Microsoft je liniju sopstvenih Maia AI čipova pokrenuo u novembru 2023. godine, ali je do sada zaostajao za kompanijama poput Googlea i Amazona u širenju upotrebe sopstvenog silicijuma za veštačku inteligenciju. Razvoj ovih čipova deo je šire strategije kompanije da smanji oslanjanje na Nvidia procesore, koji su ključni za izgradnju AI infrastrukture.
Microsoft želi da poveća proizvodnju
Prema navodima The Informationa, Microsoft pregovara sa kompanijom TSMC o proizvodnim kapacitetima za više od 300.000 Maia 300 čipova, čija bi isporuka bila planirana za 2027. godinu.
Kompanija navodno dugoročno želi da obezbedi kapacitet za proizvodnju više od milion ovih čipova. Realizaciju tih planova mogli bi da ograniče dostupnost komponenti i pregovori sa TSMC-om.
Microsoft istovremeno pokušava da ubedi velike korisnike cloud infrastrukture da koriste njegove sopstvene AI čipove. Među kompanijama koje bi mogle da budu zainteresovane je i Anthropic.
„Microsoft nastavlja da ulaže u sopstveni silicijum kao deo dugoročne strategije AI infrastrukture. Iako ne objavljujemo obime proizvodnje, navedene brojke ne odražavaju razmere našeg programa“, rekao je Andrew Wall, generalni direktor Azure Maia, za Reuters.
Maia 200 predstavljen početkom godine
Maia 300 dolazi samo nekoliko meseci nakon što je Microsoft u januaru predstavio drugu generaciju svog AI čipa, Maia 200.
Maia 200 proizvodi TSMC koristeći 3-nanometarsku tehnologiju, a Microsoft je u njegov dizajn uključio veliku količinu SRAM memorije. Reč je o vrsti memorije koja može da doprinese većim brzinama pri obradi AI zadataka, posebno u sistemima koji istovremeno obrađuju veliki broj korisničkih zahteva.
Microsoft nije jedina velika tehnološka kompanija koja razvija sopstvene AI čipove. Google koristi svoje Tensor Processing Unit (TPU) procesore, dok Amazon razvija porodicu Trainium čipova. Obe kompanije poslednjih godina ubrzavaju njihovu primenu u svojim cloud servisima.
Za Microsoft je razvoj sopstvenih čipova posebno važan zbog sve veće potražnje za računarskim kapacitetima potrebnim za razvoj i pokretanje AI sistema. Sopstveni hardver kompaniji bi mogao da omogući veću kontrolu nad infrastrukturom i smanji zavisnost od jednog dobavljača.
