微软公司（纳斯达克股票代码：MSFT）计划从 2027 年开始在其全球数据中心范围内以数千兆瓦的规模部署定制设计的人工智能处理器，这标志着微软正在积极推动遏制对第三方硬件供应商的依赖并降低运营成本。这家科技巨头周一证实，其即将推出的 Azure Maia 300 芯片将作为支持内部 AI 应用程序的主要推理引擎，包括 GitHub Copilot、Microsoft Foundry 及其 Copilot 企业工具套件。
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这一消息发布之际，云基础设施提供商面临着与托管资源密集型人工智能模型相关的不断上升的费用和电力限制。通过将主要生产工作负载转移到其专有的芯片架构上，微软的目标是显着优化数据中心的经济性，同时使其运营免受图形处理单元持续供应短缺的影响。
Maia 300 是继积极推出 Maia 200 处理器之后的第三代 Microsoft 定制芯片计划。 Maia 200 目前正在北美、欧洲和澳大利亚处理实时制作任务，为 Microsoft Teams 和 Copilot 工作负载提供比标准商用 GPU 设置高出 1.7 倍的每瓦输出。
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即将推出的 Maia 300 芯片采用基于 TSMC N2P 工艺节点构建的多小芯片架构，并包含八个 HBM4 内存堆栈。微软预计，相对于竞争对手的硬件，该系统每兆瓦的能源效率将提高 40%，机架规模令牌吞吐量将比当前一代系统提高七倍。
双芯片路线图强调了主要超大规模厂商向垂直集成硬件设计的更广泛的战略支点。谷歌、亚马逊和 Meta Platforms 也同样加速了专有芯片程序来处理专门的人工智能计算，挑战了英伟达公司在数据中心加速器市场的历史主导地位。
对于投资者来说，数千兆瓦的承诺反映了人工智能基础设施严格资本支出的明确轨迹。通过专门为长上下文推理和多步骤自主代理量身定制的工程芯片，微软将自己定位为扩大服务能力，同时扩大其 Azure 云平台的利润。
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