Microsoft se aleja de AMD y Nvidia: «Sí, absolutamente», confirma el director de tecnología el paso a chips propios

Microsoft planea reducir gradualmente su dependencia de los procesadores gráficos de Nvidia y AMD, trasladando la mayor parte de sus cargas de inteligencia artificial a sus propios aceleradores.

La compañía entró bastante tarde en la carrera por crear sus propios chips. Mientras Amazon y Google llevan años desarrollando sus propios procesadores (CPU) y aceleradores de IA, Microsoft solo presentó su primer chip Maia a finales de 2023.

Según el director técnico de Microsoft, Kevin Scott, el principal factor en la transición es la eficiencia de costes —el rendimiento por cada dólar invertido. Para un proveedor de nube de hiperescala ese es, en esencia, el indicador principal. En un encuentro organizado por CNBC, Scott señaló que hasta ahora Nvidia ofrecía el mejor equilibrio entre precio y potencia, pero Microsoft está dispuesta a considerar cualquier solución que ayude a responder la creciente demanda.

Al responder si en el futuro Microsoft utilizará principalmente sus propios chips en sus centros de datos, Scott dijo: «Sí, absolutamente». Subrayó que la compañía considera todo en conjunto —desde la arquitectura de redes hasta los sistemas de refrigeración— y quiere tener la libertad para tomar las decisiones necesarias para optimizar los cálculos según las cargas concretas.

El primer chip Maia 100 permitió a Microsoft descargar parte de las GPU, trasladando el trabajo del modelo OpenAI GPT-3.5 a su propio acelerador ya en 2023. Sin embargo, sus características estaban lejos de las soluciones de Nvidia y AMD: rendimiento de 800 teraflops (BF16), 64 GB de memoria HBM2e y un ancho de banda de 1,8 TB/s.

Ahora la compañía prepara la segunda generación de aceleradores Maia, que debería salir en 2026 y ofrecer una potencia de cálculo, memoria y enlaces de interconexión más competitivos. No obstante, los expertos consideran que es poco probable que Microsoft pueda prescindir por completo de las GPU —al menos porque los clientes siguen exigiendo soporte para las soluciones de Nvidia y AMD.

A modo de comparación: Google y Amazon ya han desplegado decenas de miles de TPU y chips Trainium propios, aunque los usan principalmente para tareas internas y no para proyectos de clientes. Por eso las unidades de procesamiento gráfico siguen ocupando una parte significativa de la infraestructura de los proveedores de nube.

Además de los aceleradores de IA, Microsoft desarrolla otros tipos de chips especializados —por ejemplo, su propio procesador Cobalt y módulos de seguridad que aceleran la criptografía y la protección del intercambio de claves a escala de toda la infraestructura corporativa.