A Microsoft szakemberei az iparági pletykák alapján szeretnének szabadulni az Nvidia hálózati megoldásaitól a közeljövőben, ennek érdekében saját chipeket fejlesztenek, amelyek optimálisan működhetnek a vállalat szolgáltatásaival és hardveres infrastruktúrájával, ezzel egy időben pedig még költségeket is spórolhatnak majd, amennyiben minden a tervek szerint halad. Jelenleg a vállalat szervereit és adatközpontjait a Mellanox különböző hálózati megoldásai szolgálják ki, a Mellanox azonban egy ideje már az Nvidia kötelékét erősíti, ugyanis az Nvidia korábban felvásárolta azt.
Az aktuális tervek arról szólnak, hogy az Nvidia ConnectX-7 modelljére hasonlító megoldást fejleszt a Microsoft, természetesen a saját igényeire szabva, azaz 400 Gbps-os adatátviteli sávszélességgel dolgozó Ethernet kapcsolatot biztosító infrastruktúrára lehet számítani. A folyamatban hatalmas segítség lesz a Juniper Networks társalapítója, Pradeep Sindhu, aki az új chip fejlesztését irányítja. A Microsoft tavaly felvásárolta a Fungible névre keresztelt startupot, ami Pradeep Sindhu legfrissebb cége volt, ezzel pedig a szakember a Microsoft kötelékébe került.
Azzal, hogy a Microsoft saját, nagy adatátviteli sávszélességet kínáló hálózati infrastruktúrát fejleszt, amit kifejezetten az AI jellegű munkafolyamatokhoz optimalizálnak, költséghatékonyan lehet majd tréningezni a különböző AI modelleket, valamint az Nvidia nagyteljesítményű hálózati termékeitől való függőséget is lehet valamilyen szinten csökkenteni, azaz két legyet üthet egy csapásra a vállalat.
A The Information forrásai szerint az új hálózati kártya fejlesztése egy évnél is hosszabb ideig tarthat, ám ha sikeres lesz, a Microsoft infrastruktúrája gyorsuláson eshet át, hála a specifikus optimalizációknak, plusz még az energiahatékonyság is növekedhet, ami csökkenti az üzemeltetési költségeket. A Microsoft az új fejlesztéssel összességében optimalizálhatja az AI modellek tréningezésével kapcsolatos költségeket, ami kifejezetten fontos, hiszen a modellek mérete egyre inkább növekszik, így a tréningezéshez szükséges erőforrás-igény is emelkedik, ez pedig a költségek emelkedését vonja maga után. A saját fejlesztésű hardverrel nagyobb kontrollhoz jut a vállalat az adatközpontok terén, ezáltal hatékonyabban szolgálhatja ki az olyan nagy partnereket, mint amilyen például az OpenAI.
Az AI egyre növekvő térhódítása miatt egyre fontosabb lesz az optimális, saját igényekre szabott hardverek használata, amelyek egyébként a versenyképességet éppúgy növelik, mint ahogy a különböző vetélytársaktól való függőséget csökkentik. Az AI gyorsítók piacán persze továbbra is az Nvidia a piacvezető, ám az egyes vállalatok a háttérben már fejlesztik saját megoldásaikat, a Microsoft például a Maia névre keresztelt megoldást. A saját hálózati komponensek és a saját AI gyorsító segítségével idővel csökkenthető az Nvidia termékeitől való függőség, ami az egyre AI-központúbb jövőkép miatt egyre nagyobb jelentőséggel bír.
