微软正式发布 Maia 300 AI 加速器，并计划到 2027 年部署超过 100 万枚芯片，以降低对英伟达的依赖。据报道，这款第三代芯片将支持微软内部 AI 服务，相关基础设施预计消耗数吉瓦电力。

微软表示，Maia 300 每兆瓦提供的有效算力比领先 GPU 系统高出约 40%，但未透露具体对比对象。该硬件专为推理（inference）需求设计，即处理训练好模型的响应请求或任务执行，旨在控制日益昂贵的数字助手运行成本。

技术规格与性能

Maia 300 采用芯粒（chiplet）设计，将多个专用小芯片封装在一起。其计算组件采用台积电 2 纳米工艺，其他功能模块则使用成本较低的 3 纳米工艺。每个加速器配备八个 HBM4 内存堆栈，提供 288GB 容量和 18TB/s 带宽，并通过软件管理跨芯粒数据放置以降低能耗。

在机柜层面，每个 Maia 300 机柜容纳 96 个加速器，功耗约 167 千瓦；相比之下，英伟达 GB300 机柜包含 72 个 GPU，功耗约 142 千瓦。微软指出，这些数字反映不同配置，并未展示同等负载下的性能优劣。不过，微软称完整 Maia 300 机柜的令牌吞吐量高达 Maia 200 的七倍，每瓦性能较上一代提升超过 2.5 倍。

微软 Azure 硬件系统与基础设施总裁 Rani Borkar 表示，Maia 300 通过优化整个系统，为每一瓦特电力、每一美元成本和每一字节内存提供更高的智能。

部署路线图

随着部署规模扩大，微软计划将 Maia 作为其产品与服务的主要推理系统。目前，Maia 200 已服务于 Microsoft Copilot 等生产工作负载，GitHub Copilot 和 Microsoft Foundry 预计将在年底前跟进。

根据技术简报，Maia 300 基于以太网的网络可将多达 128 个机柜连接成包含 12,288 个加速器的集群。此外，其液冷系统可移除机柜 80% 以上的热负荷。

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