Microsoft представила ИИ-чип Maia 300 с приростом производительности на 40%
Корпорация Microsoft представила ускоритель Maia 300, созданный для собственных дата-центров и направленный на снижение зависимости от процессоров Nvidia и AMD. Новинка обеспечивает рост вычислительной эффективности при сохранении уровня энергопотребления.
На саммите OCP Global Summit компания анонсировала третье поколение собственных ИИ-ускорителей, получивших название Maia 300. По заявлениям руководства, новинка способна обрабатывать на 40% больше данных на единицу затраченной энергии по сравнению с ведущими решениями Nvidia. Полная серверная стойка с новыми чипами демонстрирует семикратный прирост производительности в задачах с ИИ-агентами и сложными документами относительно предыдущего поколения.
Разработкой кремния занимается сама корпорация, а производство поручено тайваньской TSMC. В отличие от Google и Amazon, Microsoft не планирует сдавать Maia 300 в аренду сторонним заказчикам. Массовое внедрение оборудования запланировано на 2027 год, когда компания рассчитывает перевести значительную часть сервисов на собственные процессоры. При этом аналитики оценивают долю Maia в общих расходах на ИИ-чипы лишь на уровне 10%.
Текущее поколение Maia 200 уже задействовано в работе сервисов Microsoft 365 Copilot и моделей OpenAI, развертываясь в дата-центрах США, Европы и Австралии. Перевод на новые чипы проектов GitHub Copilot и Microsoft Foundry ожидается до конца текущего года. Эксперты отмечают, что собственные ускорители позволяют технологическим гигантам адаптировать оборудование под специфические задачи и снижать риски, связанные с закупками у внешних поставщиков.
Несмотря на курс на независимость, партнерство с Nvidia не прекращается. Компания продолжает использовать оборудование конкурентов и войдет в число первых облачных провайдеров, развернувших системы на базе новейших чипов. Детальные технические характеристики и планы будут раскрыты в ноябре на конференции Ignite.
Параллельно генеральный директор Microsoft Сатья Наделла выступил с инициативой по усилению контроля над передовыми ИИ-моделями. Он предложил внедрить механизм, позволяющий уполномоченным лицам оперативно приостанавливать работу алгоритмов в случае непредсказуемого поведения или выполнения нежелательных действий.