Microsoft si sta preparando a presentare il suo chip di intelligenza artificiale di nuova generazione Maia 300 già a settembre, secondo un recente report. Il nuovo processore rappresenta l'ultimo sforzo dell'azienda per ampliare il proprio portafoglio di silicio personalizzato per i carichi di lavoro AI ospitati nella sua infrastruttura cloud Azure, un'area che ha assunto una crescente importanza strategica mentre l'adozione dell'IA generativa guida una domanda senza precedenti di potenza di calcolo in tutto il settore.

Si prevede che il Maia 300 succeda al Maia 100, che Microsoft ha annunciato per la prima volta alla sua conferenza Ignite a novembre 2023 insieme alla CPU Cobalt 100. Il Maia 100 originale era progettato per accelerare l'addestramento e l'inferenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni, e si prevede che il nuovo chip spinga ulteriormente le prestazioni per questi carichi di lavoro impegnativi. Il Maia 100 è stato inizialmente posizionato per supportare i carichi di lavoro per la partnership infrastrutturale sempre più stretta di Microsoft con OpenAI, e si prevede che il Maia 300 amplii tale capacità a una gamma più ampia di servizi AI ospitati su Azure.

Secondo il report, Microsoft prevede di lanciare il Maia 300 questo autunno. Si ritiene che l'azienda stia garantendo capacità di produzione per oltre 300.000 chip entro il 2027, con un obiettivo finale di implementazione di oltre un milione di unità Maia 300. La produzione dovrebbe essere gestita da Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), il partner foundry consolidato di Microsoft per il suo programma di silicio personalizzato. La capacità di packaging avanzato di TSMC è diventata un collo di bottiglia critico a livello di settore per la produzione di acceleratori AI, rendendo gli impegni precoci con le foundry un fattore competitivo chiave.

La spinta verso acceleratori AI proprietari è ampiamente vista come parte della strategia di Microsoft per ridurre la sua forte dipendenza dai processori Nvidia, che sono diventati lo standard del settore per l'addestramento e l'esecuzione di modelli AI di grandi dimensioni ma hanno prezzi elevati. Durante il picco della diffusione dell'IA generativa, i vincoli di approvvigionamento di GPU Nvidia hanno lasciato molti provider cloud incapaci di soddisfare la domanda dei clienti, evidenziando il rischio di dipendere da un unico fornitore. Sviluppando alternative interne, Microsoft mira a ridurre i costi infrastrutturali e ottenere maggiore controllo sul proprio roadmap hardware.

Oltre a servire i propri servizi AI interni, Microsoft sta anche cercando di attrarre importanti clienti cloud esterni. Il report cita specificamente Anthropic, la startup AI nota per la sua famiglia Claude di modelli linguistici di grandi dimensioni, come potenziale cliente per i nuovi chip. Offrire infrastrutture AI personalizzate potrebbe aiutare Microsoft a differenziare la propria piattaforma cloud Azure in un mercato sempre più competitivo per i servizi di calcolo AI.

L'iniziativa di silicio personalizzato di Microsoft fa parte di una tendenza industriale più ampia. Diversi importanti provider cloud, tra cui Amazon Web Services con i suoi chip Trainium e Inferentia e Google Cloud con le sue Tensor Processing Unit (TPU), hanno investito massicciamente nella progettazione di propri acceleratori AI per ridurre la dipendenza da fornitori terzi. Google sviluppa e implementa TPU internamente da quasi un decennio, ottenendo un significativo vantaggio, mentre Amazon ha costantemente ampliato la propria gamma di chip personalizzati attraverso molteplici generazioni. Microsoft è entrata in questo spazio più recentemente ma ha accelerato i propri sforzi man mano che i carichi di lavoro AI sono diventati centrali per la crescita del cloud.

Fonte: Economic Times Markets