微软推出 Azure Maia 300 自研 AI 芯片
微软发布第三代 AI 芯片 Maia 300，同时 Maia 200 正式上线，为 Copilot 提供算力支持。
微软于周一（10 月 12 日）发布了第三代自研 AI 加速器 Maia 300，并宣布 Maia 200 已进入量产阶段，正在为 Copilot 及其他微软云服务提供算力支持。
微软云与 AI 执行副总裁 Scott Guthrie 在博客文章中表示，公司计划于 2027 年以多吉瓦级规模扩展其 Azure Maia 处理器系列的部署，将 Maia 定位为微软产品与服务的核心推理系统。
微软表示，Maia 200 已部署于其位于美国、欧洲和澳大利亚的数据中心，每瓦 token 吞吐量比领先的图形处理器（GPU（图形处理器））基础设施高出最多 1.7 倍，并为 Microsoft Teams、Copilot 和 Cowork 的内置 AI 功能提供算力。据 Guthrie 的博客文章，该芯片预计将在年底前为 GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry（一个用于开发、部署和管理 AI 应用与智能体的平台）提供算力支持。
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据该博客文章介绍，Maia 300 计划于 2027 年投入量产部署，采用推理优先架构，针对“长上下文、内存密集型和解码密集型 AI 工作负载”进行了优化。微软表示，该芯片预计每兆瓦 token 吞吐量比领先的基于图形处理器（GPU）的系统高出 40%，在完整的 96 加速器机架中，机架级 token 吞吐量可达 Maia 200 的 7 倍。
与其他超大规模云服务商一样，微软在 AI 工作负载方面仍严重依赖 Nvidia 和 AMD 的图形处理器（GPU）。与此同时，过去几年微软一直在构建自研芯片，以提升其基础设施和云服务的性能与效率。
与 Amazon Web Services 通过公有云实例提供 Trainium 和 Inferentia 芯片、Google Cloud 提供其 TPU 访问权限不同，微软尚未通过 Azure 实例将 Maia 开放给客户工作负载。在周一的博客文章中，微软未说明未来是否会改变这一策略。
Moor Insights & Strategy 副总裁兼首席分析师 Matt Kimball 表示，由于微软主要将 Maia 用于内部工作负载，其竞争格局不同于超大规模云服务商之间的传统芯片战争。这关乎微软及其他云服务商如何更快、更高效、更可靠地交付服务。
Kimball 表示：“这对客户有利，因为他们获得了更优质的服务；对云服务商也有利，因为他们以更低的成本实现这一切，意味着更高的利润。”
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Kimball 表示，Maia 300 似乎代表着微软定制芯片战略向前迈出的重要一步。“Maia 100 是一次概念验证。随后 200 问世，他们解决了在 100 中发现的问题。它们正在为 GitHub 和 Copilot 提供支持，”他说。“这验证了他们所做的设计选择，而 300 正是他们表示‘让我们大干一场’的地方，这就是你在 Maia 300 上看到的情况。”
Kimball 指出，微软计划以数吉瓦规模部署 Azure Maia 系列，这表明其基础设施将在全球范围内得到广泛采用。
“它将被非常广泛地用于支持他们在全球各地的工作负载，”他说。
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芯片与硬件撰稿人
Wylie Wong 是一名记者和自由撰稿人，专注于技术、商业和体育领域。他此前曾在 CNET、Computerworld 和 CRN 工作，热衷于报道和了解技术行业的进步与不断变化的动态。在体育方面，Wylie 是《Giants: Where Have You Gone》的合著者，这是一本关于前旧金山巨人队球员今昔去向的书。他此前曾为《圣何塞水星报》创办并撰写巨人队博客，近年来则乐于撰写技术与体育交叉领域的内容。
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原文来源：Datacenter Knowledge
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