核心要点
微软表示，未来其 Maia 系列 AI 芯片部署规模将达到数吉瓦算力级别。 公司计划把 Maia 作为运行 AI 模型的主力芯片架构。 下一代 Maia 300 芯片将于 2027 年投产。
微软 Azure Maia 300 芯片原型
历经多年依赖英伟达图形处理器之后，微软将扩大自研人工智能芯片的使用规模，这家软件巨头意在强化自身全栈 AI 能力。
微软于周一正式发布第三代 Maia AI 加速芯片，并表示后续处理业务请求将主要依靠自家芯片硬件。
微软在 AI 领域最大的优势是 Azure 云平台，该平台为客户运行各类 AI 模型。微软 365 Copilot 与 GitHub Copilot 面向程序员及办公人群提供 AI 服务。微软也在开发自研大模型，不过在由 OpenAI、Anthropic、谷歌主导的市场中，自研模型尚未形成重大影响力。
芯片赛道迎来新机遇，源于市场对高端处理器的持续旺盛需求，以及市场对芯片多元化选择的诉求。英伟达 GPU 一直是 AI 算力负载与模型训练的行业标准，微软现有数据中心大量采用该产品，同时也用来运行 OpenAI 与 Anthropic 的模型。
但随着需求持续攀升，头部模型企业开始采用多家厂商的芯片，包括亚马逊、AMD、Cerebras、谷歌，近几个月也纳入了微软的自研芯片。
在通用算力场景，微软已经同时使用自家 CPU 以及英特尔、AMD 的芯片。首席财务官艾米・胡德上月在高盛会议上称，自研芯片在过去十年间助力公司利润率改善。
微软首款 AI 芯片 Maia 100 于 2023 年推出；随后发布 Maia 200。首席执行官萨提亚・纳德拉在财报电话会上向分析师表示，Maia 200“每美元投入可实现的性能，比现有硬件高出 30%”，该芯片已经用于承载 OpenAI 模型。
Maia 300 将于 2027 年开始量产。微软执行副总裁斯科特・格思里在博客中表示，目标实现 Maia 系列芯片数吉瓦级别的部署规模，但总经理阿利斯泰尔・斯皮尔斯并未给出明确落地时间表。
斯皮尔斯称：“我们保留一定选择空间。这个行业迭代速度极快，我们希望在合适时间，为对应模型匹配最合适的芯片。”
微软计划每个数据中心机柜可部署 96 颗 Maia 300 芯片，数量是 Maia 200 的两倍。单机柜 AI 令牌处理吞吐量最高可达上代 7 倍；对比 GPU，每兆瓦能耗产出的令牌数量提升 40%。
“我们需要全新架构，以此实现更优性能，同时提高电力利用效率。对于数据中心而言，电力消耗直接对应运营成本。” 斯皮尔斯说道。
微软技术院士吉姆・克利维因表示，部分微软 365 Copilot 业务借助 Maia 300 可以实现提速。
投行 Evercore ISI 分析师在周三发给客户的研报中预估：到 2027 年第一季度，Maia 芯片将占到微软 AI 芯片采购开支的 10%；机构给予微软股票买入评级。
英伟达依旧会是微软重要的合作伙伴。上周微软举办产品发布会，英伟达首席执行官黄仁勋到场，会上微软发布搭载英伟达处理器的新款 Surface 笔记本。斯皮尔斯同时提到，在模型训练业务上，微软仍会和英伟达、AMD 展开合作。
不同于谷歌 TPU、亚马逊 Inferentia 与 Trainium 芯片，微软这款加速芯片暂不对外按小时出租给其他企业使用。
配资世家炒股开户行业咨询机构 Moor Insights & Strategy 首席执行官帕特里克・穆尔黑德表示：“目前除微软内部之外，还没有任何外部企业对该芯片开展过测试。”
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