Microsoft aposta em chip próprio para reduzir custos da IA na nuvem
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A Microsoft anunciou o Maia 300, sua terceira geração de chips próprios para inteligência artificial, e planeja implantar potencialmente mais de 1 milhão de unidades no próximo ano. A iniciativa busca ampliar o processamento de seus serviços e reduzir os custos de operação.Continua após a publicidadeSegundo a Reuters, o projeto também pretende diminuir a dependência de fornecedores como a Nvidia. Para isso, a empresa adotou uma arquitetura que combina componentes especializados, fabricados com diferentes tecnologias.
O novo processador Maia 300 chega para otimizar os serviços de inteligência artificial e reduzir custos operacionais na nuvem. – Imagem: Divulgação/MicrosoftComo funciona o Maia 300O Maia 300 foi projetado para processar tarefas de inteligência artificial, desde a programação até atividades empresariais complexas executadas em nome dos usuários. A geração anterior já é usada pela Microsoft para rodar seus próprios modelos de IA e os da OpenAI oferecidos na nuvem Azure. Com a nova versão, a empresa também aposta em uma arquitetura diferente da adotada pela Nvidia.Em vez de concentrar o processamento em um único chip grande, acompanhado por memória de alta velocidade, a Microsoft reúne pequenos circuitos especializados, chamados chiplets, que trabalham em conjunto. Essa abordagem permite combinar tecnologias de fabricação conforme a função de cada componente.O núcleo responsável pelos cálculos utiliza a tecnologia de 2 nanômetros da Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). A medida se refere à tecnologia de fabricação dos circuitos, não ao tamanho total do chip. Outras partes do Maia 300 usam o processo de 3 nanômetros, mais barato, em tarefas como a transferência de dados dentro do sistema.Desempenho e consumo de energiaOs chips serão instalados em estruturas chamadas racks, que reúnem processadores e outros componentes para formar sistemas de computação. Cada rack do Maia 300 terá 96 chips e consumirá cerca de 167 quilowatts de potência elétrica — o equivalente à potência de aproximadamente 2,8 mil chuveiros elétricos de 6.000 watts ligados ao mesmo tempo.Para comparação, os racks GB300 da Nvidia citados pela Microsoft reúnem 72 unidades de processamento gráfico (GPUs) e consomem cerca de 142 quilowatts, potência semelhante à de 2,4 mil chuveiros de mesma potência funcionando simultaneamente.
Mesmo com um consumo total maior por rack, a Microsoft afirma que o Maia 300 realiza cerca de 40% mais trabalho computacional útil por megawatt do que sistemas líderes baseados em GPUs. A empresa não informou quais equipamentos foram usados como referência para essa comparação.
Basicamente, ele oferece mais inteligência para cada watt, cada dólar e cada byte de memória, otimizando todo o sistema.
Rani Borkar, presidente de sistemas de hardware e infraestrutura do Azure, à Reuters.A estratégia também envolve escolhas que vão além do desempenho dos processadores:
Usar tecnologias de fabricação diferentes conforme a função de cada componente.
Reduzir a dependência de chips de terceiros para os serviços próprios de IA.
Ampliar a infraestrutura disponível para executar modelos de inteligência artificial.
Os chips próprios devem atender a serviços internos de IA e a modelos oferecidos pela Microsoft na nuvem Azure. – Imagem: Mamun_Sheikh/ShutterstockContinua após a publicidadeImplantação em larga escalaA Microsoft pretende começar a implantar o Maia 300 em escala de vários gigawatts a partir do próximo ano. O plano acompanha a expansão da infraestrutura necessária para atender à demanda por inteligência artificial.A empresa prevê gastar mais de US$ 175 bilhões (cerca de R$ 871,5 bilhões) em despesas de capital ao longo de 2026.O investimento em chips próprios faz parte do esforço para ampliar o controle sobre a infraestrutura que sustenta os serviços da Microsoft. O resultado dependerá, entre outros fatores, da capacidade de transformar os ganhos de eficiência anunciados em redução efetiva dos custos de operação.
Valdir Antonelli
Valdir Antonelli é jornalista com especialização em marketing digital e consumo.
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