- Microsoft inwestuje zasoby w sztuczną inteligencję i przetwarzanie w chmurze, a jej platforma Azure i asystent Copilot AI odnotowują znaczny rozwój.
- Obawy inwestorów dotyczące wydatków na sztuczną inteligencję rozwiązuje się, demonstrując wartość sztucznej inteligencji platformie Azure i firmom.
- Microsoft wprowadził niedawno chipy Azure Maia i Cobalt, co czyni go głównym graczem w wyścigu chipów AI.
- Podczas gdy Microsoft robi postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji, dominacja Nvidii pozostaje silna dzięki potężnym procesorom graficznym i strategicznym partnerstwom.
W ostatnich latach Microsoft znacząco zainwestował w platformę chmurową Azure i sztuczną inteligencję. Do czynników, które spowodowały inwestycje, należy wzrost przychodów Azure i rosnące zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję.
Przyjrzyjmy się bliżej inwestycjom Microsoftu w sztuczną inteligencję i chmurę. Poza platformą Azure niedawno opowiadaliśmy o VASA-1, firmowym narzędziu AI, które zamienia zdjęcia w realistyczne filmy. To świetne narzędzie, ale Microsoft boi się je wypuścić. Powodem strachu jest Deepfake!
Przyjrzyjmy się bliżej inwestycjom Microsoftu i innych firm w sztuczną inteligencję.
Azure nadal się rozwija
W ostatnich latach platforma chmurowa Azure firmy Microsoft stale się rozwija. W tym kwartale przychody z platformy Azure wzrosły o 31% do 26,7 miliarda dolarów. Rozwój Azure uczynił platformę najszybciej rozwijającym się oddziałem Microsoftu i znacząco przyczynił się do rozwoju firmy.
Oczywiście najsilniejszym czynnikiem wzrostu Azure są usługi AI. Copilot, asystent AI, który umożliwia programistom wydajniejszą pracę nad pisaniem kodu i debugowaniem, również odegrał ważną rolę w rozwoju platformy Azure.
Obawy inwestorów i reakcja Microsoftu
Tymczasem Microsoft skupia się na wymiernych efektach swoich wydatków na sztuczną inteligencję. Firma prezentuje dane pokazujące, w jaki sposób programiści korzystają z produktów takich jak Copilot i w jaki sposób dodają one wartość do firm. Organizuje także dni i konferencje dla inwestorów, aby rozwiać obawy inwestorów.
Z drugiej strony, Ogłosił to dyrektor generalny Microsoft Satya Nadella że Copilot, asystent AI, zwiększył w tym kwartale liczbę płatnych abonentów o 35% do 1,8 miliona. Powiedział także, że Microsoft Copilot pomaga poprawić wyniki biznesowe we wszystkich obszarach i wprowadza firmę w „nową erę transformacji AI”.
– powiedziała dyrektor finansowa Microsoftu, Amy Hood że wydatki kapitałowe przedsiębiorstwa znacznie wzrosną i że w najbliższej przyszłości zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję przekracza jej obecne możliwości.
Dlaczego chipy AI są ważne?
Znaczenie chipów AI można podsumować w następujący sposób:
- Ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji wymagają skomplikowanych obliczeń, zwykłe procesory mogą mieć trudności z poradzeniem sobie z tymi zadaniami. Chipy AI mogą wykonywać te obliczenia znacznie szybciej i zużywać mniej energii. Może to sprawić, że systemy sztucznej inteligencji będą działać szybciej i wydajniej.
- Zwiększona prędkość i wydajność chipów AI umożliwia rozwój nowych zastosowań AI, takich jak rozpoznawanie twarzy, pojazdy autonomiczne i robotyka. Takie aplikacje byłyby zbyt kłopotliwe i kosztowne dla zwykłych procesorów bez chipów AI.
- Może to prowadzić do znaczących zmian w tak różnorodnych sektorach, jak opieka zdrowotna, finanse i transport. Wielu ekspertów uważa, że chipy AI znajdują się w centrum rewolucji AI, która może zmienić sektor technologii, a być może i świat.
- Rozwój i produkcja chipów AI zapewnia również potencjał wzrostu gospodarczego. Szacuje się, że do 2030 roku wartość rynku chipów AI osiągnie 1 bilion dolarów.
Oprócz tego Microsoft potajemnie pracuje nad chipami AI od 2019 roku i podobno niektórzy pracownicy Microsoftu i OpenAI testowali, jak dobrze działają te chipy. Firma na tym nie poprzestała. W listopadzie 2023 roku wprowadziła na rynek chipy Azure Maia 100 i Azure Cobalt 100 oparte na sztucznej inteligencji. Specyfikację techniczną obu chipów możesz zobaczyć w tabeli, którą dla Ciebie przygotowaliśmy poniżej:
| Cechy | Błękitna Maia 100 | Błękitny Kobalt 100 |
| Zamiar | Akcelerator AI dla obciążeń AI w chmurze | Usługi w chmurze ogólnego przeznaczenia na platformie Azure |
| Projekt | Niestandardowy akcelerator AI | 128-rdzeniowa konstrukcja oparta na ARM |
| Proces produkcji | Proces TSMC 5 nanometrów | Nie dotyczy |
| Liczba tranzystorów | 105 miliardów tranzystorów | Nie dotyczy |
| Podstawowa funkcjonalność | Trening i wnioskowanie dotyczące dużych modeli językowych | Zasilanie ogólnych usług w chmurze na platformie Azure |
| Innowacyjne funkcje | Typy danych MX dla szybszego przetwarzania | Granulowane zarządzanie energią, kontrola na każdy rdzeń |
| System chłodzenia | Procesor serwerowy chłodzony cieczą | Procesor serwerowy chłodzony cieczą |
| Współpraca | Współpraca z OpenAI przy projektowaniu | Nie dotyczy |
| Testowanie | Testowanie obciążeń GPT 3.5 Turbo i AI | Testowanie na Microsoft Teams, serwerze SQL itp. |
| Integracja na platformie Azure | Obsługuje obciążenia AI na platformie Azure | Planowana integracja usług chmurowych Azure |
| Plan działania | Część potencjalnej serii ulepszeń | Potencjalne przyszłe iteracje nie zostały jeszcze ujawnione |
Dominująca siła Nvidii
Szybki rozwój sztucznej inteligencji firmy NVIDIA jest wynikiem interakcji kilku czynników:
- Wydajne procesory graficzne: Chociaż firma NVIDIA jest najbardziej znana ze swoich kart graficznych do gier, jej potężne możliwości obliczeniowe sprawiły, że idealnie nadaje się również do zastosowań AI. Architektura CUDA firmy oferuje możliwości obliczeń równoległych znacznie szybsze niż tradycyjne procesory, co czyni ją idealną platformą do złożonych zadań AI, takich jak głębokie uczenie się i uczenie maszynowe.
- Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji: NVIDIA opracowała kilka bibliotek oprogramowania i narzędzi, które uzupełniają CUDA i ułatwiają rozwój sztucznej inteligencji. Narzędzia takie jak TensorRT, cuDNN i NCCL pomagają programistom maksymalizować możliwości procesorów graficznych NVIDIA oraz szybciej i wydajniej tworzyć modele AI.
- Inwestycje w centra danych: W ostatnich latach NVIDIA dużo zainwestowała w procesory graficzne i inny sprzęt dla centrów danych.
- Inwestycje w badania i rozwój: NVIDIA znacząco inwestuje w badania nad sztuczną inteligencją. Firma posiada własne laboratoria AI i współpracuje z czołowymi pracownikami naukowymi i badaczami
- Partnerstwa strategiczne: NVIDIA nawiązała strategiczne partnerstwo z wiodącymi firmami technologicznymi, takimi jak Microsoft, Google, Amazon i Facebook.
Integracja jest równie ważna jak rozwój
Jednym z najważniejszych aspektów sztucznej inteligencji jest jej zdolność do integracji z różnymi systemami i platformami. Integracja umożliwia firmom i organizacjom maksymalizację korzyści oferowanych przez sztuczną inteligencję.
Na przykład sztuczna inteligencja Meta AI została zintegrowana z platformami takimi jak Instagram, Facebook i WhatsApp. Użytkownicy będą teraz mogli korzystać z funkcji sztucznej inteligencji bezpośrednio za pośrednictwem aplikacji.
Tymczasem xAI jest blisko uzgodnienia rundy finansowania o wartości 6 miliardów dolarów i wycenie na 18 miliardów dolarów. Oczekuje się, że w transakcję będzie zaangażowana także Sequoia Capital.
Dobre wyniki Microsoftu na platformie Azure i sztucznej inteligencji pomagają firmie umocnić wiodącą pozycję w sektorze technologii. Rozwój Azure i zwiększone zapotrzebowanie na usługi AI pokazują, że Microsoft ma duży potencjał wzrostu na nadchodzące lata. Inwestorzy będą w dalszym ciągu obserwować, jak inwestycje Microsoftu w sztuczną inteligencję przyniosą skutek w dłuższej perspektywie i jak wpłyną one na wartość firmy.
Autor wyróżnionego obrazu: rawpixel.com/Freepik
Source: Microsoft angażuje się w duże inwestycje w sztuczną inteligencję