Microsoft переводит свои ИИ-сервисы на собственные чипы, чтобы снизить зависимость от Nvidia

Американская корпорация Microsoft объявила о масштабном развертывании собственных процессоров для искусственного интеллекта Azure Maia. Начиная с 2027 года компания планирует сделать их основной вычислительной платформой для работы ИИ в своих продуктах и сервисах, снижая зависимость от дорогих ускорителей Nvidia.

Об этом сообщил исполнительный вице-президент Microsoft по облачным технологиям и искусственному интеллекту Скотт Гатри в официальном блоге компании 12 октября.

Microsoft планирует развернуть инфраструктуру Azure Maia мощностью в несколько гигаватт и начать использование нового поколения процессоров Maia 300 в 2027 году. Речь идет прежде всего о вычислениях, необходимых для работы уже обученных моделей искусственного интеллекта, в частности генерации ответов пользователям.

Компания рассчитывает, что собственное оборудование позволит сократить расходы на обработку ИИ-запросов, повысить энергоэффективность дата-центров и получить больше контроля над технологической инфраструктурой.

Новые чипы должны быть эффективнее графических процессоров

Ключевым элементом стратегии станет Azure Maia 300 - третье поколение специализированных ИИ-ускорителей Microsoft.

По оценкам компании, Maia 300 сможет генерировать на 40% больше токенов на каждый мегаватт потребленной электроэнергии по сравнению с ведущими системами на основе графических процессоров.

Токены - это единицы текста, которые обрабатывают и генерируют языковые модели. Большее количество токенов на единицу потребленной энергии означает возможность обслуживать больше запросов без пропорционального увеличения расходов электроэнергии.

Microsoft также заявляет, что серверная стойка с 96 ускорителями Maia 300 будет обеспечивать до семи раз большую производительность генерации токенов, чем система предыдущего поколения Maia 200.

Новая архитектура предусматривает использование нескольких специализированных вычислительных блоков, изготовленных по передовому технологическому процессу N2P тайваньской TSMC.

Каждый ускоритель будет иметь восемь блоков высокоскоростной памяти HBM4 с пропускной способностью до 18 ТБ/с. Полная серверная стойка будет содержать 27,6 ТБ такой памяти и потреблять до 167 кВт электроэнергии.

В то же время заявленные преимущества Maia 300 являются оценками самой Microsoft. Их подтверждение в крупных промышленных развертываниях станет возможным после начала использования нового оборудования.

Microsoft уже использует собственные ускорители

Предыдущее поколение процессоров Maia 200 уже работает в инфраструктуре Microsoft и обслуживает часть запросов к Copilot.

Также оборудование использует внутренняя команда Microsoft AI для разработки новых моделей. До конца 2026 года компания планирует расширить его применение на GitHub Copilot и платформу Microsoft Foundry.

Сейчас Maia 200 развертывается в дата-центрах США, Европы и Австралии.

По данным корпорации, в определенных рабочих сценариях эти системы уже обеспечивают до 1,7 раза больше токенов на ватт по сравнению с ведущей инфраструктурой на графических процессорах.

Новое поколение Maia 300 ориентировано на более сложные задачи: обработку больших объемов текста, длительные рассуждения моделей, работу автономных ИИ-агентов и выполнение многошаговых операций.

Это особенно важно на фоне распространения ИИ-помощников, способных не только отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять рабочие задачи.

Microsoft не планирует полностью отказываться от Nvidia

Расширение собственного производства ИИ-чипов усиливает конкуренцию на рынке, где Nvidia остается одним из главных поставщиков оборудования для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта.

Однако Microsoft не объявляла о полном отказе от ускорителей Nvidia или AMD.

Как уточнила изданию Axios президент подразделения Azure Hardware Systems Рани Боркар, стратегия компании предусматривает сочетание собственных процессоров с оборудованием сторонних производителей.

Переход на Maia как основную платформу касается прежде всего собственных ИИ-продуктов Microsoft. Он не означает, что все клиенты облачного сервиса Azure, в частности OpenAI, будут обязаны перейти на эти процессоры.

Кроме того, масштабирование систем до мощности в несколько гигаватт будет происходить постепенно. Начало развертывания запланировано на 2027 год, но достижение полного масштаба потребует больше времени.

Собственные ИИ-ускорители разрабатывают и другие технологические корпорации. Google использует семейство процессоров TPU, Amazon развивает Trainium, а Meta также инвестирует в специализированное оборудование.

Для Nvidia это означает появление дополнительной конкуренции со стороны крупнейших клиентов. В то же время рост общего спроса на вычислительные мощности может поддерживать продажи графических процессоров даже при условии распространения альтернативных решений.

Главная экономическая цель Microsoft - снизить стоимость работы искусственного интеллекта и обслуживать больше пользователей при тех же энергетических ресурсах. По мере распространения Copilot и автономных ИИ-агентов расходы на вычисления становятся все более важным фактором прибыльности технологических сервисов.

По материалам: Microsoft, Microsoft Azure, Axios