微軟在10月12日至13日舉行的OCP峰會（聖荷西）上發布第三代自研AI加速器Maia 300：採台積電N2P製程，搭載288GB HBM4記憶體，帶寬18TB/s，單晶片功耗950W。公司宣稱每百萬瓦特運算效率較Nvidia高出40%，機架吞吐量較Maia 200提升7倍。
1. 晶片規格
Maia 300採用台積電N2P 2奈米級製程，計算晶粒採3奈米記憶體控制器/IO。288GB HBM4頻寬18TB/s，單晶片功耗950W。96晶片機架總功耗約167kW，相比Nvidia GB300機架（72個GPU，142kW）功耗更高但晶片數量更多。
2. 效能聲稱
微軟宣稱Maia 300每百萬瓦特處理的Token數較Nvidia高出40%，機架吞吐量是Maia 200的7倍（公司自行聲稱，尚未有第三方驗證）。計畫2027年量產逾100萬顆，目前據報正與台積電洽談約30萬顆合約。
3. 戰略意義
微軟年度資本支出超過800億美元，大部分用於採購Nvidia GPU。Maia 300若如期量產，可將Azure AI推論成本顯著降低，並減少微軟對Nvidia單一供應商的依賴。此為美國科技雲端廠商自研晶片策略的重要里程碑。
Maia 300是微軟縮短與Nvidia距離的最具體展示；2027年量產結果將說明一切。
精華 FAQ
Q1：Maia 300的效率優勢具體是多少？
微軟聲稱每百萬瓦特處理的Token數較Nvidia高出40%，機架吞吐量為Maia 200的7倍（公司自行聲稱，尚無第三方驗證）。
Q2：微軟計畫生產多少顆Maia 300？
2027年量產目標逾100萬顆；目前據報正與台積電洽談約30萬顆合約。
Q3：微軟為何要投資自研AI晶片？
微軟年度資本支出超過800億美元，主要用於採購Nvidia GPU。自研晶片可大幅降低Azure AI推論成本並減少單一供應商依賴。
封面圖片：Tom Pavel from San Jose, USA／CC BY 2.0／Wikimedia Commons（已裁切並加上標題）https://commons.wikimedia.org/wiki/File:San_Jose_and_Silicon_Valley_Skyline_Oct_2017.jpg
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