A Microsoft anunciou nesta segunda-feira (12) que vai expandir em grande escala o uso do seu chip de IA próprio, batizado de Maia, a partir de 2027. A ideia é que esse hardware desenvolvido internamente se torne o principal motor por trás dos produtos de inteligência artificial da empresa, diminuindo assim a dependência da Nvidia, que hoje domina praticamente sozinha esse mercado.
A informação foi divulgada em São Francisco, na Califórnia, pela agência AFP. Segundo a Microsoft, os novos componentes vão equipar data centers gigantescos, capazes de consumir vários gigawatts de eletricidade — um volume comparável à energia gerada por diversos reatores nucleares de grande porte.
Chip de IA próprio entra na disputa com a Nvidia
A Nvidia ainda reina quase sozinha quando o assunto é treinar modelos de inteligência artificial. No entanto, a briga está longe de ficar restrita a esse campo: big techs e fabricantes de chips concorrentes vêm avançando justamente na etapa de inferência, ou seja, o momento em que os modelos já treinados são colocados para funcionar de verdade, respondendo perguntas e executando tarefas no dia a dia.
Esse mercado vive um crescimento acelerado por causa da popularização dos assistentes de IA e dos chamados agentes — sistemas capazes de realizar sozinhos tarefas com várias etapas. Diante desse cenário, Nvidia, AMD, Amazon e Google também têm lançado novidades para não ficar para trás.
“Hoje começa uma nova fase para a infraestrutura de IA da Microsoft”, escreveu Scott Guthrie, vice-presidente-executivo da Microsoft, em publicação no blog da empresa.
Maia 200 já funciona; Maia 300 chega em 2027
De acordo com a Microsoft, o chip Maia 200 já está em operação e, inclusive, roda no assistente Microsoft 365 Copilot. Já o sucessor mais robusto, o Maia 300, tem lançamento previsto para 2027 — exatamente o período em que a empresa pretende acelerar a adoção em larga escala desse tipo de hardware.
Atualmente, o Maia 200 é usado para executar modelos da OpenAI, modelos próprios desenvolvidos pela Microsoft e também os principais modelos de código aberto disponíveis no mercado. O chip já está instalado em data centers nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália.
- O Maia 200 oferece até 1,7 vez mais desempenho por watt do que os principais sistemas baseados em GPUs usados em recursos de IA do Teams e do Copilot;
- O Maia 300 promete realizar 40% mais tarefas de IA com a mesma quantidade de eletricidade em comparação aos principais sistemas do mercado;
- Em relação ao chip anterior da própria Microsoft, o ganho de eficiência passa de duas vezes;
- Cada rack de servidores vai comportar 96 chips, o dobro da configuração anterior, processando até sete vezes mais carga de trabalho.
Eficiência energética vira prioridade na corrida da IA
Não é coincidência que a Microsoft esteja tão focada em desempenho por watt. Afinal, a eficiência energética se tornou uma preocupação central para as empresas de tecnologia que disputam a construção de data centers, já que a demanda elétrica gerada pela IA tem pressionado as redes de energia e encarecido os custos de operação.
Por isso, engenheiros da Microsoft afirmaram, em publicação separada, que um dos principais focos do desenvolvimento foi reduzir o desperdício de energia na transferência de dados dentro das próprias máquinas — um problema que cresce à medida que as ferramentas de IA passam a lidar com tarefas cada vez mais complexas.
Os componentes de computação do novo chip serão fabricados pela taiwanesa TSMC. Quanto à refrigeração, os sistemas funcionam principalmente com líquido, mas a Microsoft garante que também são compatíveis com data centers mais antigos, refrigerados a ar — o que facilita a adoção sem exigir uma reforma completa da infraestrutura existente.
O que esperar da aposta da Microsoft
Em resumo, ao investir pesado em um chip de IA próprio, a Microsoft sinaliza que não quer mais depender exclusivamente de fornecedores externos para sustentar seus serviços de inteligência artificial. Apesar do domínio ainda forte da Nvidia no treinamento de modelos, a disputa pela etapa de inferência promete se intensificar nos próximos anos, com cada vez mais gigantes de tecnologia desenvolvendo suas próprias soluções de hardware.
Com informações de redir.folha.com.br.
