Microsoft 2027 से अपने AI चिप «Azure Maia» को कई गीगावाट के पैमाने पर तैनात करेगा

Microsoft ने अपनी डिज़ाइन की हुई AI चिप «Azure Maia» को 2027 से कई गीगावाट के पैमाने पर तैनात करने की योजना का खुलासा किया है। कंपनी इसे अपने पूरे उत्पाद पोर्टफोलियो के प्रमुख इन्फ़रेंस इंफ़्रास्ट्रक्चर के रूप में स्थापित करना चाहती है। इसकी घोषणा वरिष्ठ अधिकारी Scott Guthrie ने की। Maia 200 पहले से अमेरिका, यूरोप और ऑस्ट्रेलिया में Microsoft Copilot चला रही है। कंपनी की योजना इसे इस साल के अंत तक GitHub Copilot और Foundry तक भी पहुंचाने की है।

AI चलाने वाले इंफ़्रास्ट्रक्चर पर खुद नियंत्रण रखने का विकल्प

AI की बात आते ही अक्सर ध्यान इस पर जाता है कि कौन-सा मॉडल अधिक समझदार है। लेकिन उपयोगकर्ताओं की संख्या बढ़ने के साथ, हर जवाब तैयार करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग भी बढ़ती जाती है। «इन्फ़रेंस» कहलाने वाली इस प्रक्रिया को किसके उपकरणों पर और कितनी बिजली से चलाया जाएगा? यह घोषणा इसी बुनियादी पहलू पर केंद्रित है।

Microsoft का कहना है कि वह 2027 से Maia को कई गीगावाट के पैमाने पर तैनात करेगा और इसे अपने उत्पादों का प्रमुख इन्फ़रेंस सिस्टम बनाएगा। खबरों के मुताबिक, CEO Satya Nadella ने इसे «अपने खुद के सिलिकॉन पर अब तक का सबसे बड़ा दांव» बताया है। इससे पता चलता है कि कंपनी केवल बाहरी स्रोतों से खरीदी गई चिपों पर निर्भर रहने के बजाय, डिज़ाइन से लेकर संचालन तक अपने क्लाउड रणनीति में खुद की चिपों को शामिल करना चाहती है।

ध्यान देने वाली बात यह है कि Maia कई तरह के मॉडल चलाएगी। कंपनी के मुताबिक, OpenAI के मॉडल के साथ-साथ Microsoft की अपनी MAI सीरीज़ और ओपन-सोर्स मॉडल भी इस पर चलेंगे। इससे लगता है कि Maia किसी एक खास मॉडल के लिए बनी मशीन के बजाय, Azure पर इस्तेमाल होने वाले विविध AI को संभालने वाला एक सामान्य-उपयोग का इन्फ़रेंस प्लेटफ़ॉर्म बनने की दिशा में है।

मौजूदा स्थिति: Maia 200, जिस पर Copilot पहले से चल रहा है

यह योजना अभी केवल भविष्य की बात नहीं है। Maia 200 पहले से अमेरिका, यूरोप और ऑस्ट्रेलिया में Microsoft Copilot चला रही है। बताया गया है कि GitHub Copilot और Foundry के लिए भी इस साल के अंत तक समर्थन शुरू हो जाएगा।

Microsoft का कहना है कि Teams में Maia 200 प्रमुख GPU की तुलना में प्रति वॉट 1.7 गुना तक अधिक टोकन संसाधित कर सकती है। टोकन, AI द्वारा पाठ को संसाधित करने की सबसे छोटी इकाई जैसी चीज़ है। प्रति यूनिट बिजली संसाधित किए जाने वाले डेटा की मात्रा बढ़ने पर समान इंफ़्रास्ट्रक्चर से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा दी जा सकती है, जिसका सीधा असर संचालन लागत पर भी पड़ता है। हालांकि, यह आंकड़ा Microsoft का दावा है और सार्वजनिक जानकारी में तुलना के आधार तथा मापन की शर्तों का ब्योरा उपलब्ध नहीं है।

Maia 300 का लक्ष्य: लंबे इनपुट और AI एजेंट

अगली पीढ़ी की Maia 300 को 2027 में शिप किए जाने की योजना है। इसके लक्षित उपयोगों में लंबे इनपुट को संसाधित करना, तेज़ संवाद और एजेंट-आधारित कार्य शामिल हैं। एजेंट ऐसा AI है जो उपयोगकर्ता के निर्देश पर कई चरणों वाले काम अपने आप करता है। एक ही अनुरोध के दौरान यह कई बार मॉडल का उपयोग कर सकता है, इसलिए इसमें सामान्य बातचीत की तुलना में अधिक कंप्यूटिंग की आवश्यकता पड़ सकती है।

चिप के विनिर्देश भी सार्वजनिक किए गए हैं। एक चिप में HBM4 मेमोरी के 8 स्टैक होंगे, जिनकी कुल क्षमता 288GB, बैंडविड्थ 18TB प्रति सेकंड और निर्धारित बिजली खपत 950 वॉट है। HBM AI में इस्तेमाल होने वाली तेज़ मेमोरी है। बड़े मॉडल और लंबे संदर्भों को संभालने में इसकी क्षमता और गति अहम होती है।

प्रदर्शन के मामले में Microsoft का दावा है कि पहले के GPU सिस्टम की तुलना में यह प्रति मेगावाट 40% अधिक टोकन संसाधित करती है। कंपनी के अनुसार, 96 चिपों वाला एक रैक Maia 200 के रैक की तुलना में अधिकतम 7 गुना टोकन जनरेट कर सकता है। इसका ब्योरा तकनीकी रिपोर्ट में दिया गया है और नवंबर में होने वाले Ignite 2026 में अतिरिक्त जानकारी सामने आने की उम्मीद है।

प्रति यूनिट बिजली संसाधित मात्रा प्रतिस्पर्धा का पैमाना क्यों बन रही है

इस घोषणा में सबसे ध्यान खींचने वाली बात यह है कि प्रदर्शन का पैमाना केवल «रफ़्तार» नहीं, बल्कि «प्रति यूनिट बिजली कितना काम किया जा सकता है» भी है। योजनाओं के आकार को गीगावाट—बिजली की एक इकाई—में बताना इसका संकेत है। डेटा सेंटरों के विस्तार में चिपों की संख्या से भी अधिक बिजली की उपलब्धता एक बड़ी बाधा बनती जा रही है।

बिजली दक्षता में कुछ दसियों प्रतिशत का अंतर होने पर, बिजली की समान सीमा में चलाए जा सकने वाले AI सेवाओं की मात्रा भी बदल जाती है। अपनी चिप डिज़ाइन करने से कंपनियां उन्हें अपनी सेवाओं के अनुरूप बारीकी से समायोजित कर सकती हैं और दक्षता में सुधार की गुंजाइश बढ़ा सकती हैं। लगता है कि Microsoft अपनी चिपों पर ज़ोर इसी वजह से बढ़ा रहा है।

हालांकि, सार्वजनिक जानकारी से यह स्पष्ट नहीं होता कि «कई गीगावाट» का मतलब चिपों की बिजली खपत है या पूरे इंफ़्रास्ट्रक्चर की क्षमता। वास्तविक तैनाती का पैमाना और प्रदर्शन के आंकड़े किन परिस्थितियों में मापे गए, यह Ignite 2026 या तकनीकी रिपोर्ट में सामने आ सकता है। AI का मूल्य केवल मॉडल की समझदारी से नहीं, बल्कि उसे सहारा देने वाली बिजली और सेमीकंडक्टर डिज़ाइन क्षमता से भी तय होने लगेगा। Maia की दिशा इसी बदलाव को दर्शाती है।