微软表示，从周一发布的第三代Maia AI加速器开始，公司将主要依靠自研芯片来处理用户的AI请求。

【旺旺金业讯】-在多年依赖英伟达图形处理器（GPU）之后，这家软件巨头将扩大自研人工智能芯片的应用，以此完善自身AI技术栈。

微软表示，从周一发布的第三代Maia AI加速器开始，公司将主要依靠自研芯片来处理用户的AI请求。

微软在AI领域最大的优势是Azure云平台，为客户运行各类大模型。微软365 Copilot与GitHub Copilot面向程序员和办公人员提供AI服务。同时微软也在自研大模型，不过在由OpenAI、Anthropic和谷歌主导的市场中，自研模型尚未形成足够影响力。

芯片赛道涌现出新机遇，根源在于高端处理器持续高涨的需求，以及市场对芯片多元化选择的诉求。英伟达GPU一直是AI任务与模型训练的行业标配，微软现有数据中心大量采用英伟达芯片，同时也支撑OpenAI、Anthropic的模型训练。

但随着需求持续扩张，头部大模型企业开始采用多家厂商的芯片，包括亚马逊、超威（AMD）、Cerebras、谷歌，近几个月也纳入了微软自研芯片。

在通用计算场景，微软已经在使用自家CPU，同时采购英特尔、AMD的芯片。微软首席财务官艾米·胡德上月在高盛会议上表示，自研芯片在过去十年间帮助公司改善了利润率。

微软在2023年推出首款AI芯片Maia 100；今年1月发布Maia 200。首席执行官萨提亚·纳德拉7月对分析师表示，Maia 200“单位成本性能比我们机房里最新一代硬件高出30%”，并且已经用于承载OpenAI模型。

Maia 300将于2027年投产。执行副总裁斯科特·格思里在博客中写道，微软计划大规模部署Maia系列芯片，总算力达到数吉瓦级别。不过总经理阿里斯泰尔·斯皮尔斯并未给出确切落地时间表。

斯皮尔斯表示：“我们保留一定弹性空间。这个行业变化极快，我们希望在合适的时机，为正在使用的模型匹配最合适的芯片。”

微软计划在一个数据中心机柜内部署96颗Maia 300芯片，数量是Maia 200的两倍。新版本单机柜可处理的AI token数量最高提升至原来7倍；单位兆瓦电力产出的token数量，相比GPU提升40%。

“我们需要全新架构，从根本上提升性能，提高电力利用效率。对于数据中心这类业务，电力消耗直接对应运营成本。”斯皮尔斯说道。

微软技术专家吉姆·克利韦因提到，Maia 300有望提升部分微软365 Copilot的运行速度。

Evercore ISI分析师周三发布客户研报预估：到2027年一季度，Maia系列芯片将占到微软AI芯片采购支出的约10%。分析师给予微软股票买入评级。

英伟达依旧是微软供应链的重要一环。英伟达首席执行官黄仁勋上周出席活动，当时微软发布搭载英伟达处理器的Surface笔记本。斯皮尔斯也提到，在大模型训练场景，微软仍会和英伟达、AMD合作。

不同于谷歌TPU，或是亚马逊的Inferentia推理芯片、Trainium训练芯片，微软这款加速器不对外按小时租赁给其他企业使用。

行业咨询机构Moor Insights and Strategy首席执行官帕特里克·穆尔黑德称：“目前微软之外，还没有任何外部客户测试过这套芯片。”

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