微軟擬明年部署自研AI晶片Maia300:預計每兆瓦token產出增40%,降低輝達GPU依賴
微軟計劃自明年起在資料中心大規模部署新一代自研AI晶片Maia300,旨在提高AI推論效率並降低對輝達GPU的依賴。新晶片每兆瓦產生的Token數量將增加40%,目前主要用於內部Copilot等軟體及各類模型支援,暫不向雲端客戶直接出租算力。此舉標誌微軟正加速推進硬體自研,以優化成本結構。

Tradingkey - 微軟 (MSFT) 表示,計劃自明年起在資料中心部署新一代自研 AI 晶片 Maia300,並將 Maia 系列的部署規模擴大至數吉瓦,目標是讓旗下 AI 軟體主要由自研硬體驅動,降低對輝達 GPU 的依賴。
Maia 晶片專為 AI 推論設計,即利用已有模型完成會議摘要、回答研究問題等任務。微軟預計,Maia300 相較於主流的 GPU 系統,每兆瓦可產生的 Token 數量將增加 40%。
微軟負責資料中心硬體及晶片設計團隊的高層 Rani Borkar 表示:「我們有信心,已經為這些工作負載打造了最好的產品。」她指出,微軟將從明年起以吉瓦級規模部署 Maia,以實際投入支持這一判斷。
目前,微軟大部分 AI 推論任務仍由輝達 GPU 承擔。公司希望透過針對自身資料中心客製化晶片,提高推論效率,並減少採購輝達 GPU 的部分支出。
微軟今年初已開始部署上一代 Maia200。Borkar 表示,這款晶片已用於支援 Copilot 等 AI 軟體,並執行 OpenAI、微軟 AI 團隊的模型及開源模型系列。Maia200 已部署在美國、歐洲和澳洲的資料中心,為 Microsoft Teams、Copilot 等產品提供 AI 能力。
自研 AI 加速器已成為大型雲端業者降低外部硬體依賴的重要路徑。亞馬遜和 Google 也在推進相關佈局,兩家公司起步早於微軟,被認為在自研晶片領域領先。微軟此次擴大部署,意在加快將自研硬體用於內部 AI 服務。
不過,微軟目前並不計劃向雲端客戶直接出租 Maia 晶片的底層算力。Borkar 表示,這點與 Google、亞馬遜已向客戶提供自研 AI 晶片算力的做法不同。
本內容經由 AI 翻譯並經人工審閱,僅供參考與一般資訊用途,不構成投資建議。











