Microsoft تعلن عن Maia 300: توكنات أكثر بنسبة 40% لكل ميغاواط مقارنة بوحدات GPU

أعلنت Microsoft عن الجيل الثالث من مسرّع الذكاء الاصطناعي Maia الذي تطوّره بنفسها. ومن المقرر أن تكون Maia 300 «المنظومة الرئيسية للاستدلال» في منتجات الشركة وخدماتها. والرقم الأبرز أن الشريحة، بحسب توقعات Microsoft، ستولّد توكنات أكثر بنسبة 40% لكل ميغاواط مقارنة بالأنظمة الرائدة القائمة على وحدات GPU. وستبدأ الشركة نشر Maia 300 في الإنتاج عام 2027. وتمثّل الشريحة للشركة خطوة نحو تقليل الاعتماد على Nvidia، وإن لم تكن تخلّيًا عن بطاقاتها الرسومية.

ميغاواطات بدلًا من التيرافلوبس

لم يأتِ اختيار هذا المقياس مصادفة. فسكوت غاثري، نائب الرئيس التنفيذي لقطاع الحوسبة السحابية في Microsoft، يقيس الكفاءة بعدد التوكنات لكل ميغاواط. وفي مراكز البيانات لم يعد عدد الشرائح هو القيد الأهم في كثير من الأحيان، بل القدرة الكهربائية المتاحة. فإذا أنتج كل ميغاواط توكنات أكثر بنسبة 40%، ارتفعت الإيرادات من كل موقع عند ثبات ميزانية الطاقة، أو انخفضت كلفة إجابة النموذج.

وثمة تحفّظ هنا: يتحدث غاثري عمّا تتوقعه Microsoft («we expect»)، لا عن نتائج اختبارات مستقلة. والمقارنة تجري مع «أنظمة GPU رائدة» لم تُسمَّ. كما لم تُكشف شروط القياس في الجزء المنشور من المادة. فهذا تصريح من الشركة المصنِّعة، وليس اختبار أداء (benchmark).

لنماذج الاستدلال والوكلاء

تؤكد Microsoft أن Maia 300 تتعامل بشكل أفضل مع نماذج الاستدلال الحديثة وسيناريوهات الوكلاء (agents). وتولّد هذه الأحمال توكنات كثيرة لكل طلب: فالنموذج «يفكّر» عبر سلاسل من الخطوات، والوكيل ينفّذ سلسلة من الاستدعاءات. وهنا يصبح الاستدلال، لا التدريب، البند الأكبر في المصروفات. والشريحة المصمَّمة خصيصًا له تستهدف أغلى نقطة في الذكاء الاصطناعي السحابي.

ويظهر حجم الخطط من عنوان مدونة الشركة: تتحدث Microsoft عن توسيع منظومة Azure Maia لتصل إلى عمليات نشر بقدرة عدة غيغاواطات. أما اقتباس غاثري عن التكوين الكامل المؤلف من 96 مسرّعًا فينقطع في المقطع المتاح، ولذلك ينبغي البحث عن تفاصيل بنية الرفوف (racks) في المصدر الأصلي.

أبرز معالم الإعلان:

• الجيل: الثالث في سلسلة شرائح الذكاء الاصطناعي التي تصممها Microsoft
• الدور: «المنظومة الرئيسية للاستدلال» في منتجات الشركة وخدماتها
• الكفاءة المعلنة: توكنات أكثر بنسبة 40% لكل ميغاواط مقارنة بأنظمة GPU الرائدة
• الأحمال المستهدفة: نماذج الاستدلال والمهام الوكيلية
• بدء النشر في الإنتاج: عام 2027
• الحجم: توسيع Azure Maia إلى قدرات تبلغ عدة غيغاواطات

ما الذي يجب رصده حتى عام 2027؟

يفصلنا عن الإطلاق على نطاق واسع أكثر من عام، ولا يوجد حاليًا ما يمكن شراؤه من أجل Maia 300. والأسئلة العملية هي التالية.

الأول: متى ستتيح Microsoft الشريحة لعملاء Azure، لا لخدماتها الداخلية فقط. فهي موصوفة حتى الآن بأنها بنية تحتية داخلية لمنتجات الشركة. وإذا طُرحت في نسخ (instances) عامة، فيمكن توقّع ضغط جديد على أسعار الاستدلال.

الثاني: ما النماذج والأطر البرمجية التي ستعمل دون عناء في نقلها. فكل شريحة مصمَّمة داخليًا تصطدم بالمنظومة البرمجية. وينبغي للمطورين أن يتحققوا مسبقًا من مدى ارتباط خطوط المعالجة (pipelines) لديهم بـ CUDA.

الثالث: القياسات المستقلة. فلا بد من مطابقة رقم 40% مع اختبارات حقيقية على نماذج حقيقية قبل إدراجه في خطط التكاليف.

وعلى الفرق التي تبني منتجاتها على نماذج الاستدلال والوكلاء أن تحتسب منذ الآن الكلفة بالتوكنات لكل مهمة، وبالطاقة لكل توكن. فهذان المؤشران هما اللذان سيحدّدان أي مزوّد سحابي سيخفض كلفة الاستدلال أولًا.