В понедельник Microsoft представила Azure Maia 300, третье поколение своего собственного семейства ускорителей искусственного интеллекта, и заявила, что этот чип обеспечит развертывание нескольких гигаватт в Azure, начиная с 2027 года. Это важный шаг в стремлении компании выполнять больше своих рабочих нагрузок искусственного интеллекта на собственном кристалле, а не на графических процессорах Nvidia.
Заявление, сделанное в блоге Скоттом Гатри, исполнительным вице-президентом группы Cloud + AI компании Microsoft, позиционирует Maia 300 как основную систему вывода для собственных продуктов и услуг Microsoft. Это происходит на фоне более широкой отраслевой гонки за создание индивидуальных чипов искусственного интеллекта — сдвиг, который мы внимательно отслеживаем в наших постоянных репортажах о последних разработках в области искусственного интеллекта, поскольку гиперскейлеры работают над снижением затрат на обслуживание искусственного интеллекта в больших масштабах.
По данным Microsoft, Maia 300 рассчитана на передачу на 40% больше токенов на мегаватт по сравнению с ведущими системами на базе графических процессоров. Компания заявляет, что в полной конфигурации с 96 ускорителями чип обеспечивает в семь раз большую пропускную способность токенов в масштабе стойки, чем его предшественник Maia 200.
Создан для вывода с нуля
Microsoft описывает Maia 300 как «архитектуру, основанную на выводах», предназначенную для рабочих нагрузок с длинным контекстом, интенсивным использованием памяти и декодированием — шаблоны, которые доминируют в современных чат-помощниках, системах рассуждения и многоэтапных агентах искусственного интеллекта.
Подсистема памяти чипа использует восемь стеков HBM4, обеспечивающих пиковую пропускную способность 18,0 терабайт в секунду в тепловом конверте мощностью 950 Вт. Встроенная SRAM рассматривается как программно-управляемая блокнот, который, по словам Microsoft, снижает нагрузку на HBM и позволяет хранить больше данных ближе к вычислительным блокам.
Maia 300 также переходит на многочиплетную конструкцию, в которой вычисления, функции контроллера памяти и ввода-вывода разделены на отдельные кристаллы, при этом вычислительные чиплеты изготавливаются на технологическом узле N2P TSMC. Поддержка расширенных форматов низкой точности MXFP4 призвана сократить как потребности в вычислительной памяти, так и хранилище KV-кэша, позволяя увеличить контекстные окна и повысить пропускную способность при том же бюджете мощности.
Что касается сети, Microsoft рассматривает сеть как расширение архитектуры потока данных чипа. Специальный транспорт ИИ обеспечивает масштабируемую связь между ускорителями и стойками через инфраструктуру на базе Ethernet, образуя то, что компания описывает как единую топологию, которая масштабируется от одной стойки до развертываний в масштабе центра обработки данных.
Числа в стоечном масштабе
По данным Microsoft, на уровне стойки 96 ускорителей Maia 300 работают в диапазоне мощности 167 киловатт, обеспечивая 27,6 терабайт емкости HBM и 1,7 петабайт в секунду совокупной пропускной способности в масштабируемой области. Компания утверждает, что такая плотность позволяет ей обслуживать больше одновременных взаимодействий ИИ и выполнять большие рабочие нагрузки на каждой стойке.
Maia 200 уже в производстве
Maia 300 следует за Maia 200, которую Microsoft представила в январе 2026 года и которая уже обслуживает производственные рабочие нагрузки, включая Microsoft Copilot. По данным компании, Maia 200 также станет основой GitHub Copilot и Microsoft Foundry к концу 2026 года и будет работать с моделями OpenAI, собственными моделями Microsoft MAI и ведущими семействами моделей с открытым исходным кодом.
Microsoft заявляет, что Maia 200 развертывается в США, Европе и Австралии, обеспечивая до 1,7 раз больше токенов на ватт для встроенных функций искусственного интеллекта в Teams, Copilot и Microsoft 365 по сравнению с ведущей инфраструктурой графических процессоров, которую она заменила. Гатри писал, что опыт эксплуатации Maia 200 напрямую повлиял на конструкцию Maia 300.
Вместе эти два поколения предназначены для поддержки широкого набора сервисов Microsoft AI: многоэтапная агентская работа с помощью инструментов кодирования GitHub, обслуживание облачных моделей через Microsoft Foundry, создание логических выводов и генерация данных для команды моделирования MAI, а также чувствительные к задержкам рабочие процессы Dragon Copilot, которые направлены на снижение административной нагрузки на врачей.
Снижение зависимости от Nvidia
Стратегическим подтекстом объявления являются усилия Microsoft по снижению своей зависимости от Nvidia, чьи графические процессоры доминируют в обучении и выводах искусственного интеллекта во всей отрасли. Агентство Reuters сообщило, что Microsoft планирует «масштабное развертывание» собственных чипов как способ сократить расходы, в то время как CNBC представил это внедрение как прямой шаг по сокращению зависимости компании от оборудования Nvidia — одних из самых дорогих и ограниченных в поставках компонентов в разработке искусственного интеллекта.
Ценовая политика Nvidia стала проблемой для советов директоров всей облачной индустрии, и стандартным ответом на нее стал заказной кремний. TPU Google, линейки Trainium и Inferentia Amazon, а также чипы MTIA Meta преследуют одну и ту же цель: специализированное оборудование, настроенное на конкретные рабочие нагрузки каждой компании. Программа Microsoft Maia, начавшаяся с презентации Maia 100 в ноябре 2023 года, стала ее участником в этой гонке.
Для Microsoft экономика проста: каждый токен, обслуживаемый собственным чипом, является токеном, который не несет в себе маржи Nvidia. Поскольку объемы выводов ИИ в сервисах Copilot, Microsoft 365, GitHub и Azure AI растут, даже частичная замена приводит к существенной экономии при гипермасштабировании.
Что будет дальше
Microsoft заявила, что промышленное развертывание Maia 300 начнется в 2027 году, и посоветовала читателям ознакомиться с опубликованным техническим документом, где подробно описаны архитектурные детали. Компания также заявила, что подробнее расскажет о своей кремниевой стратегии и более широкой дорожной карте развития инфраструктуры на конференции Microsoft Ignite 2026, которую она проводит в Сан-Франциско, а также онлайн.
Сможет ли Maia 300 ослабить доминирование Nvidia, еще неизвестно — новейшие архитектуры Nvidia по-прежнему лидируют по производительности, а Microsoft продолжает закупать оборудование Nvidia в огромных масштабах. Но траектория ясна: крупнейший в мире облачный оператор намерен обслуживать все большую долю мировых токенов ИИ на чипах, которые он разработал сам.
---
Будьте впереди ИИПолучайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.
Подробнее новости AI →
