Где-то в дата-центре заурчал вентилятор, лампочки подмигнули — и ИИ-планета сделала оборот побыстрее; как говорится, если у вас мало GPU, просто посчитайте их в шесть раз медленнее. Microsoft, похоже, считает иначе: ускоряться решили на полном серьёзе.
После релиза первых собственных моделей в прошлом месяце компания переходит от пробы пера к наращиванию мышц. Руководитель Microsoft AI Мустафа Сулейман дал понять: стратегия проста и смела. В доме — строим фронтирные модели «всех размеров», а там, где рациональнее — подключаем внешние решения. Прагматизм без комплекса «всё своё».
Отправная точка звучит почти скромно: MAI-1-preview обучался на 15 000 H100. В контексте большой гонки это — разминка перед стартом. Амбиции — вывести обучение на кластеры в шесть–десять раз больше, чтобы держать темп рядом с Meta, Google и xAI. Иными словами, вместо «залечь на дно» — «заложить новую ферму».
Зачем это всё? Во‑первых, контроль. Собственные модели — это собственные дорожные карты, приоритеты, безопасность и оптимизация под экосистему Azure. Во‑вторых, гибкость: можно сочетать «домашние» нейросети с партнёрскими без религиозных споров о чистоте стека. В‑третьих, экономика масштаба: когда у тебя сотни тысяч ускорителей в горизонте планирования, каждая оптимизация даёт эффект, как смена двигателей у авиапарка.
При этом союз с OpenAI никуда не исчезает — он просто становится сложнее и интереснее. На рынке формируется новая норма: партнёрство плюс суверенная мощность. В выигрыше клиенты, получающие больше вариантов под конкретные задачи — от приложений до инфраструктуры.
Конечно, путь неблизкий: мощности — это не только H100, это ещё энергия, охлаждение, поставки, оркестрация и команда, которая умеет «крутить ручки» без лишних драм. Но важное уже случилось: рубильник включён, вектор задан, а «пятнадцать тысяч» официально признаны не пределом, а стартовой разминкой. Дальше — большие модели, большие кластеры и, надеемся, большие идеи.