微软正押注自研芯片突破，试图摆脱对英伟达的深度依赖。

据科技媒体The Information周一报道，两名知情人士透露，微软计划于今年秋季发布新一代自研AI芯片Maia 300，最早或于下月公开亮相，并正与台积电洽谈2027年交付逾30万枚芯片的产能合同——相较于当前一代Maia 200区区数万枚的产量，这是一次数量级的跃升。与此同时，微软正积极与Anthropic等大型云客户就使用Maia芯片展开谈判。

这一扩张计划的核心驱动力在于成本优势。微软上月向投资者披露，Maia 200芯片在运行OpenAI及微软自有模型时，运营成本较英伟达尖端芯片低30%至40%；据知情人士称，专为微软模型优化设计的Maia 300表现更为出色。即便无法拿下大客户，微软的备用方案亦是将更多内部AI工作负载转移至Maia，同时继续向Azure云客户出租高价英伟达芯片。

然而，微软在自研芯片赛道上仍明显落后于谷歌和亚马逊。谷歌TPU和亚马逊Trainium已赢得多家大客户采用，谷歌甚至开始向外部客户销售TPU；而目前，Maia 200的使用者仅有微软自身，且截至上月底，仍只在美国境内两座数据中心运行。

Maia 200起步迟缓，扩产雄心受限

Maia 200的落地进程明显逊于预期。该芯片去年因早期测试未能达到内部目标而延期，此后仅在少数微软数据中心部署。

微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）今年6月曾表示，已有两座数据中心投入使用，并计划向更多数据中心推广，包括海外部署，但据一名知情人士称，截至上月底，实际情况仍停留在美国境内的两座数据中心，并无进展。

相比之下，竞争对手的规模优势悬殊。

据摩根士丹利估算，谷歌今年TPU芯片产量计划超过300万枚，明年更将达500万枚。微软正在洽谈的Maia 300逾30万枚订单，与此差距显著。

押注Maia 300，目标剑指百万量级

尽管如此，微软并未收缩野心。

报道称，微软最终希望为Maia 300争取逾百万枚的产能，但受制于零部件供应及与台积电正在进行的产能谈判，实际规模存在不确定性。

微软Azure Maia总经理Andrew Wall在声明中拒绝就具体产量计划置评，但表示微软最终希望生产以吉瓦为单位计量的Maia芯片。

他说："微软持续投资定制芯片，作为我们长期AI基础设施战略的组成部分。我们预计Azure Maia部署将支持以吉瓦计量的AI工作负载需求。"通常而言，需要数吉瓦电力的数据中心可容纳数百万枚AI芯片。

在潜在客户方面，据The Information此前报道，Anthropic已与微软就未来使用Maia芯片展开数月谈判。微软的吸引力主要来自成本端：公司内部测试显示，Maia 300在运行微软自有模型方面的性价比尤为突出。

摆脱英伟达的战略驱动

自研芯片背后，是纳德拉多年来的核心战略关切。在一封2022年发出、后经司法程序公开的电子邮件中，纳德拉曾写道："我们现在只是英伟达之上薄薄的一层，所有知识产权都在OpenAI手中"，并提及微软某业务部门"明年将亏损40亿美元"。

据一名知情人士称，纳德拉指的是在Azure上运行OpenAI模型的高昂成本——微软彼时既无法掌控芯片成本，也无法掌控AI模型本身，而这正是此后自研芯片与自有模型两条线并进的战略起点。

目前，微软仍主要依赖英伟达芯片运行旗下大部分AI软件，包括驱动Copilot的MAI模型。Maia的商业化路径，是将内部工作负载逐步迁移至自研芯片，并最终以更具竞争力的成本说服外部客户跟进。

Cobalt CPU异军突起，自研硅片另辟蹊径

值得注意的是，相较于Maia的坎坷进程，微软另一条自研芯片线——Cobalt中央处理器——近期展现出更强劲的市场牵引力。微软上周宣布，OpenAI、Adobe等大型客户已在全球逾25座数据中心采用Cobalt。

Cobalt属于传统CPU范畴，与英伟达GPU及Maia等AI专用芯片有所不同，但在当前AI基础设施需求爆发的背景下，CPU需求同样大幅攀升。Cobalt的阶段性成功，为微软的自研硅片整体战略提供了一定背书，也为Maia的后续推进积累了客户信任基础。

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