قدمت Microsoft يوم الاثنين Azure Maia 300، وهو الجيل الثالث من عائلة مسرعات الذكاء الاصطناعي الداخلية الخاصة بها، وقالت إن الشريحة ستثبت عمليات نشر متعددة جيجاوات عبر Azure بدءًا من عام 2027 - وهي خطوة رئيسية في جهود الشركة لتشغيل المزيد من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على السيليكون الخاص بها بدلاً من وحدات معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia.

هذا الإعلان، الذي تم نشره في منشور مدونة بواسطة سكوت جوثري، نائب الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft لمجموعة Cloud + AI، يضع Maia 300 كنظام الاستدلال الأساسي لمنتجات وخدمات Microsoft الخاصة. إنه يأتي وسط سباق صناعي أوسع لبناء شرائح ذكاء اصطناعي مخصصة، وهو تحول نتتبعه عن كثب في تغطيتنا المستمرة لأحدث تطورات الذكاء الاصطناعي حيث يعمل المتوسعون الفائقون على ترويض تكلفة خدمة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع.

وفقًا لمايكروسوفت، تم تصميم Maia 300 لتقديم رموز إضافية بنسبة 40% لكل ميجاوات مقارنة بالأنظمة الرائدة المعتمدة على وحدة معالجة الرسومات. في تكوين كامل مكون من 96 مسرّع، تقول الشركة إن الشريحة توفر ما يصل إلى سبعة أضعاف إنتاجية الرمز المميز على نطاق الحامل من سابقتها، Maia 200.

مصمم للاستدلال من الألف إلى الياء

تصف Microsoft Maia 300 بأنها بنية "الاستدلال أولاً" التي تستهدف أعباء العمل ذات السياق الطويل والمكثفة للذاكرة والمثقلة بفك التشفير - وهي الأنماط التي تهيمن على مساعدي الدردشة الحديثين وأنظمة الاستدلال ووكلاء الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات.

يستخدم النظام الفرعي للذاكرة الخاص بالرقاقة ثمانية مجموعات من HBM4 توفر 18.0 تيرابايت في الثانية من عرض النطاق الترددي الأقصى داخل غلاف حراري بقدرة 950 واط. يتم التعامل مع On-die SRAM على أنها لوحة مسودة مُدارة بواسطة البرنامج، والتي تقول Microsoft إنها تخفف الضغط على HBM وتحافظ على المزيد من البيانات بالقرب من وحدات الحوسبة.

ينتقل Maia 300 أيضًا إلى تصميم متعدد الشرائح يقسم وظائف الحوسبة ووحدة التحكم في الذاكرة ووظائف الإدخال/الإخراج إلى قوالب منفصلة، ​​مع تصنيع الشرائح الحسابية على عقدة عملية N2P الخاصة بشركة TSMC. يهدف دعم تنسيقات MXFP4 منخفضة الدقة المحسنة إلى تقليص احتياجات ذاكرة الحوسبة وتخزين ذاكرة التخزين المؤقت KV، مما يسمح بنوافذ سياق أكبر وإنتاجية أعلى ضمن نفس ميزانية الطاقة.

ومن ناحية الشبكات، تتعامل Microsoft مع الشبكة باعتبارها امتدادًا لبنية تدفق البيانات الخاصة بالرقاقة. يوفر نقل الذكاء الاصطناعي المخصص اتصالات واسعة النطاق عبر المسرعات والرفوف عبر البنية التحتية القائمة على شبكة إيثرنت، مما يشكل ما تصفه الشركة بهيكل موحد يتوسع من حامل واحد إلى عمليات النشر على نطاق مركز البيانات.

أرقام على نطاق الرف

على مستوى الرفوف، تقول Microsoft إن 96 مسرعًا من طراز Maia 300 تعمل ضمن غلاف طاقة بقدرة 167 كيلووات، مما يوفر 27.6 تيرابايت من سعة HBM و1.7 بيتابايت في الثانية من إجمالي عرض النطاق الترددي عبر مجال التوسع. وتقول الشركة إن هذه الكثافة تتيح لها خدمة المزيد من تفاعلات الذكاء الاصطناعي المتزامنة وأعباء عمل أكبر من كل حامل.

Maia 200 قيد الإنتاج بالفعل

يتبع Maia 300 Maia 200، الذي قدمته Microsoft في يناير 2026 والذي يخدم بالفعل أعباء عمل الإنتاج، بما في ذلك Microsoft Copilot. وفقًا للشركة، ستدعم Maia 200 أيضًا GitHub Copilot وMicrosoft Foundry بحلول نهاية عام 2026، وتدير نماذج OpenAI ونماذج MAI الخاصة بشركة Microsoft وعائلات النماذج الرائدة مفتوحة المصدر.

تقول Microsoft إن Maia 200 يتم نشره في جميع أنحاء الولايات المتحدة وأوروبا وأستراليا، مما يوفر ما يصل إلى 1.7 مرة من الرموز المميزة لكل واط لميزات الذكاء الاصطناعي المضمنة في تجارب Teams وCopilot وMicrosoft 365 مقارنة بالبنية التحتية الرائدة لوحدة معالجة الرسومات التي حلت محلها. كتب جوثري أن الخبرة التشغيلية من Maia 200 شكلت بشكل مباشر تصميم Maia 300.

يهدف الجيلان معًا إلى تشغيل مجموعة واسعة من خدمات الذكاء الاصطناعي من Microsoft: العمل الوكيل متعدد الخطوات خلف أدوات ترميز GitHub، والنموذج السحابي الذي يخدم من خلال Microsoft Foundry، والاستدلال وتوليد البيانات لفريق نموذج MAI، وسير عمل Dragon Copilot الحساس لزمن الاستجابة الذي يهدف إلى تقليل العبء الإداري للأطباء.

تقليل الاعتماد على نفيديا

والنص الاستراتيجي للإعلان هو جهود مايكروسوفت لتقليل اعتمادها على Nvidia، التي تهيمن وحدات معالجة الرسوميات الخاصة بها على تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال عبر الصناعة. وذكرت رويترز أن مايكروسوفت تخطط لنشر ضخم لرقائقها الخاصة كوسيلة لكبح التكاليف، في حين قامت CNBC بتأطير عملية الطرح كخطوة مباشرة لخفض اعتماد الشركة على أجهزة Nvidia – وهي بعض المكونات الأكثر تكلفة والمحدودة العرض في بناء الذكاء الاصطناعي.

أصبحت قوة تسعير Nvidia مشكلة في مجالس الإدارة عبر الصناعة السحابية، والسيليكون المخصص هو الاستجابة القياسية. تسعى وحدات TPU من Google، وخطوط Trainium وInferentia من Amazon، وشرائح MTIA من Meta، إلى تحقيق نفس الهدف: أجهزة متخصصة تم ضبطها وفقًا لأعباء العمل المحددة لكل شركة. ويعد برنامج Maia من مايكروسوفت، والذي بدأ مع Maia 100 الذي تم الكشف عنه في نوفمبر 2023، هو دخولها في هذا السباق.

بالنسبة لمايكروسوفت، فإن الاقتصاد واضح ومباشر: كل رمز مميز يتم تقديمه بواسطة شريحة داخلية هو رمز لا يحمل هامش إنفيديا. مع تزايد أحجام استدلال الذكاء الاصطناعي عبر خدمات Copilot وMicrosoft 365 وGitHub وAzure AI، يُترجم حتى الاستبدال الجزئي إلى وفورات كبيرة على نطاق واسع.

ما يأتي بعد ذلك

وقالت مايكروسوفت إن عمليات نشر إنتاج Maia 300 ستبدأ في عام 2027، ووجهت القراء إلى ورقة فنية منشورة للحصول على التفاصيل المعمارية. وقالت الشركة أيضًا إنها ستشارك المزيد حول إستراتيجيتها للسيليكون وخريطة طريق البنية التحتية الأوسع الخاصة بها في Microsoft Ignite 2026، الذي تستضيفه في سان فرانسيسكو وعبر الإنترنت.

يبقى أن نرى ما إذا كان Maia 300 قادرًا على إضعاف هيمنة Nvidia - فلا تزال أحدث معماريات Nvidia تقود الأداء الخام، وتستمر Microsoft في شراء أجهزة Nvidia على نطاق هائل. لكن المسار واضح: يعتزم أكبر مشغل سحابي في العالم تقديم حصة أكبر من رموز الذكاء الاصطناعي في العالم على الرقائق التي صممتها بنفسها.

---

ابقَ في طليعة الذكاء الاصطناعي

احصل على آخر الأخبار والتحليلات والإنجازات في مجال الذكاء الاصطناعي — كل ذلك في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →