【自研晶片突襲】微軟Maia 300亮相　效能勝GPU系統四成　2027年多吉瓦規模部署

規格大起底：8組HBM4記憶體　288GB容量

根據微軟官方博客披露，每顆Maia 300加速器配備八組HBM4記憶體堆疊，提供二百八十八GB記憶體容量，以及每秒十八TB的峰值記憶體頻寬，整體功耗控制在九百五十瓦之內。晶片當中的運算晶粒（compute chiplet）採用台積電（TSMC）N2P製程生產。微軟表示，一個完整的Maia 300機架可容納九十六顆加速器，整機功耗約一百六十七千瓦，合共提供二十七點六TB高頻寬記憶體及每秒一點七PB的聚合記憶體頻寬。

效能較上代勁升　機架級吞吐量增七倍

效能方面，微軟表示九十六晶片機架所能提供的機架級代幣吞吐量，是上一代Maia 200機架的七倍。Maia 200本身已經做到每瓦產出代幣量較GPU系統多出約一點七倍，而新一代Maia 300則進一步將每兆瓦代幣產出效率，提升至較領先GPU系統多出百分之四十。微軟指出，Maia 300的設計目標主要針對長上下文推理、對延遲敏感的對話體驗，以及多步驟代理（agentic）任務，而現役的Maia 200已經應用於美國、歐洲及澳洲的生產環境，支援Microsoft 365 Copilot、GitHub Copilot及部分OpenAI模型運作。

自研晶片成雲端業者「避險」工具　輝達地位未動搖

報道指出，微軟連同亞馬遜、Google及Meta等大型雲端服務商，近年均積極研發自家人工智能晶片，原因之一是作為「避免過度依賴輝達及超微處理器」的避險策略。市場數據顯示，輝達逾五成收入來自大型雲端業者，意味自研晶片若大規模普及，長遠或對輝達構成一定競爭壓力；不過報道同時強調，現階段輝達的處理器仍然是市場上最供不應求的產品，短期內地位未見明顯動搖。

自研晶片的性能數字固然亮眼，但從實驗室規格走到大規模商用部署，中間仍要跨過量產良率、軟件生態適配及客戶實際使用體驗等多重關卡。對於關注人工智能供應鏈布局的投資者而言，微軟這一步棋能否真正撼動輝達及超微的市場地位，恐怕要留待二零二七年實際部署數據出爐後，才能有更清晰答案。

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