Майкрософт планує розгорнути нове покоління чіпів Maia 300 у масштабі гігаваттів у наступному році, очікуючи, що їхній вихід токенів на мегаватт буде на 40% вищим, ніж у системах на базі основних GPU. Майкрософт пріоритетно використовуватиме власні чіпи для підтримки внутрішніх AI-сервісів, а не для здачі обчислювальних потужностей в оренду, щоб зменшити залежність від GPU NVIDIA та витрати на інференс, сприяючи покращенню прибутковості AI-бізнесу.
Майкрософт активно розвиває власні AI-чіпи, плануючи розгорнути чіпи серії Maia в масштабі гігаватт, поступово зменшуючи залежність від GPU NVIDIA та знижуючи витрати на інфраструктуру AI завдяки підвищенню ефективності висновку.
12 жовтня, за повідомленням Bloomberg, Microsoft оголосила у понеділок, що нове покоління чіпів Maia 300 буде розгорнуто у центрах обробки даних починаючи з наступного року, спеціально для завдань AI-виведення. Microsoft очікує, що Maia 300 зможе обробляти на 40% більше токенів на мегаватт порівняно зі стандартними GPU-системами, що означає здатність обробляти більше AI-навантажень при тій самій споживаній енергії.
На відміну від Google та Amazon, які вже надали своїм хмарним клієнтам доступ до власних чіпів, Microsoft зараз не має наміру безпосередньо орендувати потужність чіпа Maia зовнішнім клієнтам. Це рішення відображає пріоритети Microsoft: спочатку задовольнити власні великі потреби в AI за допомогою власних чіпів, а потім перетворити переваги ефективності апаратного забезпечення на конкурентну перевагу.
Гігаватні розгортання, енергоефективність — це основна логіка
Microsoft збільшує інвестиції у власні чіпи, щоб підвищити ефективність AI-виведення та знизити операційні витрати.
Висновування — це використання навчених моделей ШІ для виконання реальних завдань, таких як резюмування протоколів зустрічей або відповіді на дослідницькі питання, і є важливим джерелом потреби у обчислювальних ресурсах для застосунків ШІ. Microsoft зазначила, що серія Maia спеціально розроблена для робочих навантажень висновування у власних центрах обробки даних, що дозволяє ефективніше виконувати ці завдання та зменшити потребу у закупівлі GPU від NVIDIA. Останні залишаються основним джерелом обчислювальних ресурсів для бізнесу висновування Microsoft.
Рані Боркар, керівник бізнесу апаратного забезпечення центрів обробки даних Microsoft, сказав: «Ми впевнені, що створили найкращі продукти для цих завантажень. Ми почнемо розгортати Maia в масштабі гігаватів з наступного року, щоб підтвердити цю впевненість діями».
Попередня модель вже запущена в багатьох місцях, нова модель продовжить це наступного року.
Стратегія Microsoft щодо власних чіпів була запущена давно. На початку цього року компанія розпочала встановлення попередньої версії чіпа Maia 200 у центрах обробки даних, і зараз цей чіп використовується для запуску таких AI-програм, як Copilot, а також інших завдань.
Боркар зазначив, що Maia 200 підтримує моделі OpenAI, власні моделі Microsoft та кілька серій відкритих моделей, з охопленням центрів обробки даних у США, Європі та Австралії, забезпечуючи AI-підтримку для продуктів, таких як Microsoft Teams та Copilot.
Нове покоління Maia 300 планується запустити у наступному році. Microsoft сподівається за допомогою його переваг у енергоефективності додатково оптимізувати розподіл обчислювальних ресурсів у своїй постійно розширюваній AI-бізнес-лінії та знизити витрати на виведення.
Сегмент власних чіпів: Microsoft наздоганяє Google та Amazon
На тлі того, що лідери хмарних обчислень розробляють власні AI-чіпи, стратегія Microsoft в цій сфері відстає. Google та Amazon почали раніше й вже створили першочергову перевагу у розробці власних чіпів, надаючи відповідні обчислювальні потужності своїм клієнтам у хмарі.
Майкрософт обрала інший бізнес-шлях. Боркар сказав: «Наша власна бізнес-модель з AI-послугами вже досить велика, і ми хочемо пріоритетно обслуговувати себе».
Це означає, що на цьому етапі Microsoft більше схильна використовувати чіпи Maia для власних AI-послуг, ніж отримувати дохід безпосередньо через здачу обчислювальних потужностей у оренду. Для інвесторів комерційна цінність Maia буде залежати більше від того, чи зможе вона підвищити ефективність роботи AI-сервісів, знизити витрати на висновки та в кінцевому підсумку покращити прибутковість відповідних бізнес-напрямків, ніж від того, скільки прямих доходів принесе оренда чіпів.