微軟（Microsoft）10 月 12 日（週一）正式發布第三代自研 AI 加速器 Maia 300，定為其產品與服務的「主要 AI 推理系統」（primary AI inference system），計劃 2027 年起部署至生產環境。微軟雲端業務執行副總裁 Scott Guthrie 稱，Maia 300 每兆瓦（megawatt）可較主流 GPU 系統多提供 40% 的 tokens；滿配 96 枚加速器下，機櫃級 token 吞吐量可達 Maia 200 的 7 倍。
技術上，Maia 300 採用 TSMC（台積電）N2P 製程，並以 chiplet（小晶片）架構把運算、記憶體控制器同 I/O 分開佈局，據 Azure 硬件團隊説法可將更多晶片面積留給運算性能。微軟指該晶片針對長上下文推理、低延遲對話及持續多步驟 agentic（自主代理）任務而設計。
前代 Maia 200 於今年 1 月發布，現已在 Microsoft Copilot、GitHub Copilot、Microsoft Foundry 及自研 AI 模型上運行。CEO Satya Nadella 7 月向分析師指 Maia 200 每美元效能較機群內最新一代硬件高 30%。
戰略層面，Maia 100 於 2023 年推出，是微軟自研 AI 晶片之路嘅起點；Nvidia GPU 一直填滿其數據中心，亦用於訓練 OpenAI 與 Anthropic 嘅模型。微軟財務長 Amy Hood 上月於高盛會議表示，用自家晶片助其「十年利潤率改善」。Evercore ISI 分析師估計 Maia 系列到 2027 年首季約佔微軟 AI 晶片開支 10%。
模姐驗嚇貨：呢單新聞嘅關鍵唔係「40%」或「7 倍」呢啲數，而係邊個嘅數。另需注意：微軟 AI 加速器與 Google TPU、Amazon Inferentia 同 Trainium 唔同，唔係按小時對外租賃，係自家服務內部用；而訓練工作，微軟指仍與 Nvidia 及 AMD 合作。Nadella 講 Maia 200「處理 OpenAI 模型」，但冇具體資料量或版本細節；「追趕 Google DeepMind、OpenAI、Anthropic」係微軟嘅目標，屬未達成嘅自述。Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman 喺呢個方向嘅講法，係「要由上至下做完整堆疊，直到晶片層」，強調要同自家模型共同設計一個由自己掌控嘅平台。多吉瓦級部署嘅具體時間表，微軟總經理 Alistair Speirs 亦表明要保留彈性。
