Microsoft откладывает выпуск собственного AI-чипа до 2026 года: «Braga» уступит даже NVIDIA Blackwell
На фоне стремительного роста роли искусственного интеллекта и его аппаратной поддержки крупные технологические компании бросились создавать собственные специализированные чипы. Среди амбициозных игроков — Microsoft, Google и Amazon. Несмотря на масштабные инвестиции и годы исследований, пока ни одному из гигантов не удалось превзойти лидера рынка — NVIDIA. Теперь стало известно, что «Braga», фирменный AI-чип Microsoft, производственный запуск которого запланирован на 2026 год, столкнулся с серьёзными задержками и проблемами с производительностью.
Почему Microsoft решила сделать свой AI-чип?
В последние годы NVIDIA фактически стала синонимом современного AI-оборудования благодаря своим GPU и специализированным ускорителям, которые обеспечивают высокую производительность при обучении и инференсе нейросетей. Эта монополия создала для крупных техкомпаний определённые риски: высокая загрузка заводов, рост цен и зависимость от одного поставщика. Чтобы не сидеть «в засаде», Microsoft и другие технологические гиганты пошли по пути разработки собственного специализированного «железа». Задача — получить больше контроля, снизить издержки и теоретически достичь конкурентных или лучших результатов.
Что происходит с чипом Microsoft «Braga»?
Согласно последним данным изданий, знакомых с внутренними процессами Microsoft, выпуск чипа «Braga» перенесён аж на 2026 год — это задержка порядка шести месяцев от изначальных планов. При этом первые тесты показали, что в плане производительности он существенно уступает NVIDIA Blackwell — архитектуре нового поколения, представленному в 2024 году. Для сравнения: уже сейчас Blackwell задаёт стандарты в AI-вычислениях, обеспечивая высокую энергоэффективность и масштабируемость в серверных центрах обработки данных (ЦОД).
Кроме того, Microsoft столкнулась с огромными затратами на НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы), а также с необходимостью неоднократных пересмотров дизайна чипа, что также замедлило вывод устройства на рынок.
Чем ещё отличаются AI-чипы Microsoft?
Microsoft изначально отдавала предпочтение архитектуре ARM — это альтернативный x86 дизайн, который чаще применяется в мобильных и специализированных системах. Maia 100 — один из проектов в этом направлении, в основе которого лежит разработанная внутри компания процессорная архитектура на ARM-базе. Это делает платформу потенциально более энергоэффективной и адаптивной к специфике AI-вычислений.
Однако пока данные показывают, что Microsoft пока не дотягивает до уровня NVIDIA, у которой в портфеле и графические процессоры, и специализированные TPU (тензорные процессорные блоки), что создаёт глубокую экосистему аппаратного обеспечения.
NVIDIA — слишком мощный соперник?
Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг признаёт конкуренцию со стороны «домашних» AI-чипов, однако подчёркивает, что для многих компаний создавать свои разработки невыгодно, если лучшие решения уже предлагает Team Green (Green — прозвище NVIDIA). Ведь создание конкурентоспособного AI-чипа — это не просто проект, а долгие годы конструкторской работы, комбинированной с глубоким софтом и экосистемой.
NVIDIA сейчас предлагает широкий спектр решений — от GPU для обучения больших моделей до специализированных ускорителей для инференса. Это заставляет конкурентов либо сильно отставать в технологиях, либо вкладываться огромные средства.
А как дела у других больших игроков?
Помимо Microsoft, Google и Amazon также разрабатывают свои AI-чипы. К примеру, Google уже давно делает TPU — собственные тензорные процессоры, которые показали себя очень эффективно при крупных нагрузках. Amazon тоже смогла внедрить внутрь своих дата-центров фирменное железо, что помогает снизить зависимость и оптимизировать расходы. Тем не менее, NVIDIA по-прежнему лидирует по совокупности производительности, масштабируемости и поддержке разработчиков.
Сколько это стоит и когда ждать в России?
Пока нет официальных цен на чипы Microsoft «Braga». Стоит понимать, что производство таких сложных решений требует колоссальных ресурсов, и конечная стоимость зависит от объёма выпуска и возможностей интеграции в дата-центры. Если перевести примерную цену аналогичных решений NVIDIA на российский рынок (учитывая курс рубля на июнь 2024 года — примерно 90 рублей за доллар), стоимость полноценного серверного AI-чипа с массовым производством может начинаться от 500 тысяч до нескольких миллионов рублей за единицу.
Что касается доступности, Microsoft обычно поставляет подобное оборудование через облачные сервисы Azure, доступные и в России. То есть простому пользователю напрямую купить «Braga» в рознице вряд ли получится — эти решения рассчитаны на корпоративных клиентов и дата-центры. Развёртывание технологии в России зависит от политики компании и общих санкционных ограничений.
Что дальше?
Задержка выпуска и не очень впечатляющие результаты «Braga» показывают, насколько сложной и конкурентной стала разработка AI-специализированного «железа». Для Microsoft и прочих гигантов — это борьба не только за технологии, но и за статус на рынке, где NVIDIA сохраняет серьёзное преимущество.
Тем не менее, такая конкуренция всё же полезна для индустрии в целом: она стимулирует инновации и снижает риск монополии. Кроме того, опыт Microsoft с «Braga» поможет лучше понять архитектуру AI-чипов, что может привести к новым потрясающим решениям в будущем.
Для российских разработчиков и исследователей ситуация на рынке AI-оборудования важна, поскольку от неё зависит доступность и эффективность сервисов на базе ИИ, а также возможности внедрения нейросетей в бизнес и производство. Следить за дальнейшим развитием событий в этой сфере стоит обязательно — технологический ландшафт меняется стремительно.
Экспертное мнение:
«AI-чипы — это сложносоставные системы, где важен не только «камень», но и программная поддержка, оптимизация под конкретные задачи и инфраструктура», — отмечает Владимир Морозов, эксперт по вычислительным архитектурам. — «Microsoft столкнулась с классическими вызовами: дорогостоящая разработка, необходимость многоразовых итераций и конкурентное давление NVIDIA с её опытом и ресурсами. Тем не менее, появление конкуренции — всегда позитивный знак, который может или подтолкнуть NVIDIA к инновациям, или открыть рынку новые возможности».
Если хотите углубиться в тему AI-чипов и подготовиться к будущим релизам, следите за нашими материалами — мы будем рассказывать о самых свежих технологиях, тестах и трендах.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал для моментальных новостей из мира технологий.
