Se zvonește că Microsoft dorește să scape de soluțiile de rețea ale Nvidia în viitorul apropiat, dezvoltând propriile chipuri care pot funcționa în mod optim cu serviciile și infrastructura hardware ale companiei, economisind în același timp costurile, dacă totul merge conform planului. În prezent, serverele și centrele de date ale companiei sunt deservite de diverse soluții de rețea ale Mellanox, însă Mellanox face parte de ceva timp din echipa Nvidia, fiind achiziționată de aceasta.
Planurile actuale prevăd ca Microsoft să dezvolte o soluție similară modelului ConnectX-7 de la Nvidia, bineînțeles adaptată la propriile nevoi, adică o infrastructură cu conectivitate Ethernet care să funcționeze la o lățime de bandă de date de 400 Gbps. Co-fondatorul Juniper Networks, Pradeep Sindhu, care conduce dezvoltarea noului chip, va fi de mare ajutor în acest proces. Anul trecut, Microsoft a achiziționat Fungible, cea mai recentă întreprindere a lui Pradeep Sindhu, aducându-l în cadrul Microsoft.
Prin dezvoltarea propriei infrastructuri de rețea cu lățime de bandă mare, optimizată special pentru fluxurile de lucru AI, Microsoft va putea antrena diferite modele AI într-un mod rentabil și va putea reduce într-o anumită măsură dependența de produsele de înaltă performanță ale Nvidia, câștigând în 2 domenii dintr-o lovitură.
Potrivit surselor The Information, dezvoltarea noii plăci de rețea ar putea dura mai mult de un an, dar dacă va avea succes, infrastructura Microsoft ar putea înregistra o accelerare datorită optimizărilor specifice, în plus eficiența energetică ar putea crește, reducând costurile de operare. În general, noua dezvoltare va permite Microsoft să optimizeze costurile asociate cu antrenarea modelelor de inteligență artificială, ceea ce este deosebit de important, deoarece dimensiunea modelelor este în creștere, astfel încât cerințele de resurse pentru antrenare cresc, ceea ce, la rândul său, va duce la creșterea costurilor. Cu ajutorul hardware-ului proprietar, compania obține un control mai mare asupra centrelor sale de date, ceea ce îi permite să deservească mai eficient partenerii mari, precum OpenAI.
Pe măsură ce AI devine din ce în ce mai răspândită, utilizarea de hardware optimizat și personalizat va deveni din ce în ce mai importantă, atât pentru a crește competitivitatea, cât și pentru a reduce dependența de concurenți. Desigur, Nvidia este încă liderul de piață în ceea ce privește acceleratoarele de IA, dar companiile își dezvoltă deja propriile soluții în fundal, cum ar fi Maia de la Microsoft. Faptul de a avea propriile componente de rețea și propriul accelerator AI va contribui la reducerea dependenței de produsele Nvidia în timp, ceea ce este din ce în ce mai important pe măsură ce viziunea devine tot mai centrată pe AI.
