Microsoft prepara la instalación de gigavatios de chips propios en sus centros de datos

Microsoft se prepara para instalar en sus centros de datos la nueva generación de sus chips propios. La escala ya no se mide en tarjetas y racks, sino en gigavatios de potencia consumida. Según Bloomberg, el objetivo de la compañía es ejecutar sus servicios de IA principalmente sobre hardware de diseño propio. Del fragmento disponible del informe no se desprende ni el nombre exacto del chip, ni el calendario, ni las ubicaciones. Pero la propia unidad de medida indica hasta qué punto va en serio la compañía.

Por qué se mide en gigavatios

Los gigavatios son hoy el idioma de la infraestructura de IA. El crecimiento no lo limita solo el número de aceleradores disponibles, sino también la electricidad que llega al campus, la refrigeración y la red interna del centro de datos. Según nuestra estimación aproximada, un gigavatio, contando todo el equipamiento asociado, equivale a unos medio millón de aceleradores de la clase actual. Es una estimación de la redacción, no una cifra de Microsoft, y el número real depende del consumo del chip y de la eficiencia de la instalación.

Por eso, la fórmula «gigavatios de chips propios» significa una sola cosa: Microsoft no planea clústeres piloto para experimentos internos, sino una explotación industrial.

Qué se sabe y qué no

• Objetivo declarado: alimentar el software de IA de Microsoft principalmente con hardware propio.
• Escala: gigavatios de potencia instalada.
• Qué se instala: la última versión de los chips desarrollados por la propia Microsoft.
• No se ha revelado: el proceso de fabricación, el volumen y el tipo de memoria HBM, el número de racks, los plazos ni las regiones.
• No se ha revelado: qué cuota de las compras conservarán Nvidia y AMD. La palabra «mostly» no implica abandonarlas por completo.

Recordemos los antecedentes. Microsoft presentó el acelerador Maia 100 y el procesador Arm Cobalt 100 en noviembre de 2023. Entonces parecía una apuesta de futuro: el grueso del entrenamiento y la inferencia en Azure descansaba en las GPU de Nvidia, y Microsoft seguía siendo uno de sus mayores compradores. Más tarde, Satya Nadella dijo que la compañía tiene acceso a la propiedad intelectual de OpenAI a nivel de sistema en el ámbito de los chips. Para quien desarrolla su propio silicio, es un apoyo considerable.

Para qué le sirve a Microsoft

Hay tres razones, y todas tienen que ver con el dinero y el control.

La primera es el coste. Cada token que generan Copilot y los servicios basados en modelos de OpenAI se procesa en un acelerador, y el margen del proveedor forma parte de ese precio. Un chip propio, diseñado para modelos concretos y para inferencia, permite reducir el coste por unidad de cómputo.

La segunda es la previsibilidad del suministro. La cola para conseguir aceleradores y memoria HBM determina cuándo puede Microsoft poner en marcha nueva capacidad. Un diseño propio no elimina la dependencia de TSMC y de los fabricantes de memoria, pero reduce la dependencia de un único proveedor.

La tercera es la competencia con otras nubes. Google lleva tiempo construyendo sus TPU, Amazon desarrolla Trainium y Meta fabrica MTIA. Microsoft va por detrás de sus rivales y, sin un despliegue masivo de su propio chip, no podrá alcanzarlos.

La estrategia tiene puntos débiles. El principal es el software: en torno a CUDA ha crecido un ecosistema enorme, y trasladar cargas de trabajo a otra arquitectura exige compiladores, bibliotecas e ingenieros. El segundo problema es la energía: hay que conseguir los gigavatios en algún sitio y llevarlos hasta el emplazamiento.

Qué vigilar a partir de ahora

Para los clientes de Azure, la pregunta clave es cuándo llegarán las instancias con chips de Microsoft y cómo afectará eso al precio de la inferencia. Si el ahorro es real, se notará en las tarifas de los modelos y en las condiciones para los grandes clientes.

Los desarrolladores deberían seguir el soporte de PyTorch y Triton en el nuevo hardware. Cuantos menos cambios requiera la migración, más rápido saldrán las cargas de Nvidia.

Para los inversores, lo más importante es la partida de gasto de capital y la estructura de las compras. Si la cuota de Nvidia en los nuevos contratos empieza a bajar, las cifras confirmarán lo que dice Bloomberg. Por ahora, lo esencial es esto: Microsoft ha anunciado su intención de pasar a su propio hardware y ha elegido para ello una escala que requiere centrales eléctricas.