4 godzin temu
Microsoft, podobnie jak Google i Amazon, od kilku lat rozwija własne chipy obliczeniowe na potrzeby sztucznej inteligencji. Jednak według informacji serwisu The Information, plany koncernu z Redmond napotkały poważne przeszkody. Nowy chip AI o nazwie Braga – będący następcą zaprezentowanego w 2023 roku układu Maia – nie trafi do produkcji przed 2026 rokiem. To co najmniej półroczne opóźnienie względem wcześniejszych planów.
Powód? Kombinacja kilku czynników: rotacja zespołu, braki kadrowe oraz zmiany w architekturze układu. Co gorsza, gdy Braga już wejdzie na rynek, jego wydajność ma być niższa niż najnowszych chipów Nvidii – obecnego lidera rynku AI.
To zła wiadomość dla Microsoftu, który – inwestując miliardy w infrastrukturę sztucznej inteligencji (w tym OpenAI) – usiłuje zmniejszyć uzależnienie od drogich procesorów graficznych Nvidii. Układy GPU, zwłaszcza z serii H100 i ich następcy Blackwell (B200), są kluczowym komponentem infrastruktury generatywnej AI, ale także wąskim gardłem – ich dostępność jest ograniczona, a ceny wysokie.
Microsoft zadebiutował na rynku chipów AI pod koniec 2023 roku, prezentując układ Maia 100, przeznaczony do trenowania i uruchamiania dużych modeli językowych. W tym samym czasie Amazon rozwijał linię Trainium, a Google już od lat inwestował w autorskie procesory TPU. I choć wszystkie te firmy dążą do uniezależnienia się od zewnętrznych dostawców, tylko Google może dziś mówić o pełnoprawnej alternatywie dla Nvidii – jego układ TPU v5p zadebiutował w kwietniu i od razu trafił do komercyjnej oferty chmurowej.
Amazon również nie zwalnia tempa – jego chip Trainium3 ma być gotowy jeszcze w 2025 roku. Tymczasem Microsoft może pozostać bez własnej alternatywy dla GPU przez kolejnych kilkanaście miesięcy.
Opóźnienie układu Braga to nie tylko problem technologiczny – to również cios dla strategii Microsoftu w obszarze chmury i AI. Firma zapowiedziała niedawno partnerstwo z OpenAI przy budowie dedykowanych centrów danych AI, a własne układy miały być fundamentem tej infrastruktury. Wobec braku gotowego produktu, Microsoft najprawdopodobniej będzie zmuszony dalej korzystać z chipów Nvidii – i to na warunkach dyktowanych przez dostawcę.
W perspektywie rynku oznacza to utrzymanie status quo – z Nvidią jako dominującym dostawcą sprzętu dla generatywnej AI, i rosnącym dystansem między Big Techami w ich ambicjach sprzętowych. Google i Amazon umacniają się jako pionierzy własnych układów, a Microsoft – mimo agresywnych inwestycji – musi pogodzić się z opóźnieniem. W wyścigu AI każdy kwartał może kosztować miliardy.
