Microsoft переводить свої ШІ-сервіси на власні чипи, щоб зменшити залежність від Nvidia

Американська корпорація Microsoft оголосила про масштабне розгортання власних процесорів для штучного інтелекту Azure Maia. Починаючи з 2027 року, компанія планує зробити їх основною обчислювальною платформою для роботи ШІ у своїх продуктах і сервісах, зменшуючи залежність від дорогих прискорювачів Nvidia.

Про це повідомив виконавчий віцепрезидент Microsoft із хмарних технологій та штучного інтелекту Скотт Гатрі в офіційному блозі компанії 12 жовтня.

Microsoft планує розгорнути інфраструктуру Azure Maia потужністю в кілька гігаватів і почати використання нового покоління процесорів Maia 300 у 2027 році. Йдеться насамперед про обчислення, необхідні для роботи вже навчених моделей штучного інтелекту, зокрема генерації відповідей користувачам.

Компанія розраховує, що власне обладнання дозволить скоротити витрати на оброблення ШІ-запитів, підвищити енергоефективність дата-центрів і отримати більше контролю над технологічною інфраструктурою.

Нові чипи мають бути ефективнішими за графічні процесори

Ключовим елементом стратегії стане Azure Maia 300 - третє покоління спеціалізованих ШІ-прискорювачів Microsoft.

За оцінками компанії, Maia 300 зможе генерувати на 40% більше токенів на кожен мегават спожитої електроенергії порівняно з провідними системами на основі графічних процесорів.

Токени - це одиниці тексту, які обробляють і генерують мовні моделі. Вища кількість токенів на одиницю спожитої енергії означає можливість обслуговувати більше запитів без пропорційного збільшення витрат електроенергії.

Microsoft також заявляє, що серверна стійка з 96 прискорювачами Maia 300 забезпечуватиме до семи разів більшу продуктивність генерації токенів, ніж система попереднього покоління Maia 200.

Нова архітектура передбачає використання кількох спеціалізованих обчислювальних блоків, виготовлених за передовим технологічним процесом N2P тайванської TSMC.

Кожен прискорювач матиме вісім блоків високошвидкісної пам'яті HBM4 із пропускною здатністю до 18 ТБ/с. Повна серверна стійка міститиме 27,6 ТБ такої пам'яті та споживатиме до 167 кВт електроенергії.

Водночас заявлені переваги Maia 300 є оцінками самої Microsoft. Їхнє підтвердження у великих промислових розгортаннях стане можливим після початку використання нового обладнання.

Microsoft уже використовує власні прискорювачі

Попереднє покоління процесорів Maia 200 уже працює в інфраструктурі Microsoft і обслуговує частину запитів до Copilot.

Також обладнання використовує внутрішня команда Microsoft AI для розроблення нових моделей. До кінця 2026 року компанія планує розширити його застосування на GitHub Copilot та платформу Microsoft Foundry.

Наразі Maia 200 розгортається у дата-центрах США, Європи та Австралії.

За даними корпорації, у певних робочих сценаріях ці системи вже забезпечують до 1,7 раза більше токенів на ват порівняно з провідною інфраструктурою на графічних процесорах.

Нове покоління Maia 300 орієнтоване на складніші завдання: оброблення великих обсягів тексту, тривалі міркування моделей, роботу автономних ШІ-агентів і виконання багатокрокових операцій.

Це особливо важливо на тлі поширення ШІ-помічників, здатних не лише відповідати на запитання, а й самостійно виконувати робочі завдання.

Microsoft не планує повністю відмовлятися від Nvidia

Розширення власного виробництва ШІ-чипів посилює конкуренцію на ринку, де Nvidia залишається одним із головних постачальників обладнання для навчання та запуску моделей штучного інтелекту.

Однак Microsoft не оголошувала про повну відмову від прискорювачів Nvidia або AMD.

Як уточнила виданню Axios президентка підрозділу Azure Hardware Systems Рані Боркар, стратегія компанії передбачає поєднання власних процесорів із обладнанням сторонніх виробників.

Перехід на Maia як основну платформу стосується передусім власних ШІ-продуктів Microsoft. Він не означає, що всі клієнти хмарного сервісу Azure, зокрема OpenAI, будуть зобов'язані перейти на ці процесори.

Крім того, масштабування систем до потужності в кілька гігаватів відбуватиметься поступово. Початок розгортання запланований на 2027 рік, але досягнення повного масштабу потребуватиме більше часу.

Власні ШІ-прискорювачі розробляють і інші технологічні корпорації. Google використовує сімейство процесорів TPU, Amazon розвиває Trainium, а Meta також інвестує у спеціалізоване обладнання.

Для Nvidia це означає появу додаткової конкуренції з боку найбільших клієнтів. Водночас зростання загального попиту на обчислювальні потужності може підтримувати продажі графічних процесорів навіть за умови поширення альтернативних рішень.

Головна економічна мета Microsoft - знизити вартість роботи штучного інтелекту та обслуговувати більше користувачів за тих самих енергетичних ресурсів. У міру поширення Copilot та автономних ШІ-агентів витрати на обчислення стають дедалі важливішим чинником прибутковості технологічних сервісів.

За матеріалами: Microsoft, Microsoft Azure, Axios