Microsoft下一代AI晶片Maia 300傳9月亮相　向台積電爭取逾30萬顆產能

Microsoft自研AI晶片布局準備進入下一階段。《The Information》報導，Microsoft最快將於今年9月發表新一代AI晶片Maia 300，並與台積電洽談大規模生產安排，目標是在2027年取得超過30萬顆產能，長期甚至希望把供應規模提高至100萬顆以上。Microsoft尚未正式公布發表日期及採購數量。

Maia系列是Microsoft降低對Nvidia依賴的重要計畫。生成式AI快速發展後，Microsoft不僅為OpenAI提供運算資源，也把Copilot導入Windows、Microsoft 365、Azure及企業軟體服務。這些產品需要大量AI推論與模型訓練能力，使資料中心晶片採購成本大幅攀升。

Microsoft過去主要向Nvidia採購GPU，但Nvidia晶片價格高、交貨期長，供應量又受到全球大型科技公司競爭。Google擁有TPU、Amazon發展Trainium與Inferentia，Meta也投入自研加速器；Microsoft若沒有自己的晶片平台，將更難掌握成本、供貨及資料中心部署節奏。

上一代Maia 200採用台積電3奈米製程，主要面向AI模型推論及雲端工作負載。新一代Maia 300預料將進一步提升運算效能、記憶體頻寬與能源效率，使Microsoft能在Azure資料中心處理更多Copilot及OpenAI模型服務。自研晶片也可針對自家軟體和網路架構進行最佳化，不必完全遵循通用GPU設計。

不過，晶片設計完成不代表可以立即大量部署。Microsoft仍須取得台積電先進製程產能、高頻寬記憶體、先進封裝及伺服器零組件。AI晶片供應鏈的每一個環節目前都面臨激烈競爭，Nvidia、AMD、Google、Amazon及Meta都在爭取相同或相近的製造資源。

報導所指2027年超過30萬顆的目標，若能實現，代表Maia將從小規模內部驗證走向大批量商業部署；長期取得百萬顆產能的構想，則顯示Microsoft希望自研晶片成為Azure的固定基礎設備，而不是單純作為Nvidia供應不足時的替代方案。

但Microsoft短期內不太可能完全放棄Nvidia。Nvidia的CUDA軟體生態系仍是全球AI開發的重要標準，企業客戶與研究機構已建立龐大的應用基礎。Microsoft較可能採取多軌策略，一方面持續採購Nvidia與AMD晶片，另一方面把適合的內部工作負載逐步轉移至Maia。

自研晶片能否真正降低成本，還取決於良率、耗電量、軟體相容性及實際使用率。若產量不足或開發工具不成熟，即使晶片本身效能提升，也難以迅速取代既有GPU。Microsoft還必須投入編譯器、網路系統及開發環境，讓工程團隊可以更容易把模型移植至Maia平台。

Maia 300若在9月如期登場，市場關注的不只會是效能數字，而是Microsoft能取得多少台積電產能、何時開始大規模部署，以及能否讓Azure的AI服務成本真正下降。這場競爭已不只是晶片公司之間的較量，也成為大型雲端服務業者控制AI基礎建設與獲利能力的關鍵戰場。

（圖片來源：AI生成）