近日，據外媒報導，Microsoft 正式發佈第三代自研 AI 加速晶片 Maia 300，並表示未來將主要依賴自家晶片硬件處理業務請求。此舉標誌著 Microsoft 在經歷多年依賴英偉達圖形處理器後，將進一步擴大自研 AI 晶片的使用規模，強化自身全棧 AI 能力。
Microsoft 在 AI 領域的最大優勢是 Azure 雲平台，該平台為客戶運行各類 AI 模型。Microsoft 365 Copilot 與 GitHub Copilot 則面向程序員及辦公人羣提供 AI 服務。Microsoft 亦在開發自研大模型，但在由 OpenAI、Anthropic 及 Google 主導的市場中，自研模型尚未形成重大影響力。
Microsoft 自研 AI 晶片 Maia 系列的發展將影響市場格局
晶片賽道迎來新機遇，源於市場對高端處理器的持續旺盛需求，以及市場對晶片多元化選擇的訴求。英偉達 GPU 一直是 AI 算力負載與模型訓練的行業標準，Microsoft 現有數據中心大量採用該產品，同時也用來運行 OpenAI 與 Anthropic 的模型。隨著需求持續攀升，頭部模型企業開始採用多家廠商的晶片，包括 Amazon、AMD、Cerebras 及 Google ，近幾個月亦納入了 Microsoft 的自研晶片。在通用算力場景中，Microsoft 已同時使用自家 CPU 以及 Intel、AMD 的晶片。
Microsoft 首席財務官艾米·胡德上月在高盛會議上稱，自研晶片在過去十年間助力公司利潤率改善。Microsoft 首款 AI 晶片 Maia 100 於 2023 年推出，隨後發佈 Maia 200。Microsoft 首席執行官薩提亞·納德拉在財報電話會上向分析師表示，Maia 200 每美元投入可實現的性能比現有硬件高出 30%，該晶片已用於承載 OpenAI 模型。Maia 300 將於 2027 年開始量產。
Microsoft 執行副總裁斯科特·格思裏在博客中表示，目標實現 Maia 系列晶片數吉瓦級別的部署規模，但總經理阿利斯泰爾·斯皮爾斯並未給出明確落地時間表。斯皮爾斯稱，Microsoft 保留一定選擇空間，因為這個行業迭代速度極快，希望在合適時間為對應模型匹配最合適的晶片。
Microsoft 計劃每個數據中心機櫃可部署 96 顆 Maia 300 晶片，數量是 Maia 200 的兩倍。單機櫃 AI 令牌處理吞吐量最高可達上代 7 倍；對比 GPU，每兆瓦能耗產出的令牌數量提升 40%。斯皮爾斯表示，需要全新架構以實現更優性能，同時提高電力利用效率，對於數據中心而言，電力消耗直接對應運營成本。Microsoft 技術院士吉姆·克利維因表示，部分 Microsoft365 Copilot 業務藉助 Maia 300 可以實現提速。
投行 Evercore ISI 分析師在發給客戶的研報中預估，到 2027 年第一季度，Maia 晶片將佔到 MicrosoftAI 晶片採購開支的 10%，機構對 Microsoft 股票給予買入評級。英偉達依然會是 Microsoft 重要的合作夥伴。斯皮爾斯同時提到，在模型訓練業務上，Microsoft 仍會和英偉達、AMD 展開合作。不同於 Google TPU、AmazonInferentia 與 Trainium 晶片，Microsoft 這款加速晶片暫不對外按小時出租給其他企業使用。
行業諮詢機構 Moor Insights & Strategy 首席執行官帕特里克·穆爾黑德表示，目前除 Microsoft 內部之外，還沒有任何外部企業對該晶片開展過測試。
