微软于 10 月 12 日宣布,自 2027 年起将 Azure Maia 系列 AI 芯片系统的部署扩大至多吉瓦级,并将其定位为主力推理系统。据钛媒体报道,第三代 Maia 300 采用“推理优先”架构,官方称其每兆瓦 Token 吞吐较领先的 GPU 系统高 40%;单机架满配 96 颗加速器,吞吐最高可达上一代 Maia 200 的 7 倍,机架功率 167 千瓦,配备 27.6TB 内存与 1.7PB/s 的互联带宽。有媒体测算,其 2027 年部署规模可能超过 100 万颗。
微软此前已表示,将更多依赖自研 Maia 芯片承担 AI 推理负载,以降低对英伟达 GPU 的依赖。行业分析认为,大厂自研芯片可以在推理阶段将模型、软件与芯片协同优化,摊薄 AI 服务的单位成本。
【AICOR 点评】超大规模云厂商集体把推理负载迁向自研芯片,是“AI 成本结构重写”的信号:推理占比越高,单位 Token 成本的竞争就越像制造业。这提醒国内企业,评估 AI 项目不能只看模型授权费,还要看算力供给结构与长期推理成本曲线,混合调度多家算力会成为更普遍的架构选择。
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