AI速讀
微軟擬於今年秋季推出新一代AI晶片Maia 300，並與台積電洽談2027年30萬枚的交付產能，旨在擺脫對輝達晶片的依賴以降低30%-40%的算力成本。儘管目前量產規模仍遜於Google TPU，但微軟計畫將產能推向百萬級別，並結合已規模化商用的Cobalt CPU經驗，加速自研晶片的商業化落地，以強化其AI基礎設施的競爭力。
9月發佈下一代AI晶片
微軟正全力推進自研AI晶片國產化替代，核心動作是聯合台積電大幅擴產新晶片。
據悉，微軟將於今年秋季推出新一代AI晶片Maia 300，已與台積電深度洽談，鎖定2027年超30萬枚交付產能。
較上代Maia 200數萬枚產能實現大幅躍升，同時微軟正對接Anthropic等企業，推進晶片商用落地。
成本優勢是微軟聯合台積電擴產的核心動力。Maia 200算力成本較輝達高端晶片低30%-40%，全新Maia 300性價比再度升級。
微軟採用雙線佈局策略，逐步將內部AI算力切換至自研晶片，同時保留輝達晶片對外服務，穩定營收。
目前微軟Maia晶片商業化進度滯後Google、亞馬遜競品，上代Maia 200僅微軟自用、部署範圍極小。
對比來看，GoogleTPU年產量數百萬枚，而微軟此次依託台積電拿下的30萬枚產能，規模差距明顯。
微軟擴產野心不止於此，其遠期目標是依託台積電產能支援，將Maia 300產能拉升至百萬等級，搭建吉瓦級AI算力叢集，當前產能落地主要受供應鏈與台積電合作談判進度影響。
此番與台積電深度合作擴產自研晶片，是微軟擺脫輝達算力依賴的核心戰略。
2022年起，微軟因高度依賴外部晶片導致成本失控、盈利承壓，確立自研晶片戰略。
目前其主流AI業務仍依賴輝達，本次台積電產能落地將大幅加速自研晶片商業化處理程序。
此外，微軟另一自研Cobalt CPU已實現規模化商用，落地全球25座以上資料中心，服務OpenAI、Adobe等頭部客戶，為微軟聯合台積電推廣Maia AI晶片積累了充足客戶資源與市場經驗。(芯榜)