微软推出第三代自研AI芯片Maia 300，2027年起多吉瓦级部署

当地时间10月12日，微软云与人工智能事业部负责人斯科特·格思里（Scott Guthrie）宣布，公司第三代自研AI芯片Azure Maia 300将于2027年进入量产部署。CEO萨提亚·纳德拉称这是微软“在自研芯片上最大的一次押注”，并宣布从2027年起把Maia系列的规模扩展至多吉瓦（gigawatt）级别，让自研芯片成为微软产品与服务的主要推理系统。

Maia 300延续了前两代（2023年的Maia、2026年1月的Maia 200）的路线，是一款专为推理任务设计的完整系统，面向长上下文推理、低延迟对话与多步骤智能体任务。微软披露，在同等电力下，Maia 300每兆瓦可处理的Token数量较领先的GPU系统提升约40%；采用96颗加速器的机架功耗约167千瓦，机架级Token吞吐量最高可达Maia 200的7倍，单位功耗性能提升超过2.5倍。

具体规格上，单颗Maia 300加速器配备8组HBM4堆栈，提供288GB显存与18TB/s带宽，热设计功耗950瓦；采用多芯粒（multi-chiplet）架构，计算单元由台积电N2P工艺制造。微软还同步推出面向智能体负载的Cobalt 200 CPU，相较Cobalt 100性能提升逾50%，智能体调用延迟降低33%。

对微软而言，自研芯片的核心诉求是“每瓦有用Token”与“每美元有用Token”——在推理需求暴涨的背景下压低每次Copilot请求的算力成本。纳德拉同时强调，微软仍会继续在Azure数据中心保留英伟达与AMD的加速器，自研与采购并行。在三大云厂商中，微软此前对英伟达GPU的依赖被认为最深，Maia的扩产正是其补齐自主算力短板的信号。

背景上看，谷歌、亚马逊均已推出各自的自研AI加速器，微软入局最晚但步子最大。随着大模型从训练走向规模化推理与智能体落地，算力成本正成为云厂商竞争的焦点，Maia 300的多吉瓦蓝图也折射出整个行业对“推理经济学”的重新定价。