微软发布第三代自研AI芯片Maia 300，明年起大举部署压低对英伟达依赖
10月12日，微软发布第三代自研AI加速器Maia 300，这是继2023年首代Maia、今年1月Maia 200之后的最新作品，公司称2027年进入量产。它走的技术路线和英伟达不同：英伟达是一颗大计算芯片外面围着高带宽内存，Maia 300则把计算拆成多颗小芯片，计算部分用台积电N2P 2纳米工艺，负责搬数据的I/O部分用更便宜的3纳米工艺。单颗加速器配288GB HBM4内存、带宽18TB/s，FP4算力13.8 PFLOPS、FP8算力6.9 PFLOPS，热设计功耗950瓦；一个机架塞96颗，整机架约167千瓦，而英伟达最新的GB300机架装72颗GPU约142千瓦。
微软云与AI执行副总裁Scott Guthrie在官方博客里说，Maia将成为“微软产品与服务的主力AI推理系统”，从2027年起把Azure Maia扩展到多吉瓦级部署。他给出的数字是：相比“领先的GPU系统”，Maia 300每兆瓦能多产出40%的token；在满配96颗加速器下，机架级token吞吐最高可达Maia 200的7倍，性能功耗比是上一代的2.5倍以上。路透社特别指出，微软没有说明这40%是拿哪几款GPU系统来对比的。Azure技术博客补充说，新芯片面向长上下文推理、低延迟对话和多步智能体任务，采用软件定义数据流架构加AI辅助的算子优化，让数据尽量留在需要它的部位。
前一代已经在扛真实流量：Maia 200目前跑着微软自家的MAI模型、OpenAI经Azure交付的模型和开源模型，也支撑Microsoft 365 Copilot等生产负载。微软称它在Teams、Copilot、Cowork这些应用上，每瓦token产出比其他GPU系统高1.7倍。此次披露的Maia 300规格还包括每机架27.6TB内存容量、可扩展到1.2万颗加速器的集群规模。
微软预计本日历年资本开支将超过1750亿美元，而云厂商眼下同时被成本和电力卡住。微软Azure硬件系统与基础设施总裁Rani Borkar对路透社说，这套设计的目标是“在每瓦、每美元、每字节内存上挤出更多智能”。GeekWire把这称为微软“迄今最大的一次自研硅下注”，并报道这一转变可能为公司省下数十亿美元。
压力落在英伟达的收入结构上：多家媒体指出，英伟达每个季度经常有50%以上的收入来自超大规模云厂商。亚马逊和谷歌已经把自己的定制芯片租给第三方客户，亚马逊还在谈把芯片直接卖给客户装进自家数据中心。这正是微软自研芯片被反复当作“威胁”讨论的原因。
换芯的边界很清楚。CNBC援引微软总经理Alistair Speirs的说法，模型训练仍会与英伟达和AMD合作，现有数据中心里也还部署着大量英伟达GPU；上周黄仁勋还出现在微软发布搭载英伟达处理器的Surface笔记本活动上。Evercore ISI估算，到2027年第一季度，Maia只占微软AI芯片支出的约10%，该分析师同时建议买入微软。CNBC还提到，Maia不对外按小时出租，Azure客户现在还选不到它。
路透社称，微软计划明年部署“可能超过一百万颗”自研芯片，用来支撑内部AI服务。此前的行业报道说，微软正与台积电洽谈30万颗Maia 300的产能、目标2027年交付，并把最终规模瞄向100万颗以上。前两代铺得并不快：首代2023年发布，Maia 200今年1月才出、还经历过延期，据The Information报道，今年夏天它只跑在美国的两个数据中心里。Speirs拒绝给出具体时间表，理由是“这个行业变化太快，我们要在合适的时间为合适的模型部署合适的芯片”。