微軟Maia 300目標2027年量產30萬顆台積電晶片

微軟計劃今年秋季推出Maia 300 AI加速器，並正與台積電協商2027年交付超過30萬顆晶片——這是目前量產中數萬顆Maia 200晶片的十倍規模，據兩位知情人士透露。

「微軟持續投資客製化晶片，作為我們長期AI基礎設施策略的一部分，」微軟Azure Maia總經理Andrew Wall表示。「我們預期Azure Maia部署將能支援以吉瓦（GW）計量的AI工作負載。」

上月微軟向投資人披露，Maia 200晶片在運行OpenAI和微軟模型時，營運成本比輝達旗艦加速器低30%至40%。據知情人士透露，專為微軟自家模型設計的Maia 300表現更佳。該公司最終希望獲得超過100萬顆Maia 300晶片，但面臨供應限制以及與台積電持續進行的產能協商。

此次擴產將縮小與谷歌的差距。摩根士丹利估計，谷歌今年將生產超過300萬顆TPU晶片，明年達500萬顆。微軟的Cobalt CPU產品線已獲OpenAI和Adobe採用，部署於超過25個資料中心，為其客製化矽晶片策略提供了有力佐證。

Maia 200起步緩慢 vs. 雄心壯志

Maia 200的推出進度落後於預期。該晶片去年因早期測試未達內部目標而遭延遲，截至上月底僅部署於美國兩個資料中心，據知情人士透露。執行長納德拉（Satya Nadella）6月表示，已有兩個資料中心投入運營，公司計劃擴大部署範圍，包括海外市場。

與競爭對手的差距相當明顯。谷歌的TPU產品線已獲多家大型客戶採用，且谷歌已開始對外銷售TPU晶片。亞馬遜的Trainium同樣獲得市場關注。而Maia 200的唯一使用者只有微軟自己。

策略上的急迫性可追溯至納德拉2022年的一封電子郵件，該郵件後來透過法律程序公開，他在信中寫道：「我們只是輝達之上的一層薄薄外殼，所有智慧財產權都掌握在OpenAI手中。」該郵件提到，一個業務部門因在Azure上運行OpenAI模型的成本，預計次年將虧損40億美元。

台積電產能與輝達依賴

Maia 300的生產計畫依賴於台積電。台積電正同時將3奈米產能提升至2026年第四季初每月18萬片晶圓——比原訂時程提早兩到三個月——並加快台中1.4奈米晶圓廠的建設。台積電的產能至2026年及2027年均已被輝達、超微、博通及超大規模資料中心客戶的需求預訂，使得微軟的30萬顆訂單成為一場激烈的產能分配競爭。

微軟的備選方案是將更多內部AI工作負載轉移至Maia，同時繼續以溢價向Azure客戶出租輝達晶片。公司的MAI-Cyber-1-Flash模型，一款小型內部專用模型，目前承擔微軟約90%的漏洞掃描工作負載，將其運算成本削減約一半——這證明內部矽晶片和模型可以取代租用的頂尖產能。

納德拉表示，微軟自家AI晶片可帶來最高40%的效率提升。如果Maia 300能在規模化部署中兌現這一承諾，Azure AI基礎設施的經濟效益將產生重大轉變——每年可能為GPU採購成本節省數十億美元。

微軟的Maia擴產計畫若能實現，將降低公司對輝達定價權的依賴，並改善Azure利潤率。與此同時，輝達面臨一個結構性問題：隨著超大規模資料中心廠商開發自家替代方案，其資料中心營收集中度將面臨更大挑戰。台積電則無論如何都將受惠，因為微軟的Maia以及輝達的Blackwell和Rubin平台都在其晶圓廠生產。

本文僅供參考，不構成投資建議。