Microsoft Reportedly Plans to "Significantly" Boost Production of Next-Gen AI Chips, Negotiating with Taiwan Semiconductor for Delivery of Over 300,000 Units in 2027

微软正押注自研芯片突破，试图摆脱对英伟达的深度依赖。

据科技媒体 The Information 周一报道，两名知情人士透露，微软计划于今年秋季发布新一代自研 AI 芯片 Maia 300，最早或于下月公开亮相，并正与台积电洽谈 2027 年交付逾 30 万枚芯片的产能合同——相较于当前一代 Maia 200 区区数万枚的产量，这是一次数量级的跃升。与此同时，微软正积极与 Anthropic 等大型云客户就使用 Maia 芯片展开谈判。

这一扩张计划的核心驱动力在于成本优势。微软上月向投资者披露，Maia 200 芯片在运行 OpenAI 及微软自有模型时，运营成本较英伟达尖端芯片低 30% 至 40%；据知情人士称，专为微软模型优化设计的 Maia 300 表现更为出色。即便无法拿下大客户，微软的备用方案亦是将更多内部 AI 工作负载转移至 Maia，同时继续向 Azure 云客户出租高价英伟达芯片。

然而，微软在自研芯片赛道上仍明显落后于谷歌和亚马逊。谷歌 TPU 和亚马逊 Trainium 已赢得多家大客户采用，谷歌甚至开始向外部客户销售 TPU；而目前，Maia 200 的使用者仅有微软自身，且截至上月底，仍只在美国境内两座数据中心运行。

Maia 200 的落地进程明显逊于预期。该芯片去年因早期测试未能达到内部目标而延期，此后仅在少数微软数据中心部署。

微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）今年 6 月曾表示，已有两座数据中心投入使用，并计划向更多数据中心推广，包括海外部署，但据一名知情人士称，截至上月底，实际情况仍停留在美国境内的两座数据中心，并无进展。

相比之下，竞争对手的规模优势悬殊。

据摩根士丹利估算，谷歌今年 TPU 芯片产量计划超过 300 万枚，明年更将达 500 万枚。微软正在洽谈的 Maia 300 逾 30 万枚订单，与此差距显著。

尽管如此，微软并未收缩野心。

报道称，微软最终希望为 Maia 300 争取逾百万枚的产能，但受制于零部件供应及与台积电正在进行的产能谈判，实际规模存在不确定性。

微软 Azure Maia 总经理 Andrew Wall 在声明中拒绝就具体产量计划置评，但表示微软最终希望生产以吉瓦为单位计量的 Maia 芯片。

他说："微软持续投资定制芯片，作为我们长期 AI 基础设施战略的组成部分。我们预计 Azure Maia 部署将支持以吉瓦计量的 AI 工作负载需求。"通常而言，需要数吉瓦电力的数据中心可容纳数百万枚 AI 芯片。

在潜在客户方面，据 The Information 此前报道，Anthropic 已与微软就未来使用 Maia 芯片展开数月谈判。微软的吸引力主要来自成本端：公司内部测试显示，Maia 300 在运行微软自有模型方面的性价比尤为突出。

自研芯片背后，是纳德拉多年来的核心战略关切。在一封 2022 年发出、后经司法程序公开的电子邮件中，纳德拉曾写道："我们现在只是英伟达之上薄薄的一层，所有知识产权都在 OpenAI 手中"，并提及微软某业务部门"明年将亏损 40 亿美元"。

据一名知情人士称，纳德拉指的是在 Azure 上运行 OpenAI 模型的高昂成本——微软彼时既无法掌控芯片成本，也无法掌控 AI 模型本身，而这正是此后自研芯片与自有模型两条线并进的战略起点。

目前，微软仍主要依赖英伟达芯片运行旗下大部分 AI 软件，包括驱动 Copilot 的 MAI 模型。Maia 的商业化路径，是将内部工作负载逐步迁移至自研芯片，并最终以更具竞争力的成本说服外部客户跟进。

值得注意的是，相较于 Maia 的坎坷进程，微软另一条自研芯片线——Cobalt 中央处理器——近期展现出更强劲的市场牵引力。微软上周宣布，OpenAI、Adobe 等大型客户已在全球逾 25 座数据中心采用 Cobalt。

Cobalt 属于传统 CPU 范畴，与英伟达 GPU 及 Maia 等 AI 专用芯片有所不同，但在当前 AI 基础设施需求爆发的背景下，CPU 需求同样大幅攀升。Cobalt 的阶段性成功，为微软的自研硅片整体战略提供了一定背书，也为 Maia 的后续推进积累了客户信任基础。