Microsoft se prepara para instalar gigawatts de chips próprios em data centers

A Microsoft se prepara para instalar nos data centers a geração mais recente de seus chips próprios. Em vez de placas e racks, a escala agora é medida em gigawatts de potência consumida. Segundo a Bloomberg, o objetivo da empresa é rodar seus serviços de IA predominantemente em hardware desenvolvido por ela mesma. No trecho disponível do relatório, não estão claros o nome exato do chip, o cronograma nem os locais. Mas a própria unidade de medida mostra o quão a sério a empresa leva o plano.

Por que a conta é feita em gigawatts

Gigawatts são a linguagem com que hoje se fala de infraestrutura de IA. O crescimento esbarra no número de aceleradores disponíveis, mas também na energia elétrica levada até o campus, no resfriamento e na rede de interconexão. Pela nossa estimativa grosseira, um gigawatt, considerando toda a infraestrutura associada, equivale a cerca de meio milhão de aceleradores da classe atual. Essa é uma estimativa da redação, não um número da Microsoft, e o valor real depende do consumo do chip e da eficiência do site.

Por isso, a expressão “gigawatts de chips próprios” significa uma coisa: a Microsoft não planeja clusters-piloto para experimentos internos, e sim operação em escala industrial.

O que se sabe e o que não se sabe

• Objetivo declarado: alimentar o software de IA da Microsoft predominantemente com hardware próprio.
• Escala: gigawatts de potência instalada.
• O que será instalado: a versão mais recente dos chips desenvolvidos pela própria Microsoft.
• Não divulgado: processo de fabricação, volume e tipo de memória HBM, número de racks, prazos, regiões.
• Não divulgado: qual fatia das compras Nvidia e AMD vão manter. A palavra “mostly” não significa abandono total delas.

Vale lembrar o histórico. A Microsoft apresentou o acelerador Maia 100 e o processador Arm Cobalt 100 em novembro de 2023. Na época, aquilo parecia uma aposta para o futuro: o grosso do treinamento e da inferência no Azure rodava em GPUs da Nvidia, e a Microsoft continuava sendo uma das maiores compradoras. Mais tarde, Satya Nadella disse que a empresa tem acesso à propriedade intelectual de sistemas da OpenAI na área de chips. Para quem desenvolve o próprio silício, isso é um reforço considerável.

Por que a Microsoft quer isso

São três motivos, e todos têm a ver com dinheiro e controle.

O primeiro é o custo. Cada token gerado pelo Copilot e pelos serviços baseados em modelos da OpenAI é processado por um acelerador, e a margem do fornecedor entra nesse preço. Um chip próprio, otimizado para modelos específicos e para inferência, permite reduzir o custo por unidade de computação.

O segundo é a previsibilidade de fornecimento. A fila por aceleradores e por memória HBM determina quando a Microsoft consegue colocar novas capacidades em operação. Um projeto próprio não elimina a dependência da TSMC e dos fabricantes de memória, mas reduz a dependência de um único fornecedor.

O terceiro é a concorrência com outras nuvens. O Google constrói TPUs há tempos, a Amazon desenvolve o Trainium, a Meta faz o MTIA. A Microsoft está correndo atrás dos rivais, e sem uma implantação em massa de um chip próprio não vai conseguir alcançá-los.

A estratégia tem pontos fracos. O principal é a pilha de software: em torno do CUDA cresceu um ecossistema enorme, e migrar cargas de trabalho para outra arquitetura exige compiladores, bibliotecas e engenheiros. O segundo problema é a energia: os gigawatts precisam ser obtidos em algum lugar e levados até o site.

O que acompanhar daqui para frente

Para os clientes do Azure, a pergunta central é quando chegarão instâncias com chips da Microsoft e como isso vai afetar o preço da inferência. Se a economia for real, ela aparecerá nas tarifas dos modelos e nas condições oferecidas a grandes clientes.

Desenvolvedores devem acompanhar o suporte a PyTorch e Triton no novo hardware. Quanto menos ajustes forem necessários para a migração, mais rápido as cargas de trabalho sairão da Nvidia.

Para investidores, o que mais importa é a linha de despesas de capital e a composição das compras. Se a fatia da Nvidia nos novos contratos começar a cair, isso confirmará com números o que diz a Bloomberg. Por enquanto, o essencial é o seguinte: a Microsoft anunciou a intenção de migrar para hardware próprio e escolheu para isso uma escala que exige usinas de energia.