Recientemente, se informó que Microsoft está trabajando en sus propios chips de inteligencia artificial (IA) que se utilizarán para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM), en un esfuerzo por depender menos de su proveedor Nvidia .
Ahora, un nuevo informe de Bloomberg dice que Microsoft y AMD están colaborando en el desarrollo de procesadores de inteligencia artificial (IA), como parte de los esfuerzos de Microsoft para diversificar su suministro de chips de procesadores de IA y explorar alternativas a los chips de GPU de Nvidia, que actualmente dominan el mercado.
Las dos compañías están trabajando en un procesador de inteligencia artificial con nombre en código llamado "Athena", que está siendo desarrollado por Microsoft, mientras que AMD brinda apoyo financiero.
Según los informes, Microsoft está construyendo una división de chips con casi 1000 empleados y están trabajando en el Proyecto Athena, que ha recibido alrededor de $ 2 mil millones en inversiones de Microsoft. Esto está en línea con el mayor interés de la empresa en la industria de chips debido a su creciente demanda de procesadores de IA para su viaje de IA.
Según la directora ejecutiva de AMD, Lisa Su, la inteligencia artificial es la principal prioridad de la empresa. Su también mencionó el potencial de AMD para crear chips personalizados para su cliente más grande, específicamente para centros de datos de IA. Si bien desarrollar una alternativa a los chips de Nvidia es una tarea difícil, Microsoft se está enfocando en el Proyecto Athena, que se centra en crear un chip de GPU que se pueda usar para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA. The Information informó anteriormente que Microsoft ha estado trabajando en estos chips de IA desde 2019 y ya comenzó a probarlos para LLM como GPT-4 .
Se espera que la asociación entre Microsoft y AMD cree un nuevo jugador en el mercado de chips de IA, que actualmente está dominado por Nvidia. Esto podría proporcionar más opciones para las empresas y organizaciones que requieren potencia de procesamiento de IA, además de reducir potencialmente el costo de los procesadores de IA.
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