تتجه Microsoft بقوة أكبر نحو شرائحها الخاصة. في قمة OCP العالمية في 12 أكتوبر، أعلنت الشركة عن Maia 300، مسرّع استدلال الذكاء الاصطناعي المخصص من الجيل الثالث — شريحة قائمة على تقنية الشرائح الصغيرة مصنوعة بتقنية TSMC بدقة 2/3 نانومتر مع ثماني وحدات ذاكرة HBM4، تُعبّأ 96 شريحة في رف واحد.

الادعاءات الرئيسية تدور حول الكفاءة على مستوى مراكز البيانات: تقول Microsoft إن Maia 300 يقدّم ~40% رمزًا إضافيًا لكل ميغاواط مقارنة بالأنظمة الرائدة القائمة على وحدات معالجة الرسوميات وما يصل إلى 7 أضعاف الإنتاجية على مستوى الرف مقارنة بسابقه Maia 200. إذا صمدت هذه الأرقام في الإنتاج، فستعني استدلالًا أرخص بكثير للقدرة الحاسوبية نفسها — وهي بالضبط رافعة التكلفة التي تهم مع استمرار انفجار أعباء الذكاء الاصطناعي.

الاستراتيجية تتجاوز جيلًا واحدًا من الشرائح بكثير. بدءًا من 2027، تخطط Microsoft لتوسيع Azure Maia إلى نشر بمستوى الجيجاواط المتعددة، واضعةً شرائحها الداخلية كمنصة الاستدلال الرئيسية لـ Copilot وGitHub Copilot وMicrosoft Teams ونماذج OpenAI المُقدَّمة على Azure. وصف الرئيس التنفيذي ساتيا ناديلا الجهود بأنها «أكبر رهان لنا حتى الآن على شرائحنا الخاصة» — تحدٍّ مباشر لهيمنة Nvidia على حوسبة الذكاء الاصطناعي.

بالنسبة للمستخدمين، الخلاصة غير مباشرة لكنها مهمة: شرائح الاستدلال الأرخص والأكثر كفاءة تظهر في النهاية كتسعير أرخص لواجهات البرمجة وميزات ذكاء اصطناعي أسرع. رهان Microsoft هو أن امتلاك العتاد تحت خدمات الذكاء الاصطناعي في Azure هو ما يُبقي منحنى التكلفة منخفضًا.

المصادر