两名熟知相关规划的知情人士透露
，微软计划在明年大幅增产自研下一代人工智能芯片，希望以此吸引Anthropic等大型云服务商客户采用自家芯片。

　　当前一代自研芯片Maia 200市场接受度偏低 ，但微软仍推进扩产计划 。其中一位知情人士称
，微软计划今年秋季对外正式发布全新Maia 300芯片，最快下月即可亮相
。另一名知情人士表示 ，这家云计算巨头已与芯片代工厂台积电洽谈
，锁定30万片以上Maia 300的代工产能，交付时间定在2027年；该订单规模远超微软迄今为止量产的数万片Maia 200。

　　知情人士补充 ，微软最终目标是拿下超百万片Maia 300的产能
，但芯片零部件供应、与台积电持续进行的产能谈判可能会限制其扩产上限 。

　　落地Maia系列芯片是微软降低对英伟达芯片依赖的核心举措，也是首席执行官萨提亚·纳德拉的首要战略任务
。此前自研之路阻碍重重：去年Maia 200芯片因早期测试未达内部指标延期投产 ，问世至今仅在微软少数数据中心投入使用。

　　微软AzureMaia事业部总经理安德鲁·沃尔在声明中拒绝透露具体量产规划
，但表示微软长远目标是实现吉瓦级算力规模的Maia芯片产能 。沃尔并未给出具体数量与时间节点，而一座多吉瓦供电规模的数据中心 ，通常需要部署数百万颗AI芯片
。

　　“自研定制芯片是微软长期AI基础设施战略的一环。我们不便对外披露具体产量，但现有报道数据无法体现该项目的整体体量 。我们预期AzureMaia芯片集群可承载吉瓦级算力需求的人工智能业务负载
。
”沃尔说道。

　　在自研AI芯片落地进度上
，微软落后于谷歌 、亚马逊等竞争对手 。谷歌
、亚马逊已分别拿下大客户，在自家云业务中部署张量处理单元（TPU）、Trainium训练芯片；谷歌更是对外出售TPU ，允许客户在谷歌自有数据中心以外使用。与之形成对比的是
，迄今为止Maia芯片仅供微软内部自用，用于运行OpenAI大模型与自研MAI基础模型 ，支撑旗下Copilot智能助手软件
。不过
，微软绝大部分AI业务仍依靠英伟达芯片运行。

　　但微软有信心吸引更多客户租用即将推出的Maia 300，Anthropic或将成为潜在客户 ，核心吸引力是更低的使用成本 。据此前报道
，Anthropic数月来一直在和微软洽谈，计划未来采用Maia系列芯片
。

　　纳德拉6月曾表示 ，已有两座数据中心部署Maia 200
，公司计划将其扩容至更多站点，包含海外机房。但知情人士透露 ，截至上月下旬，Maia 200仍仅在美国境内两座数据中心上线 。

　　即便Maia 300未能拿下外部大客户
，微软也留有备用方案：加大内部AI业务对Maia芯片的使用比例，同时继续向Azure云客户出租高价英伟达芯片
。微软上月向投资者披露 ，在运行OpenAI与自家大模型时
，Maia 200的运营成本比英伟达旗舰芯片低30%至40%；知情人士称，专为适配微软大模型优化的Maia 300 ，实际性能表现更进一步。

　　即便微软敲定Maia 300的大订单
，采购规模仍远不及谷歌 、亚马逊等竞品的年度芯片订单量 。摩根士丹利测算显示，谷歌今年计划量产超300万片TPU ，明年产能将提升至500万片
。

　　与此同时
，微软另一自研芯片产品线钴（Cobalt）中央处理器近期取得明显进展。不同于对标英伟达GPU的MaiaAI专用芯片，CPU属于传统处理器品类 ，但当下市场需求同样暴涨 。微软上周透露
，OpenAI
、Adobe等大客户已在全球25座以上数据中心部署钴系列处理器
。

　　近年纳德拉曾私下批评英伟达垄断AI芯片市场。2022年一封后续作为法庭证据公开的邮件中，纳德拉感慨：“现阶段我们只是搭建在英伟达之上的薄薄一层 ，核心知识产权全部掌握在OpenAI手中”，并称微软某未具名业务部门“明年将亏损40亿美元 ” 。

　　近来 尚无法确定亏损对应的具体业务线
，但知情人士表示，纳德拉所指的是在Azure平台运营OpenAI模型的高昂成本 ，根源在于微软无法自主把控芯片与大模型两大核心成本；而微软此后发力自研AI芯片
，正是为解决这两大痛点。