Microsoft Maia 300-ს 2027-ში ჩართავს — Copilot ჯერ Maia 200-ზეა

Microsoft-მა 2026 წლის 12 ოქტომბრის ანონსში წარადგინა Azure Maia 300 და განაცხადა, რომ მისი საწარმოო დანერგვა 2027 წელს დაიწყება; Microsoft Copilot-ის საწარმოო დატვირთვების ნაწილს უკვე Maia 200 ემსახურება. კომპანია Maia-ს ოჯახის გაფართოებას საკუთარი პროდუქტებისა და სერვისების AI-პასუხების გამომუშავებისთვის გეგმავს.

ამ ორი თაობის გამიჯვნა Copilot-ის მომხმარებლისთვის არსებითია: ახალი ამაჩქარებელი ჯერ მომავალი ინფრასტრუქტურაა, ხოლო მოქმედ სერვისში Maia 200 უკვე გამოიყენება. Microsoft ახალ სისტემას უფრო დიდი მოცულობისა და რთული AI-მოთხოვნებისთვის ამზადებს, თუმცა მისი წარმადობისა და ენერგოეფექტიანობის შედარებები ამ ეტაპზე კომპანიის მიერ წარმოდგენილი მონაცემებია.

რა მუშაობს უკვე Maia 200-ზე

Maia 200 Microsoft-ის საწარმოო დატვირთვებს ამუშავებს, მათ შორის Microsoft Copilot-ის მოთხოვნებს, და Microsoft AI-ის გუნდს მოდელების განვითარებაში ეხმარება. ამ ინფრასტრუქტურაზე მუშაობს OpenAI-ის, Microsoft-ის MAI-ისა და ღია მოდელების ოჯახები. ეს სერვერის მხარეს არსებული გამოთვლითი რესურსია: მომხმარებელს Maia-ს ცალკე მოწყობილობის შეძენა ან გააქტიურება არ სჭირდება.

Maia 200-ის დანერგვა აშშ-ში, ევროპასა და ავსტრალიაში მიმდინარეობს. Microsoft წლის ბოლომდე ამ სისტემაზე GitHub Copilot-ისა და Microsoft Foundry-ის დატვირთვების დამატებას გეგმავს. ამგვარად, მიმდინარე Copilot-დატვირთვები და წლის ბოლომდე დაგეგმილი გაფართოება სხვადასხვა ეტაპია; ჩამოთვლილი სერვისების ყველა ფუნქციის Maia-ზე მუშაობა კომპანიას არ გამოუცხადებია.

Microsoft Maia 200-ს უკვე იყენებს იმის დასადგენად, როგორ იმუშაოს ერთად ჩიპმა, მეხსიერებამ, ქსელმა და პროგრამულმა უზრუნველყოფამ მისი სერვისების მასშტაბზე. კომპანიამ ამ გამოცდილებას Maia 300-ის აგებულებაც დაუკავშირა. ამიტომ ახალი თაობის დანერგვისთვის მნიშვნელოვანია არა მხოლოდ ამაჩქარებლის წარმოება, არამედ მისი ჩართვა იმ სისტემაში, რომელიც მომხმარებელთა ერთდროულ მოთხოვნებს ემსახურება.

რა შესაძლებლობებს აერთიანებს Maia 300

Maia 300 პირველ რიგში ინფერენციისთვისაა შექმნილი — იმ სამუშაოსთვის, რომლის დროსაც გაწვრთნილი მოდელი მოთხოვნაზე პასუხს წარმოქმნის. Microsoft ასახელებს გრძელ კონტექსტთან მუშაობას, სწრაფ დიალოგსა და მრავალსაფეხურიან აგენტურ ამოცანებს. ასეთ დატვირთვებში ჩიპს ხშირად სჭირდება მოდელის მონაცემების მეხსიერებიდან მიღება და სამუშაოს სხვა ამაჩქარებლებთან განაწილება; მხოლოდ გამოთვლითი ბირთვების სიჩქარე სისტემის შედეგს ვერ აღწერს.

TechRadar-ის ტექნიკური მიმოხილვა Microsoft-ის მონაცემებზე დაყრდნობით წერს, რომ Maia 300-ის სრულ სტენდში 96 ამაჩქარებელია, 27,6 ტბ HBM მეხსიერება და 1,7 პბ/წმ ჯამური გამტარუნარიანობა, ენერგომოხმარების ზღვარი კი 167 კვტ-ია. ერთ ამაჩქარებელზე გათვალისწინებულია HBM4-ის რვა მოდული, რომელთა პიკური გამტარუნარიანობა 18 ტბ/წმ-ს აღწევს 950 ვტ თბური სიმძლავრის ფარგლებში. ეს მაჩვენებლები სხვადასხვა დონეს აღწერს: მეხსიერების მახასიათებელი ერთ ამაჩქარებელს ეხება, ხოლო საერთო მოცულობა და ენერგომოხმარება — სრულ სტენდს.

გამოთვლის, მეხსიერების მართვისა და შეყვანა-გამოყვანის ფუნქციები Maia 300-ში სხვადასხვა ჩიპლეტზეა განაწილებული. Microsoft-ის ჩანაფიქრით, მონაცემების დამუშავების ადგილთან ახლოს შენახვამ მათი გადაადგილება უნდა შეამციროს. ქსელიც იმავე სისტემის ნაწილია: ამაჩქარებლებს შორის კავშირი საჭიროა მაშინ, როცა ერთი მოთხოვნის დამუშავება რამდენიმე ჩიპს მოიცავს.

სტენდის ეს აგებულება ხსნის, რატომ საუბრობს კომპანია ერთდროული AI-ურთიერთქმედებების მოცულობაზე და არა მხოლოდ ცალკეული ჩიპის სიჩქარეზე. Copilot-ის მსგავს სერვისში მოთხოვნები სხვადასხვა დროსა და მოცულობით მოდის; სისტემამ მოდელის მონაცემები ხელმისაწვდომად უნდა შეინარჩუნოს და პასუხები მრავალი მომხმარებლისთვის წარმოქმნას. Maia 300-ის შესაძლებლობის შეფასებისას ამიტომ მნიშვნელოვანია მთელი კონფიგურაცია, რომლითაც Microsoft მის დანერგვას გეგმავს.

რას ნიშნავს ენერგოეფექტიანობის დაპირება

Microsoft-ის შეფასებით, Maia 300 წამყვან GPU სისტემებთან შედარებით მეგავატზე 40%-ით მეტ ტოკენს გამოიმუშავებს. კომპანია ასევე აცხადებს, რომ სრულად დაკომპლექტებული Maia 300-ის სტენდის ტოკენების გამტარუნარიანობა Maia 200-ის სტენდზე მაქსიმუმ შვიდჯერ მაღალია. ეს სრული სისტემების შედარებაა; შვიდმაგი მაჩვენებლის ცალკეულ ჩიპზე გადატანა არასწორი იქნებოდა.

ტოკენები მეგავატზე ზომავს, რამდენი AI-გამომავალი მიიღება ენერგიის მოცემული რაოდენობით. ეს Microsoft-ისთვის მნიშვნელოვანი საზომია, რადგან სერვისის ზრდას მეტი ელექტროენერგია, გაგრილება და მონაცემთა ცენტრის სიმძლავრე სჭირდება. თუმცა დასახელებული უპირატესობა კომპანიის შეფასებაა: მისგან ვერ გამოითვლება კონკრეტული Copilot-ფუნქციის პასუხის დრო, მომხმარებლის ფასი ან ხარისხის ცვლილება.

Maia 200-ისთვის Microsoft უკვე ასახელებს წამყვან GPU ინფრასტრუქტურასთან შედარებით ვატზე მაქსიმუმ 1,7-ჯერ მეტ ტოკენს Teams-ის, Copilot-ისა და Cowork-ის ჩაშენებულ AI-ფუნქციებში. ეს მიმდინარე თაობის განსაზღვრულ დატვირთვებს ეხება, ხოლო Maia 300-ის მაჩვენებლები მომავალი სისტემის მოლოდინს აღწერს. მათი ერთ შედეგში გაერთიანება გააქრობდა მთავარ განსხვავებას — რა მუშაობს ახლა და რა უნდა გამოიცადოს საწარმოო მასშტაბზე.

რატომ არ ნიშნავს გეგმა Nvidia-ს ჩანაცვლებას

Maia-ს Microsoft-ის პროდუქტებისა და სერვისების მთავარ ინფერენციის სისტემად ქცევა Azure-ის მესამე მხარის კლიენტებისთვის Nvidia-ს ამაჩქარებლების ავტომატურ ჩანაცვლებას არ ნიშნავს. Azure Hardware Systems and Infrastructure-ის პრეზიდენტმა რანი ბორკარმა Axios-თან საუბარში თქვა: „For us, it's not an either-or strategy“ და განმარტა, რომ კომპანია საკუთარ ჩიპებში ინვესტირებას ფართო ტექნოლოგიურ ეკოსისტემასთან ერთად განაგრძობს.

ეს საზღვარი განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმ ორგანიზაციებისთვის, რომლებიც Azure-ის გამოთვლით რესურსს საკუთარი მოდელებისთვის ქირაობენ. Microsoft-ის შიდა Copilot-დატვირთვის Maia-ზე გადატანა მათ მიერ გამოყენებულ აპარატურას თავისთავად არ ცვლის. Maia კომპანიისთვის საკუთარი სერვისების ინფერენციის სიმძლავრის მართვის გზაა; Azure-ის მომხმარებელთა განსხვავებულ ამოცანებს კვლავ შეიძლება სხვა აპარატურა ემსახურებოდეს.

Maia 300-ის საწარმოო დანერგვის დაწყება მთელი დაგეგმილი სიმძლავრის ერთბაშად ამუშავებასაც არ გულისხმობს. მრავალგიგავატიან მასშტაბამდე მისვლას დრო დასჭირდება, ხოლო Microsoft-ს Copilot-ის კონკრეტული ფუნქციების ახალ სისტემაზე გადასვლის თარიღები არ დაუსახელებია. შემდეგი მნიშვნელოვანი ეტაპი იქნება იმის დაზუსტება, რომელი საწარმოო დატვირთვები გადავა Maia 300-ზე და როგორ იმუშავებს ახალი კონფიგურაცია რეალურ მასშტაბზე.

ასევე წაიკითხეთ:

• Microsoft Foundry-ის აგენტები დავალებებს უკვე განრიგითაც შეასრულებენ
• Cursor თუ GitHub Copilot: აგენტის არჩევანს დავალების ტიპი წყვეტს
• TODAY-მ €2.8 მლნ მოიზიდა — 10%-იანი ზრდა ჯერ კომპანიისვე მაჩვენებელია