微软将在多年依赖英伟达图形处理器之后，加大自家人工智能芯片的使用力度，这家软件巨头正试图强化其AI技术栈。

微软表示，从周一发布的第三代Maia AI加速器开始，公司将主要依靠自有芯片来处理传入请求。

微软在AI领域最大的优势是Azure云服务，该服务为客户运行一系列模型。其Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot为软件工程师和其他办公人员提供AI驱动服务。公司也在开发自有模型，不过这些模型尚未在由OpenAI、Anthropic和谷歌主导的市场中掀起很大波澜。

芯片领域的新机会来自对先进处理器持续不减的需求，以及市场对多样化选择的偏好。英伟达GPU一直是AI工作负载和模型的标准配置，它们不仅部署在微软现有数据中心，也为OpenAI和Anthropic的模型训练提供支持。

但随着需求继续增长，模型领先者已开始采用多种芯片方案，相关公司包括亚马逊、Advanced Micro Devices、Cerebras、谷歌，以及近几个月来的微软。

在通用用途上，微软已经使用自家的中央处理器，以及英特尔和AMD的芯片。首席财务官Amy Hood上月在高盛的一场会议上表示，使用自家芯片帮助公司“在过去十年里改善了利润率”。

微软于2023年推出首款AI芯片Maia 100。今年1月，公司推出Maia 200；首席执行官Satya Nadella在7月对分析师表示，Maia 200“在性能/美元方面比我们机群中的最新一代硬件高30%”，并称其正在处理OpenAI模型。

微软执行副总裁Scott Guthrie在一篇博客中表示，Maia 300的生产将于2027年开始。微软的目标是部署Maia系列芯片，规模达到多吉瓦。不过，通用经理Alistair Speirs拒绝提供具体时间表。

Speirs说：“我们在这里保留了一点灵活性，因为这个行业变化非常快，我们希望在合适的时间，为我们正在使用的合适模型部署合适的芯片。”

微软预计，每个数据中心机架将装入96颗Maia 300芯片，是Maia 200数量的两倍。与GPU相比，新版本每个机架最多可处理七倍的AI token，每兆瓦可处理的token数量多40%。

Speirs说：“我们需要新的架构，来为我们带来更好的性能，以及更有效地利用我们拥有的电力。你可以把电力理解为像数据中心这样的场景中的运营成本，几乎是直接对应的。”

公司技术研究员Jim Kleewein表示，Microsoft 365 Copilot的部分功能应会因Maia 300而加快。

Evercore ISI分析师在周三发给客户的一份报告中估计，到2027年第一季度，Maia将占微软AI芯片支出的约10%。这些分析师建议买入微软股票。

英伟达仍将是这一布局中的重要一环。英伟达首席执行官Jensen Huang上周出席了微软宣布一款搭载英伟达处理器的Surface笔记本电脑的活动。Speirs说，在模型训练方面，微软也与英伟达和AMD合作。

与谷歌的张量处理单元，或亚马逊的Inferentia和Trainium不同，微软的加速器不能按小时出租给其他公司。

咨询公司Moor Insights and Strategy首席执行官Patrick Moorhead说：“还没有人在微软之外测试过它们。”

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