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I nuovi chip IA di Microsoft slittano al 2026: la corsa contro NVIDIA rallenta

La produzione del nuovo chip IA di Microsoft, chiamato Braga, è stata posticipata di almeno sei mesi in seguito ad alcuni problemi interni.

NOTIZIA di Stefania Netti   —   28/06/2025
Microsoft chip Braga

La produzione del nuovo chip IA di Microsoft è stata posticipata al 2026. Mentre altre aziende sono nel pieno della corsa allo sviluppo dei propri chip, come Google e Amazon, Microsoft ha subito un rallentamento. Inoltre, secondo alcune fonti, le sue prestazioni dovrebbero essere inferiori al Blackwell di NVIDIA. Vediamo tutti i dettagli in merito.

La produzione di Braga è stata rimandata

La produzione del nuovo chip IA di Microsoft, chiamato Braga, è stata posticipata di almeno sei mesi, secondo quanto dichiarato da The Information. L'azienda ha infatti riscontrato problemi nello sviluppo e, secondo il primo rapporto, Braga dovrebbe avere prestazioni inferiori rispetto al Blackwell di NVIDIA, attualmente il chip di punta dell'azienda.

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Pare che le difficoltà siano state diverse, tra modifiche impreviste e vincoli legati al personale. Microsoft aveva intenzione di implementare quest'anno il nuovo chip nei suoi data center. Nonostante il versamento di grandi risorse finanziarie e tecniche, purtroppo dovrà attendere prima di ridurre la dipendenza dall'hardware di NVIDIA, che intanto continua a dominare il mercato insieme ad altri colossi.

I chip IA di Microsoft

A titolo informativo, Microsoft aveva già annunciato lo sviluppo di chip per l'intelligenza artificiale, precisamente con Maia 100. Si tratta di un acceleratore IA progettato e testato internamente per i data center Azure, e in grado di potenziare diversi servizi. Lo sviluppo di Braga, chip di nuova generazione, è incentrato sull'inferenza IA, che differisce da un modello basato sul training.

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Con l'inferenza, questo modello applica ciò che ha imparato, eseguendo rapidamente milioni di richieste utente, puntando anche su bassi consumi ed efficienza. Ad oggi, Microsoft punta all'indipendenza, dato che quasi tutta l'inferenza IA avviene su prodotti NVIDIA, purtroppo molto costosi, nonché a un maggiore controllo. L'azienda mira quindi al controllo dei costi, al miglioramento delle prestazioni (sebbene in questo caso ci siano dei dubbi in merito) e a una maggiore efficienza.