Microsoft представила новий ШІ-чип Maia 300 Як він змінить Copilot і Teams

Microsoft анонсувала Maia 300 – новий спеціалізований чип для обчислень зі штучним інтелектом, який стане частиною інфраструктури хмарної платформи Azure. Компанія планує почати його розгортання у 2027 році. Розробка має допомогти Microsoft масштабувати обчислювальні потужності для ШІ та обслуговувати дедалі більшу кількість запитів користувачів. Про це пише Techradar.

Що відомо про новий ШІ-чип Microsoft?

На відміну від універсальних графічних процесорів, які застосовують для різних завдань, Maia 300 проєктували передусім для інференсу – процесу, під час якого вже навчена модель штучного інтелекту генерує відповіді, аналізує інформацію або виконує команди.

Цей напрям стає особливо важливим у міру поширення генеративного ШІ. Якщо навчання моделей потребує значних обчислювальних ресурсів, то інференс визначає, наскільки швидко сервіс реагує на запит, як довго генерує відповідь і скільки користувачів може обслуговувати одночасно.

Microsoft розраховує, що Maia 300 забезпечить на 40% більше згенерованих токенів на мегават електроенергії порівняно з іншими провідними системами на базі графічних процесорів. Токени – це одиниці тексту, на які мовні моделі розбивають вхідні дані та відповіді. Їхня кількість використовується, зокрема, для оцінювання продуктивності генеративного ШІ.

Заявлений показник свідчить про прагнення компанії не просто збільшити обчислювальну потужність, а й знизити енергетичні витрати на обслуговування ШІ-запитів. Водночас це результат, заявлений самою Microsoft, а не незалежно підтверджений показник для всіх типів навантаження.

Як Maia 300 вплине на Copilot, Teams та інші сервіси?

Одне з головних завдань нового чипа – забезпечити роботу наступного покоління ШІ-функцій у продуктах Microsoft. Компанія називає серед потенційних напрямів використання Copilot, Microsoft Teams, Cowork, GitHub Copilot і Microsoft Foundry.

У Microsoft 365 Copilot штучний інтелект допомагає працювати з документами, електронною поштою, таблицями та іншими робочими матеріалами. Збільшення продуктивності інфраструктури може дати змогу швидше обробляти складні запити, аналізувати більші обсяги інформації та підтримувати більше одночасних взаємодій.

Для Microsoft Teams важливими є функції, пов'язані з підсумовуванням зустрічей, обробленням розмов і допомогою під час спільної роботи. Ефективніша інференс-інфраструктура потенційно дозволить масштабувати такі можливості без пропорційного збільшення енергетичних витрат.

Окремий напрям – Cowork, який Microsoft також згадує серед продуктів, що мають отримати переваги від розвитку її ШІ-інфраструктури. Водночас компанія не навела конкретних строків появи нових функцій на базі Maia 300 або детального переліку змін для користувачів.

Ще одним потенційним напрямом є GitHub Copilot, який використовують для допомоги в написанні та редагуванні програмного коду. Microsoft розраховує підтримувати за допомогою нового прискорювача агентні сценарії програмування, коли ШІ може виконувати послідовність взаємопов'язаних завдань, а не лише відповідати на окремі запитання.

Maia 300 також призначений для Microsoft Foundry – платформи, за допомогою якої розробники створюють і розгортають ШІ-застосунки та моделі. Власна обчислювальна інфраструктура дасть компанії більше можливостей для масштабування таких сервісів.

Чому Microsoft робить ставку на інференс?

Архітектуру Maia 300 розробляли з урахуванням трьох ключових завдань: оброблення довгих контекстів, швидкої роботи розмовного ШІ та виконання тривалих послідовностей дій автономними агентами.

Довгий контекст дає змогу моделі враховувати більше інформації під час відповіді. Наприклад, це може бути великий документ, тривале листування або значний обсяг програмного коду. Для оброблення таких даних потрібні не лише обчислювальні потужності, а й швидкий доступ до пам'яті.

Розмовний ШІ, зі свого боку, має швидко реагувати на запити, щоб взаємодія з користувачем залишалася природною. А агентні системи можуть виконувати кілька пов'язаних операцій поспіль, що збільшує загальний обсяг обчислень на одне завдання.

Саме тому Microsoft прагне зменшити переміщення даних між компонентами системи та ефективніше використовувати пам'ять, обчислювальні ресурси й мережеві з'єднання. Для цього компанія застосовує архітектуру потоку даних, керовану програмним забезпеченням, а також оптимізацію обчислювальних ядер за допомогою ШІ. Такий підхід має допомогти утримувати дані ближче до тих компонентів, які безпосередньо їх обробляють.

Яку продуктивність обіцяє Microsoft на рівні серверних стійок?

Microsoft навела характеристики не лише окремого прискорювача, а й цілої серверної стійки, у якій Maia 300 працюватиме разом з іншими компонентами інфраструктури. За твердженням Microsoft, стійка з 96 прискорювачами Maia 300 зможе забезпечити до семи разів більшу пропускну здатність оброблення токенів на рівні всієї стійки порівняно зі стійкою на базі Maia 200.

Це показник саме для конфігурації серверної стійки, а не твердження про семикратне прискорення кожного окремого запиту чи всіх програм компанії. Реальна продуктивність залежатиме від моделей, характеру навантаження, програмного забезпечення та налаштувань системи.

Велика кількість прискорювачів, об'єднаних швидкісною мережею, має дати змогу обслуговувати більше одночасних ШІ-взаємодій і запускати вимогливіші завдання. Microsoft розраховує, що нова конструкція масштабуватиметься від однієї стійки до великих центрів оброблення даних.

Чим Maia 300 відрізняється від попереднього покоління?

Новий прискорювач продовжує розвиток власної лінійки ШІ-чипів Microsoft. Його попередник, Maia 200, уже використовується для робочих навантажень у виробничому середовищі, зокрема для Microsoft 365 Copilot і моделей, які розробляє команда Microsoft AI.

Microsoft заявляє, що Maia 200 забезпечує до 1,7 раза більше токенів на ват порівняно з провідною інфраструктурою на базі графічних процесорів для вбудованих ШІ-функцій у Teams, Copilot і Cowork. Компанія також повідомляє про плани розширити використання Maia 200. За оприлюдненою інформацією, до кінця 2026 року до цього переліку мають приєднатися GitHub Copilot і Microsoft Foundry.

Maia 300 має стати наступним кроком у розвитку цієї інфраструктури. Якщо Maia 200 уже використовується для конкретних виробничих завдань, нове покоління розробляють з огляду на подальше зростання попиту на інференс, оброблення довгих контекстів і роботу автономних ШІ-агентів.

Водночас наразі йдеться про заявлені характеристики та плани Microsoft. Розгортання Maia 300 заплановане на 2027 рік, тому реальні результати його роботи в масштабних системах ще мають бути підтверджені практичним використанням.

Що це означає для розвитку ШІ-сервісів?

Розробка власних прискорювачів дає Microsoft змогу оптимізувати апаратне забезпечення під потреби своїх моделей і програмних продуктів. Компанія може узгоджувати конструкцію чипів, роботу пам'яті, мережеві з'єднання та програмні інструменти, а не покладатися винятково на універсальні графічні процесори сторонніх виробників.

Для користувачів потенційні переваги можуть полягати у швидшій роботі ШІ-функцій, підтримці складніших запитів і можливості одночасно обслуговувати більшу кількість людей. Для бізнесу важливим чинником стане й ефективність використання електроенергії, адже масштабування генеративного ШІ потребує дедалі більших обчислювальних потужностей.

Однак сам по собі новий чип не гарантує миттєвого покращення всіх сервісів. Підсумковий ефект залежатиме від того, як Microsoft інтегрує Maia 300 у центри оброблення даних, які моделі запускатиме на ньому та наскільки ефективно оптимізує програмне забезпечення.

Початок розгортання у 2027 році стане наступним важливим етапом для власної ШІ-інфраструктури Microsoft. Якщо заявлені показники підтвердяться на практиці, Maia 300 допоможе компанії збільшити масштаби використання штучного інтелекту без пропорційного зростання енергетичних витрат.