מיקרוסופט מעמיקה את האסטרטגיה לשליטה בתשתיות ה-AI

מיקרוסופט מאיצה את מאמציה לפתח שבבי בינה מלאכותית משלה, על רקע העלייה המתמשכת בביקוש לכוח מחשוב. ענקית התוכנה ושירותי הענן חשפה ביום שני את מאיץ ה-AI Maia מהדור השלישי, במהלך המעיד על הרחבת המאמצים להסתמך על שבבים מתוצרתה להרצת מודלי AI, במקום להיות תלויה במידה רבה כל כך במעבדים הגרפיים של Nvidia.

האסטרטגיה נשענת על מעמדה של מיקרוסופט בתחום מחשוב הענן באמצעות Azure, המספקת ללקוחות מודלי AI ותשתיות מחשוב, וכן על שירותי Microsoft 365 Copilot ו-GitHub Copilot. שליטה בחלק גדול יותר מהחומרה הבסיסית עשויה לסייע לחברה לנהל את עלויות המחשוב, לשפר את היעילות התפעולית ולחזק את הכלכליות של מוצרי ה-AI שלה.

Nvidia נותרה מרכיב מרכזי בתשתיות הקיימות של מיקרוסופט, לרבות מערכות המשמשות לאימון מודלים שפותחו על ידי OpenAI ו-Anthropic. עם זאת, הביקוש הגובר למעבדים מתקדמים מעודד חברות טכנולוגיה גדולות לגוון את אסטרטגיות החומרה שלהן. מיקרוסופט מצטרפת ל-Amazon, ל-Google ולחברות נוספות בענף, המפתחות או מטמיעות חלופות למעבדים הגרפיים הנפוצים של Nvidia.

Maia 300 מכוון ליעילות מחשוב גבוהה יותר

מיקרוסופט מתכננת להתחיל בייצור Maia 300 בשנת 2027. לדברי סקוט גאת’רי, סגן נשיא בכיר בחברה, מיקרוסופט מצפה לפרוס בסופו של דבר יכולת מחשוב בהיקף של כמה גיגה-ואט באמצעות שבבים ממשפחת Maia, אף שההנהלה לא התחייבה ללוח זמנים מוגדר.

החברה צופה שכל ארון שרתים במרכז נתונים יוכל להכיל 96 שבבי Maia 300, פי שניים ממספר השבבים המתוכנן בארונות Maia 200. לפי מיקרוסופט, התכנון החדש מסוגל לעבד עד פי שבעה יותר טוקנים של AI בכל ארון ולהפיק 40% יותר טוקנים לכל מגה-ואט בהשוואה למעבדים גרפיים (GPU).

יעדים אלה נועדו להתמודד עם שני אילוצים מרכזיים העומדים בפני ספקיות תשתיות AI: תפוקת המחשוב וצריכת החשמל. ככל שמרכזי הנתונים מתרחבים, זמינות החשמל והוצאות התפעול משפיעות יותר ויותר על קצב הרחבת השירותים. שיפור היקף עיבוד ה-AI המתקבל מכל יחידת חשמל עשוי אפוא לאפשר למיקרוסופט לטפל ביותר בקשות בלי להגדיל את צריכת החשמל באותו שיעור.

החברה דיווחה גם בעבר על שיפורים ביעילות. מנכ״ל מיקרוסופט, סאטיה נאדלה, אמר ביולי כי Maia 200 סיפק ביצועים טובים יותר ב-30% לכל דולר לעומת החומרה מהדור האחרון בצי המחשוב של החברה, וכי השבב כבר שימש להרצת מודלים של OpenAI.

חיסכון בעלויות עשוי לחזק את הכלכליות של Azure ו-Copilot

אסטרטגיית השבבים העצמאית של מיקרוסופט עשויה להשפיע מעבר לרכש החומרה. מערכות הסקה יעילות יותר עשויות להפחית את עלות הפעלתם של עוזרי AI ושירותים נוספים, ובכך לשפר את שולי הרווח ככל שהשימוש בהם גדל.

סמנכ״לית הכספים של החברה, איימי הוד, אמרה בעבר כי השימוש בשבבים מתוצרת מיקרוסופט תרם לשיפור שולי הרווח לאורך עשור. לפי הערכה של אנליסטים ב-Evercore ISI, שצוטטה בדוח שסופק, שבבי Maia צפויים להוות כ-10% מהוצאות מיקרוסופט על שבבי AI ברבעון הראשון של 2027.

עם זאת, המעבר לא יבטל את התלות של מיקרוסופט בספקיות חיצוניות. החברה ממשיכה לעבוד עם Nvidia ו-AMD לצורך אימון מודלים ודרישות מחשוב אחרות. כמו כן, נכון לעכשיו, מאיצי ה-AI שלה אינם זמינים להשכרה לפי שעה לחברות חיצוניות, בניגוד לחלק מהשירותים שמציעות Google ו-Amazon.