微軟的 Maia 芯片戰略正朝着在其 AI 服務中發揮更大作用的方向發展。Maia 300 於 2026 年 10 月 12 日發佈，是微軟第三代自研 AI 加速器，計劃於 2027 年開始用於生產工作負載，並旨在讓自研芯片成爲微軟各項產品中 AI 推理的主力系統。

要點

• 微軟預計，Maia 300 每兆瓦可生成的 token 數量將比領先的 GPU 系統多 40%。

• 一臺配備 96 個加速器的機架，目標是實現 Maia 200 最高 7 倍的 token 吞吐量。

• 微軟將繼續與英偉達和 AMD 合作進行模型訓練。

據 The Verge 報道，此次轉變旨在減少微軟對英偉達和 AMD GPU 的依賴，同時提升雲端 AI 工作負載的成本效益和效率。這款芯片也面向要求更高的推理模型和智能體任務。

微軟 Maia 芯片瞄準推理和智能體工作負載

Maia 300 專爲長上下文推理、對延遲敏感的對話體驗，以及涉及多個智能體步驟的持續任務而打造。微軟雲業務執行副總裁斯科特·格思裏（Scott Guthrie）稱，它是專爲這些工作負載設計的完整 AI 系統。

這款加速器是 Maia 200 的後續產品，Maia 200 於 2026 年 1 月發佈。上一代產品已經能夠處理生產環境中的工作負載，爲 Microsoft Copilot、GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 提供支持，同時也運行微軟自己的 AI 模型。CNBC 報道稱，Maia 200 還運行 OpenAI 的模型；微軟首席執行官薩提亞·納德拉（Satya Nadella）在 7 月表示，與微軟機羣中最新一代硬件相比，它的每美元性能提升了 30%。

每兆瓦和每個機架可處理更多 token

格思裏表示，微軟預計 Maia 300 每兆瓦處理的 token 數量將比領先的 GPU 系統多 40%。他還表示，在配備 96 個加速器的完整配置下，機架級 token 吞吐量最高可達 Maia 200 的七倍。

CNBC 報道稱，計劃中的機架所含加速器數量是上一代產品的兩倍。微軟總經理阿利斯泰爾·斯皮爾斯（Alistair Speirs）將更充分地利用可用電力與數據中心運營成本聯繫起來，而微軟技術研究員吉姆·克利溫（Jim Kleewein）表示，Microsoft 365 Copilot 的部分功能在 Maia 300 的支持下應該會運行得更快。

該設計採用基於臺積電 N2P 工藝的芯粒架構，將計算、內存控制器和 I/O 功能分離。微軟 Azure 硬件與基礎設施團隊表示，這種分離方式能爲計算分配更多硅片面積，並讓各項功能採用最適合自身用途的技術。

2027 年投入生產，英偉達仍將參與其中

Maia 300 將於 2027 年開始承載生產環境中的 AI 工作負載。格思裏表示，微軟計劃從當年起將 Azure Maia 產品系列擴展至多吉瓦規模的部署，並使其成爲微軟的主要推理系統。

這一轉變並不適用於所有 AI 計算。斯皮爾斯告訴 CNBC，微軟仍將與英偉達和 AMD 合作進行模型訓練。他還強調，應根據具體模型靈活選擇硅片。

據 CNBC 報道，Evercore ISI 分析師在給客戶的報告中估計，到 2027 年第一季度，Maia 將佔微軟 AI 芯片支出的約 10%。微軟的加速器不向其他公司提供按小時租用服務。

微軟模型與硅片的協同設計

微軟 AI 首席執行官穆斯塔法·蘇萊曼（Mustafa Suleyman）將模型與芯片協同設計列爲微軟 Maia 芯片戰略的優先事項。報道將這項工作與微軟追趕 Google DeepMind、OpenAI 和 Anthropic 的努力聯繫起來。

“我們必須貫穿整個技術棧開展工作，一直深入到硅片層面，”蘇萊曼說。“達到這種規模時，我們需要一個由自己掌控、並與模型共同設計的平臺。這就是爲什麼讓我們的微軟 AI 模型運行在 Maia 芯片上，是我們團隊的重點工作。”

本文在人工智能協助下撰寫，並經編輯團隊審覈。