを優先し、NVIDIA GPUへの依存と推論コストを削減することで、AI事業の利益率の改善を図る。
マイクロソフトは、自社開発のAIチップに力を入れており、Maiaシリーズチップをギガワット級で導入し、NVIDIA GPUへの依存を段階的に削減するとともに、推論効率を向上させてAIインフラコストを抑制する計画です。
10月12日、ブルームバーグの報道によると、マイクロソフトは月曜日、次世代Maia 300チップを来年からデータセンターに導入すると発表しました。このチップはAI推論タスクに特化しています。マイクロソフトは、Maia 300が1メガワットあたり処理できるトークン数が主流のGPUシステムよりも40％高いと予測しており、同じ電力消費でより多くのAIワークロードを処理できることを意味します。
GoogleやAmazonがクラウド顧客に自社開発チップの計算能力を提供しているのに対し、Microsoftは現在、Maiaチップの計算能力を外部顧客に直接レンタルする予定はありません。この選択は、Microsoftの優先事項を反映しており、自社開発チップでまず自社の膨大なAIサービスの需要を満たし、その後、ハードウェアの効率性の利点をビジネス競争力に変えることを目指しています。
ギガワット級の導入で、エネルギー効率の優位性が核心ロジック
マイクロソフトが自社開発のチップに注力するのは、AI推論の効率を向上させ、運用コストを削減するためである。
推論とは、訓練済みのAIモデルを用いて会議記録の要約や研究問題への回答などの実際のタスクを実行することであり、AIアプリケーションの運用における重要な計算リソース需要の源である。マイクロソフトは、Maiaシリーズが自社データセンターの推論ワークロードに特化して設計されており、関連タスクをより効率的に実行し、NVIDIA GPUの調達ニーズを削減できることを示した。NVIDIA GPUは現在もマイクロソフトの推論業務における主要な計算リソースである。
マイクロソフトのデータセンターハードウェア事業責任者であるRani Borkarは、「我々は、これらのワークロードのために最適な製品を構築したと信じています。来年から、Maiaをギガワット規模で展開することで、この信念を実践的に裏付けます。」
前代製品は複数の地域で実装済みであり、新型は来年引き継がれます。
マイクロソフトの自社開発チップ戦略はすでに開始されている。今年初頭、同社は前世代製品であるMaia 200をデータセンターに導入し、現在このチップはCopilotなどのAIソフトウェアおよびその他のタスクを駆動するために使用されている。
Borkarは、Maia 200がOpenAIモデル、マイクロソフト自社開発のAIモデル、および複数のオープンソースモデルシリーズをサポートし、米国、ヨーロッパ、オーストラリアのデータセンターに展開され、Microsoft TeamsやCopilotなどの製品にAI機能を提供すると説明した。
次世代Maia 300は来年にも展開が開始される予定です。マイクロソフトはそのエネルギー効率の利点を活かし、拡大を続けるAI事業において計算リソースの最適化を図り、推論コストを削減することを目指しています。
自社開発チップ分野で、マイクロソフトがグーグルとアマゾンに追いつこうとしている
クラウドコンピューティングの巨頭たちが自社開発のAIチップを次々と開発する中、マイクロソフトの取り組みはやや遅れをとっている。グーグルとアマゾンはより早く着手し、自社開発チップ分野で先発優位を確立し、関連する計算能力をクラウド顧客に提供している。
マイクロソフトは異なるビジネスパスを選択しました。Borkarは「私たち自身のAIサービス事業はすでに十分に規模が大きいため、自社のニーズを優先したいと考えています。」
これは、マイクロソフトが現在、マイアチップを算力を賃貸して直接収益を生むのではなく、内部のAI業務に優先的に活用していることを意味する。投資家にとって、マイアの商業的価値は、チップの賃貸事業がどれだけの直接収益をもたらすかではなく、AIサービスの運用効率を向上させ、推論コストを削減し、最終的に関連ビジネスの利益率を改善できるかどうかにかかっている。