Microsoft dự kiến triển khai chip thế hệ mới Maia 300 với quy mô gigawatt vào năm tới, dự kiến sản lượng token mỗi megawatt cao hơn 40% so với hệ thống GPU phổ biến. Microsoft sẽ ưu tiên sử dụng chip tự phát triển để hỗ trợ các dịch vụ AI nội bộ, thay vì cho thuê năng lực tính toán ra ngoài, nhằm giảm sự phụ thuộc vào GPU của NVIDIA và chi phí suy luận, từ đó cải thiện lợi nhuận trong kinh doanh AI.
Microsoft đang tăng cường phát triển chip AI tự nghiên cứu, kế hoạch triển khai hàng loạt chip Maia với quy mô gigawatt, dần giảm sự phụ thuộc vào GPU của NVIDIA và kiểm soát chi phí cơ sở hạ tầng AI thông qua việc nâng cao hiệu suất suy luận.
Ngày 12 tháng 10, theo Bloomberg, Microsoft đã công bố vào thứ Hai rằng thế hệ chip Maia 300 mới sẽ bắt đầu được triển khai trong các trung tâm dữ liệu vào năm tới, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ suy luận AI. Microsoft dự kiến, Maia 300 sẽ xử lý nhiều token hơn 40% mỗi megawatt so với các hệ thống GPU phổ biến, cho phép xử lý nhiều tải công việc AI hơn với cùng mức tiêu thụ năng lượng.
Khác với Google và Amazon, những công ty đã mở rộng khả năng tính toán của chip tự phát triển cho khách hàng đám mây, Microsoft hiện không có ý định cho thuê trực tiếp khả năng tính toán của chip Maia cho khách hàng bên ngoài. Lựa chọn này phản ánh ưu tiên của Microsoft: trước tiên sử dụng chip tự phát triển để đáp ứng nhu cầu tính toán khổng lồ cho các dịch vụ AI của chính mình, sau đó chuyển hóa lợi thế hiệu quả phần cứng thành lợi thế cạnh tranh kinh doanh.
Độ công suất gigawatt, lợi thế hiệu quả năng lượng là logic cốt lõi
Microsoft đang đầu tư mạnh hơn vào chip tự phát triển, về bản chất nhằm tăng hiệu suất suy luận AI và giảm chi phí vận hành.
Suy luận đề cập đến việc sử dụng các mô hình AI đã được huấn luyện để thực hiện các nhiệm vụ thực tế, chẳng hạn như tóm tắt biên bản cuộc họp hoặc trả lời các câu hỏi nghiên cứu, đồng thời cũng là nguồn cầu tính toán quan trọng trong quá trình vận hành ứng dụng AI. Microsoft cho biết, loạt Maia được thiết kế đặc biệt để xử lý các tải công việc suy luận trong trung tâm dữ liệu của chính họ, giúp thực hiện hiệu quả hơn các nhiệm vụ liên quan và giảm nhu cầu mua sắm GPU của NVIDIA—hiện vẫn là nguồn tính toán chính cho hoạt động suy luận của Microsoft.
Rani Borkar, Trưởng bộ phận phần cứng trung tâm dữ liệu của Microsoft, cho biết: “Chúng tôi tin rằng chúng tôi đã tạo ra sản phẩm tối ưu nhất cho các tải công việc này. Chúng tôi sẽ triển khai Maia quy mô gigawatt bắt đầu từ năm tới để hiện thực hóa niềm tin này.”
Sản phẩm thế hệ trước đã được triển khai tại nhiều nơi, phiên bản mới sẽ tiếp nối vào năm tới
Chiến lược chip tự phát triển của Microsoft đã được khởi động từ lâu. Đầu năm nay, công ty bắt đầu lắp đặt sản phẩm thế hệ trước là Maia 200 tại các trung tâm dữ liệu, và hiện tại chip này đã được sử dụng để điều khiển các phần mềm AI như Copilot cùng các nhiệm vụ khác.
Borkar cho biết, Maia 200 có thể hỗ trợ các mô hình OpenAI, các mô hình AI do Microsoft tự phát triển và nhiều chuỗi mô hình mã nguồn mở, với phạm vi triển khai bao gồm các trung tâm dữ liệu tại Mỹ, châu Âu và Úc, cung cấp năng lực AI cho các sản phẩm như Microsoft Teams và Copilot.
Việc triển khai Maia 300 thế hệ mới dự kiến sẽ bắt đầu vào năm tới. Microsoft hy vọng sẽ tận dụng lợi thế hiệu quả năng lượng của nó để tối ưu hóa phân bổ năng lực tính toán và giảm chi phí suy luận trong lĩnh vực AI đang mở rộng liên tục.
Dòng chip tự phát triển, Microsoft đang đuổi theo Google và Amazon
Trong bối cảnh các gã khổng lồ điện toán đám mây đều đang phát triển chip AI tự nghiên cứu, chiến lược của Microsoft tương đối chậm trễ. Google và Amazon đã bắt đầu sớm hơn, xây dựng được lợi thế đi trước trong lĩnh vực chip tự nghiên cứu và cung cấp năng lực tính toán liên quan cho khách hàng trên đám mây.
Microsoft đã chọn một con đường kinh doanh khác. Borkar cho biết: “Ngành dịch vụ AI của chính chúng tôi đã đủ lớn, và chúng tôi muốn ưu tiên phục vụ chính mình.”
Điều này có nghĩa là, hiện tại Microsoft thiên về việc sử dụng chip Maia cho các hoạt động AI nội bộ hơn là tạo doanh thu trực tiếp thông qua việc cho thuê năng lực tính toán. Đối với các nhà đầu tư, giá trị thương mại của Maia sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng của nó trong việc nâng cao hiệu quả vận hành dịch vụ AI, giảm chi phí suy luận và cuối cùng cải thiện lợi nhuận của các hoạt động liên quan, thay vì số doanh thu trực tiếp mà hoạt động cho thuê chip mang lại.