Key takeaways
- Microsoft wil minder afhankelijk worden van externe chipfabrikanten door voorrang te geven aan zelfgemaakte AI-chips in zijn datacenters.
- De stap weerspiegelt het toenemende belang van gespecialiseerde hardware voor geavanceerde AI-modellen en -toepassingen.
- De trend naar eigen chips reikt verder dan Microsoft, met techgiganten zoals Google en Amazon die ook hun eigen op maat gemaakte hardwareoplossingen ontwikkelen.
Om minder afhankelijk te worden van chipfabrikanten zoals Nvidia en AMD, is Microsoft van plan om in de toekomst voorrang te geven aan zijn eigen datacenterchips voor artificiële intelligentie. Deze strategische verschuiving onderstreept het toenemende belang van halfgeleiders en servers bij het aandrijven van modellen en toepassingen voor artificiële intelligentie.
Microsofts eigen chipstrategie
Terwijl Nvidia de markt heeft gedomineerd met zijn GPU’s en AMD een kleiner aandeel heeft, ontwikkelen grote cloudproviders zoals Microsoft steeds vaker chips op maat voor hun datacenters. Kevin Scott, CTO van Microsoft, schetste deze strategie in een recente podcast.
Hij zei dat Microsoft op dit moment chips van Nvidia en AMD gebruikt en daarbij voorrang geeft aan de “beste prijs-kwaliteitverhouding”, maar dat het bedrijf open blijft staan voor andere oplossingen. Deze openheid garandeert voldoende capaciteit om aan de groeiende vraag naar computerresources voor AI te voldoen.
Interne chipontwerpen benutten
Ondertussen heeft Microsoft gebruik gemaakt van zijn eigen chipontwerpen, waaronder de Azure Maia AI Accelerator voor AI workloads en de Cobalt CPU. Er wordt nog meer vooruitgang geboekt en rapporten wijzen op de ontwikkeling van halfgeleiderproducten van de volgende generatie. Microsoft heeft onlangs een innovatieve koeltechnologie onthuld die gebruik maakt van “microfluidics” om problemen met oververhitting van chips op te lossen.
Scott bevestigde dat het doel op lange termijn is om voornamelijk eigen chips van Microsoft te gebruiken in zijn datacenters. De focus op chipontwerp op maat strekt zich uit tot een bredere aanpak op systeemniveau, waaronder netwerken en koelsystemen, die uiteindelijk optimale computerprestaties leveren voor specifieke werklasten.
Deze trend naar eigen chipontwerpen wordt gedeeld door andere techgiganten zoals Google en Amazon. De motivatie achter deze verschuiving is tweeledig: om minder afhankelijk te zijn van externe chipleveranciers en om hardware aan te passen voor meer efficiëntie in lijn met hun unieke AI-vereisten.
Tekort aan rekencapaciteit
De explosieve groei van de vraag naar AI heeft geleid tot een ernstig tekort aan rekencapaciteit, waardoor de techreuzen aanzienlijke bedragen hebben geïnvesteerd. Alleen al Microsoft, Meta, Amazon en Alphabet hebben dit jaar meer dan 300 miljard dollar (255,3 miljard euro) in AI-infrastructuur gestoken.
Scott erkende de ernst van het computertekort en zei dat het “bijna onmogelijk” is om snel genoeg capaciteit op te bouwen om aan de vraag te voldoen die wordt aangewakkerd door AI-ontwikkelingen zoals ChatGPT. Ondanks inspanningen om de capaciteit van datacenters te vergroten, staat Microsoft voor een voortdurende uitdaging om aan de behoeften van gebruikers te voldoen. De CTO voorspelt nog grotere capaciteitsuitbreidingen in de komende jaren, aangezien de AI-vraag exponentieel blijft groeien.
Volg Business AM ook op Google Nieuws
Wil je toegang tot alle artikelen, geniet tijdelijk van onze promo en abonneer je hier!