Opóźnienia w produkcji chipu AI Microsoftu – Maia200 dopiero w 2026

Rozwój własnych układów scalonych, zoptymalizowanych pod kątem operacji sztucznej inteligencji, stał się priorytetem dla gigantów technologicznych, którzy dążą do zmniejszenia zależności od zewnętrznych dostawców, zwłaszcza Nvidii. Microsoft, podobnie jak Amazon czy Google, zainwestował w ten strategiczny kierunek. Jednakże, jak donosi The Information, plany Microsoftu dotyczące chipu Maia200 (znanego wewnętrznie jako Braga), który miał stanowić alternatywę dla rozwiązań Nvidii, napotykają na poważne przeszkody.

Maia200 kontra Blackwell

Według informacji pochodzących od trzech osób zaznajomionych z projektem, masowa produkcja chipu Maia200, który zaprezentowano w listopadzie 2023 roku, została przesunięta o co najmniej sześć miesięcy. Oznacza to, że zamiast w 2025 roku, układ trafi do produkcji dopiero w 2026. Co więcej, istnieją obawy, że nawet po wprowadzeniu na rynek, chip Braga może znacząco ustępować wydajnością układowi Blackwell firmy Nvidia, który zadebiutował pod koniec ubiegłego roku.

Pierwotne plany Microsoftu zakładały wdrożenie chipu Braga w centrach danych firmy już w tym roku. Przyczyny opóźnień są złożone i obejmują nieprzewidziane zmiany w projekcie, ograniczenia kadrowe oraz wysoką rotację wśród personelu zaangażowanego w rozwój. Koncern z Redmond nie udzielił natychmiastowego komentarza w tej sprawie.

Własne układy: konieczność czy ambicja?

Dążenie do stworzenia własnych procesorów AI jest podyktowane nie tylko ambicjami technologicznymi, ale przede wszystkim praktycznymi względami – redukcją kosztów i optymalizacją wydajności pod kątem specyficznych potrzeb. Zarówno Amazon, jak i Google, aktywnie rozwijają swoje wewnętrzne projekty chipów AI.

Google odnosi sukcesy ze swoimi układami Tensor Processing Units (TPU), a w kwietniu zaprezentował już siódmą generację swoich chipów AI, zaprojektowanych w celu przyspieszenia działania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Amazon, z kolei, w grudniu ujawnił swój układ AI nowej generacji, Trainium3, którego premiera planowana jest na koniec bieżącego roku. W tym kontekście, Microsoft, pomimo imponujących inwestycji w AI, wydaje się mieć trudności z utrzymaniem tempa rozwoju hardware’u porównywalnego z konkurencją.

Opóźnienie w produkcji Maiai200 stawia Microsoft w trudnej pozycji, szczególnie w obliczu rosnącej konkurencji i zapotrzebowania na wyspecjalizowane układy AI. Konieczność polegania na zewnętrznych dostawcach, czy to Nvidii, czy innych, w dłuższej perspektywie może okazać się kosztowna i ograniczyć elastyczność w rozwoju platform AI Microsoftu.