- Microsoft investiert Ressourcen in KI und Cloud Computing, wobei seine Azure-Plattform und der KI-Assistent Copilot ein deutliches Wachstum verzeichnen.
- Den Bedenken der Anleger hinsichtlich der KI-Ausgaben wird Rechnung getragen, indem der Wert von KI für Azure und Unternehmen aufgezeigt wird.
- Microsoft hat kürzlich Azure Maia- und Cobalt-Chips eingeführt und ist damit ein wichtiger Akteur im Wettlauf um KI-Chips.
- Während Microsoft Fortschritte in der KI macht, bleibt Nvidias Dominanz aufgrund leistungsstarker GPUs und strategischer Partnerschaften stark.
Microsoft hat in den letzten Jahren erheblich in die Azure-Cloud-Plattform und KI investiert. Zu den Faktoren, die die Investitionen auslösten, gehören das Umsatzwachstum von Azure und die steigende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz.
Werfen wir einen genaueren Blick auf die KI- und Cloud-Investitionen von Microsoft. Neben Azure haben wir Ihnen kürzlich von VASA-1 erzählt, dem KI-Tool des Unternehmens, das Fotos in realistische Videos umwandelt. Es ist ein großartiges Tool, aber Microsoft hat Angst, es zu veröffentlichen. Der Grund für die Angst ist Deepfake!
Schauen wir uns die Investitionen von Microsoft und anderen Unternehmen in künstliche Intelligenz genauer an.
Azure wächst weiter
Die Cloud-Plattform Azure von Microsoft ist in den letzten Jahren stetig gewachsen. In diesem Quartal stieg der Azure-Umsatz um 31 % auf 26,7 Milliarden US-Dollar. Das Wachstum von Azure hat die Plattform zum am schnellsten wachsenden Geschäftsbereich von Microsoft gemacht und erheblich zum Wachstum des Unternehmens beigetragen.
Der stärkste Treiber des Azure-Wachstums sind natürlich KI-Dienste. Copilot, der KI-Assistent, der es Entwicklern ermöglicht, effizienter an Code-Schreib- und Debugging-Aufgaben zu arbeiten, hat ebenfalls eine wichtige Rolle beim Wachstum von Azure gespielt.
Bedenken der Anleger und die Reaktion von Microsoft
Unterdessen konzentriert sich Microsoft auf die greifbaren Ergebnisse seiner KI-Ausgaben. Das Unternehmen präsentiert Daten, die zeigen, wie Entwickler Produkte wie Copilot nutzen und wie sie einen Mehrwert für Unternehmen schaffen. Darüber hinaus werden Investorentage und Konferenzen organisiert, um auf die Anliegen der Anleger einzugehen.
Andererseits, Das gab Microsoft-Chef Satya Nadella bekannt dass Copilot, der KI-Assistent, seine zahlenden Abonnenten in diesem Quartal um 35 % auf 1,8 Millionen steigerte. Er sagte auch, dass Microsoft Copilot dazu beitrage, die Geschäftsergebnisse in allen Bereichen zu verbessern und das Unternehmen in eine „neue Ära der KI-Transformation“ führe.
sagte Microsoft-Finanzchefin Amy Hood dass die Investitionsausgaben des Unternehmens erheblich steigen werden und dass die kurzfristige Nachfrage nach KI die derzeitige Kapazität übersteigt.
Warum sind KI-Chips wichtig?
Die Bedeutung von KI-Chips lässt sich wie folgt zusammenfassen:
- Da KI-Algorithmen komplexe Berechnungen erfordern, kann es für normale Prozessoren schwierig sein, diese Aufgaben zu bewältigen. KI-Chips können diese Berechnungen viel schneller durchführen und verbrauchen weniger Strom. Dadurch können KI-Systeme schneller und effizienter laufen.
- Die erhöhte Geschwindigkeit und Effizienz von KI-Chips ermöglichen die Entwicklung neuer KI-Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge und Robotik. Für normale Prozessoren ohne KI-Chips wären solche Anwendungen zu umständlich und zu teuer.
- Dies könnte zu erheblichen Veränderungen in so unterschiedlichen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Transportwesen führen. Viele Experten glauben, dass KI-Chips im Zentrum einer KI-Revolution stehen, die den Technologiesektor und möglicherweise die Welt neu gestalten könnte.
- Auch die Entwicklung und Produktion von KI-Chips bietet Potenzial für wirtschaftliches Wachstum. Schätzungen zufolge wird der Markt für KI-Chips bis 2030 eine Billion US-Dollar erreichen.
Daneben arbeitet Microsoft seit 2019 heimlich an KI-Chips, und einige Mitarbeiter von Microsoft und OpenAI sollen angeblich getestet haben, wie gut diese Chips funktionieren. Das Unternehmen hörte hier nicht auf. Im November 2023 stellte das Unternehmen seine KI-gestützten Chips Azure Maia 100 und Azure Cobalt 100 vor. Die technischen Spezifikationen beider Chips finden Sie in der Tabelle, die wir unten für Sie vorbereitet haben:
Merkmale | Azure Maia 100 | Azure Cobalt 100 |
Zweck | KI-Beschleuniger für Cloud-KI-Workloads | Universelle Cloud-Dienste auf Azure |
Design | Benutzerdefinierter KI-Beschleuniger | Armbasiertes Design mit 128 Kernen |
Herstellungsprozess | 5-Nanometer-TSMC-Prozess | N / A |
Anzahl der Transistoren | 105 Milliarden Transistoren | N / A |
Primäre Funktionalität | Training und Inferenz großer Sprachmodelle | Bereitstellung allgemeiner Cloud-Dienste auf Azure |
Innovative Eigenschaften | MX-Datentypen für schnellere Verarbeitung | Granulares Energiemanagement, Steuerung pro Kern |
Kühlsystem | Flüssigkeitsgekühlter Serverprozessor | Flüssigkeitsgekühlter Serverprozessor |
Zusammenarbeit | Zusammenarbeit mit OpenAI für Design | N / A |
Testen | GPT 3.5 Turbo, KI-Workload-Tests | Testen auf Microsoft Teams, SQL Server usw. |
Integration in Azure | Unterstützt KI-Workloads auf Azure | Geplante Integration für Azure-Cloud-Dienste |
Roadmap | Teil einer potenziellen Reihe von Weiterentwicklungen | Mögliche zukünftige Iterationen müssen noch bekannt gegeben werden |
Nvidias dominante Macht
Das schnelle Wachstum von NVIDIA im Bereich KI ist das Ergebnis des Zusammenspiels mehrerer Faktoren:
- Leistungsstarke GPUs: Während NVIDIA vor allem für seine Gaming-Grafikkarten bekannt ist, ist es aufgrund seiner leistungsstarken Rechenfähigkeiten auch ideal für KI-Anwendungen geeignet. Die CUDA-Architektur des Unternehmens bietet parallele Rechenfunktionen viel schneller als herkömmliche CPUs und ist damit eine ideale Plattform für komplexe KI-Aufgaben wie Deep Learning und maschinelles Lernen.
- KI-gesteuerte Software: NVIDIA hat mehrere Softwarebibliotheken und Tools entwickelt, die CUDA ergänzen und die KI-Entwicklung erleichtern. Tools wie TensorRT, cuDNN und NCCL helfen Entwicklern, NVIDIA-GPUs zu maximieren und KI-Modelle schneller und effizienter zu erstellen.
- Investitionen in Rechenzentren: NVIDIA hat in den letzten Jahren stark in GPUs und andere Hardware für Rechenzentren investiert.
- Investitionen in Forschung und Entwicklung: NVIDIA investiert erheblich in die KI-Forschung. Das Unternehmen verfügt über eigene KI-Labore und arbeitet mit führenden Wissenschaftlern und Forschern zusammen
- Strategische Partnerschaft: NVIDIA hat strategische Partnerschaften mit führenden Technologieunternehmen wie Microsoft, Google, Amazon und Facebook aufgebaut.
Integration ist ebenso wichtig wie Entwicklung
Einer der wichtigsten Aspekte der KI ist ihre Fähigkeit, in verschiedene Systeme und Plattformen integriert zu werden. Durch die Integration können Unternehmen und Organisationen die Vorteile der KI maximieren.
Beispielsweise wurde die künstliche Intelligenz von Meta, Meta AI, in Plattformen wie Instagram, Facebook und WhatsApp integriert. Nutzer können nun direkt über die Apps von den Funktionen der künstlichen Intelligenz profitieren.
Unterdessen steht xAI kurz davor, sich auf eine Finanzierungsrunde in Höhe von 6 Milliarden US-Dollar mit einer Bewertung von 18 Milliarden US-Dollar zu einigen. Es wird erwartet, dass auch Sequoia Capital an dem Deal beteiligt sein wird.
Die starke Leistung von Microsoft in den Bereichen Azure und künstliche Intelligenz hilft dem Unternehmen, seine führende Position im Technologiesektor zu festigen. Das Wachstum von Azure und die gestiegene Nachfrage nach KI-Diensten zeigen, dass Microsoft in den kommenden Jahren über ein starkes Wachstumspotenzial verfügt. Investoren werden weiterhin beobachten, wie sich Microsofts Investitionen in KI langfristig auswirken und wie sie sich auf den Unternehmenswert auswirken.
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Source: Microsoft ist bestrebt, große Investitionen in KI zu tätigen