Microsoft enthüllt Plan, Nvidia zu ersetzen, da KI-Nachfrage Chip-Angebot übersteigt

Die in Rechenzentren untergebrachten Chips und Server waren entscheidend für den Aufbau von KI-Modellen und -Anwendungen. Während Nvidia diesen Markt angeführt hat, beginnen große Cloud-Computing-Unternehmen, darunter Microsoft, damit, ihre eigenen spezialisierten Chips zu entwickeln.

Während einer Diskussion am Rande der Italian Tech Week, moderiert von CNBC, erklärte Kevin Scott, Chief Technology Officer von Microsoft, den Ansatz des Unternehmens im Hinblick auf KI-Chips.

Derzeit verlässt sich Microsoft hauptsächlich auf Nvidia- und AMD-Chips in seinen Rechenzentren. Die Priorität des Unternehmens lag darin, die richtigen Halbleiter auszuwählen, die „die beste Preis-Leistung“ für jeden Chip bieten.

Scott sagt, sie seien flexibel bei der Chip-Auswahl. Nvidia habe im Laufe der Jahre einfach die beste Leistung für den Preis geboten. Sie seien bereit, jeden Lieferanten zu prüfen, um sicherzustellen, dass sie über genügend Kapazität für die Nachfrage verfügen.

Inzwischen hat Microsoft bereits begonnen, einige seiner eigenen Chips in seine Operationen zu integrieren. Das Unternehmen stellte 2023 den Azure Maia AI Accelerator vor, der für KI-Workloads entwickelt wurde, zusammen mit der Cobalt-CPU. Berichten zufolge entwickelt das Unternehmen seine nächste Charge von Halbleiterprodukten.

Erst letzte Woche enthüllte Microsoft eine neue Kühlungstechnologie, die „Mikrofluide“ nutzt, um Probleme mit der Überhitzung von Chips anzugehen. Als er gefragt wurde, ob das langfristige Ziel von Microsoft darin besteht, in den Firmenchips hauptsächlich eigene Chips zu verwenden, antwortete Scott: „Absolut“, und wies darauf hin, dass das Unternehmen derzeit bereits „viele Microsoft“-Silizium-Chips verwendet.

Maßgeschneiderte Chips sind erst der Anfang

Laut Scott ist die Chip-Strategie Teil eines umfassenderen Plans, der darauf abzielt, schließlich ein vollständiges System für Rechenzentren zu schaffen.

Scott erklärt, dass es über die Hardware hinausgeht. Der Fokus liegt auf Netzwerken, Kühlsystemen und der Flexibilität, Entscheidungen zu treffen, die die Rechenleistung am besten an die ausgeführten Aufgaben anpassen. Microsoft, Google und Amazon entwickeln alle maßgeschneiderte Chips, nicht nur, um ihre Abhängigkeit von Nvidia und AMD zu reduzieren, sondern auch, um die Hardware besser an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.

Große Technologieunternehmen, darunter Meta, Amazon, Alphabet und Microsoft, haben in diesem Jahr Kapitalexpendituren von über 300 Milliarden US-Dollar zugesagt, wobei ein großer Teil für KI-Investitionen bestimmt ist, während sie versuchen, mit der explodierenden KI-Nachfrage Schritt zu halten.

Schwere Engpässe bei der Rechenleistung bestehen weiterhin

Scott wies darauf hin, dass die Rechenkapazität weiterhin knapp ist.

Scott sagt, es als massive Knappheit an Rechenleistung zu bezeichnen, erfasst nicht einmal das volle Ausmaß. Seit dem Start von ChatGPT war es fast unmöglich, die Kapazität schnell genug aufzubauen.

Microsoft hat die Kapazität durch neue Rechenzentren ausgebaut, aber der CTO warnte, dass dies immer noch nicht ausreicht, um die Nachfrage zu decken.

Scott erwähnte, dass selbst ihre aggressivsten Prognosen weiterhin nicht ausreichen. Sie haben kürzlich enorme Mengen an Kapazität bereitgestellt, und die Expansion wird in den nächsten Jahren noch größer sein.