Microsoft dokonuje dużej zmiany strategicznej, mającej przyspieszyć niezależność w dziedzinie sztucznej inteligencji poprzez zmniejszenie zależności od zewnętrznych producentów układów scalonych, takich jak NVIDIA i AMD. Firma intensywnie inwestuje w rozwój własnych, niestandardowych chipów silikonowych, dostosowanych specjalnie do zastosowań AI w centrach danych, dążąc do pełnej kontroli nad sprzętem napędzającym jej zaawansowane systemy AI. Jako największy inwestor w OpenAI, z udziałem wartym około 13 miliardów dolarów, Microsoft zintegrował technologię AI OpenAI w wielu produktach i usługach, znacznie podnosząc możliwości AI w swoim ekosystemie. Jednakże wyłączna umowa na usługę chmurową między Microsoft a OpenAI niedawno się zakończyła, a pojawiające się napięcia stawiają pod znakiem zapytania ich przyszłą współpracę. CEO Salesforce nawet spekulował, że Microsoft może ostatecznie odejść od korzystania z technologii OpenAI. Aby rozwiać te obawy, Mustafa Suleyman, CEO działu AI w Microsoft, potwierdził zaangażowanie firmy w rozwój własnych modeli AI na najbardziej zaawansowanym poziomie. Choć obecnie te wewnętrzne modele są jeszcze kilka miesięcy za modelami OpenAI, Suleyman zauważył szybki postęp w badaniach i rozwoju AI w Microsoft. Wspierając te działania, CTO Kevin Scott podkreślił, że firma koncentruje się na optymalnym balansie między ceną a wydajnością poprzez wdrażanie własnych chipów w infrastrukturze, budując bardziej ekonomiczną i wydajną podstawę dla obciążeń AI. W 2023 roku Microsoft wprowadził Azure Maia AI Accelerator, co stanowi kluczowy kamień milowy w rozwoju własnego sprzętu AI. Na tym bazuje projektowanie kolejnej generacji układów, aby uzyskać pełną kontrolę nad architekturą systemu, obejmując innowacje w zakresie sieci i chłodzenia dostosowanego do obciążeń AI, zmagających się z intensywnością obliczeniową i wyzwaniami termicznymi stawianymi przez zaawansowane modele AI. Transformacja Microsoftu w kierunku własnych układów silikonowych wykracza poza produkcję hardware’u; poprzez posiadanie własnego projektu i produkcji chipów, firma dąży do optymalizacji wydajności infrastruktury AI, kosztów, efektywności energetycznej i skalowalności.

Ta pełna kontrola nad stosunkiem sprzętoprogramowym jest kluczowa dla wspierania coraz bardziej złożonych i zasobożernych aplikacji AI, które stawiają wymagania organizacjom i konsumentom. Strategia ta wpisuje się w szerszą ambicję Microsoftu, by stać się globalnym liderem w dziedzinie infrastruktury i innowacji AI. Redukcja zależności od zewnętrznych dostawców pozwala na szybsze iteracje sprzętu, bardziej spójną integrację oprogramowania i sprzętu oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej, co może przyspieszyć tempo innowacji w AI i poprawić doświadczenia użytkowników. Podobnie jak jednostki TPU od Google czy własne układy silikonowe Apple dla urządzeń mobilnych, ruch Microsoftu podkreśla kluczowe znaczenie kontrolowania stosu sprzętowo-programowego w technologiach AI. Wpływ tych działań na rynki AI i chmury obliczeniowej będzie znaczący, bowiem konkurenci będą bacznie obserwować postępy Microsoftu w obliczu nasilającej się rywalizacji w dziedzinie AI. Postępy Microsoftu w tworzeniu własnych chipów mogą wyznaczyć nowe standardy wydajności i efektywności AI. Co ważne, niezależność od zewnętrznych dostawców chipów chroni Microsoft przed zakłóceniami w łańcuchu dostaw i presjami cenowymi, wzmacniając jego odporność i kontrolę nad rozwojem innowacji w AI. Podsumowując, rozwój własnych układów do centrów danych AI przez Microsoft stanowi odważne dążenie do pełnej samowystarczalności w technologii AI. Pomimo utrzymania łączności z OpenAI poprzez znaczące inwestycje i wcześniejszą współpracę, firma wyraźnie wyznacza własną ścieżkę poprzez hardware i innowacje w modelach AI. Tym samym umacnia swoją pozycję jako główny gracz w kolejnej fazie rozwoju sztucznej inteligencji, napędzając postępy, które mogą kształtować przyszłość komputerów i usług opartych na AI na całym świecie.