算力与基础设施2026年10月13日

微软发布第三代自研 AI 芯片 Maia 300：2027 年吉瓦级部署，推理能效高约 40%

微软在 OCP 全球峰会发布第三代自研 AI 芯片 Azure Maia 300，宣布自 2027 年起以数吉瓦级规模部署，并使其成为微软产品的主要 AI 推理系统。芯片采用台积电 N2P 工艺与 HBM4 内存，单机柜 96 颗、token 吞吐达上一代 7 倍，微软称每兆瓦推理效率比领先 GPU 系统高出约 40%。上述指标目前均为微软口径，实际量产部署要到 2027 年。

来源：The Next Web：Microsoft says Maia 300 chip will run its AI services from 2027（转述微软官方博客与随文技术论文）原标题：Microsoft says Maia 300 chip will run its AI services from 2027查看原文

图片来源：北京拓实科技原创（AI 生成封面）

发生了什么

当地时间 10 月 12 日，在美国圣何塞举行的 2026 年开放计算项目全球峰会（OCP Global Summit）上，微软发布第三代自研 AI 芯片 Azure Maia 300。微软表示，将从 2027 年起把 Maia 系列大规模部署到「数吉瓦级」规模，并使其成为微软产品与服务的主要 AI 推理系统。消息公布后，微软股价盘中一度上涨超过 1%。

关键指标

Maia 300 采用多芯粒设计，计算芯粒基于台积电 N2P 工艺，并配备 HBM4 高带宽内存
单芯片集成 8 组 HBM4，峰值带宽 18TB/s、容量 288GB，热设计功耗 950 瓦
一个标准机柜集成 96 颗芯片（为 Maia 200 机柜的两倍），整柜功耗约 167 千瓦，最高可提供 Maia 200 机柜 7 倍的 token 吞吐
微软称在 AI 推理任务中，Maia 300 每兆瓦电力处理的 token 数量比领先的 GPU 系统高出约 40%
最多可将 128 个机柜通过以太网互联，组成 12288 颗芯片的单一系统

为什么重要

随着推理需求持续放大，云厂商正通过自研芯片提高能效、控制成本。微软上一代 Maia 200 已在其自有产品中部署，服务 Copilot 并承载 OpenAI 模型与自研 MAI 模型。若 Maia 300 如期落地，微软有望降低对英伟达 GPU 的依赖，并改善 AI 服务的运营经济性；对英伟达而言，则意味着最大云客户正在主动建设替代方案。

不确定之处

微软未说明其「领先 GPU 系统」具体指哪一套配置，40% 的能效优势目前仅为厂商口径；Maia 300 的实际生产部署要到 2027 年才开始，量产规模与良率仍待观察。微软表示将在下月的 Ignite 大会上披露更多 AI 战略。

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