История
12 окт. 2026 г.
Maia 300 от Microsoft нацелена на позиции Nvidia в сфере ИИ
Microsoft представляет Maia 300 как путь к более дешевому и энергоэффективному ИИ в огромном масштабе, сохраняя при этом гибкость своей чиповой стратегии. Стремление компании ослабить позиции Nvidia реально, однако, как отмечает независимый аналитик, ее проприетарные ускорители еще не столкнулись с внешними клиентами.
Новейшая попытка Microsoft продвинуть ИИ-чипы — это не столько полный разрыв с Nvidia, сколько рассчитанная попытка взять под контроль самую затратную часть бума ИИ: обслуживание моделей в крупном масштабе.
С 2023 года до начала 2026 года — закладка основы. Microsoft представила первый ускоритель Maia в 2023 году, а затем в январе показала Maia 200. По словам компании, чип второго поколения уже обеспечивает работу производственных нагрузок, включая Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry и собственные модели Microsoft. В июле Сатья Наделла сообщил аналитикам, что Maia 200 обеспечила «на 30% более высокую производительность на доллар» по сравнению с новейшим оборудованием в парке Microsoft.1
Октябрь 2026 года — более крупная ставка. Недавно анонсированная Maia 300 призвана стать «основной системой ИИ-инференса» во всех продуктах и сервисах Microsoft, а ее промышленное развертывание намечено на 2027 год.2 Глава облачного направления Microsoft Скотт Гатри заявил, что полная стойка из 96 ускорителей сможет обеспечить до семи раз большую пропускную способность по токенам, чем Maia 200, выдавая при этом «на 40 процентов больше токенов на мегаватт по сравнению с ведущими системами на базе GPU».2
Это заявление об эффективности лежит в основе аргументации Microsoft: энергопотребление дата-центров напрямую превращается в эксплуатационные расходы. Компания заявляет, что с 2027 года расширит Maia до развертываний мощностью в несколько гигаватт — обязательство, которое Наделла назвал «нашей крупнейшей на сегодняшний день ставкой на собственный кремний» Microsoft.
3
2027 год — независимость со звездочкой. Maia предназначена главным образом для инференса — ответов на запросы пользователей, — а не для замены всех систем Nvidia в инфраструктуре Microsoft. GPU Nvidia по-прежнему заполняют дата-центры Microsoft и остаются центральными для обучения моделей; Microsoft также сотрудничает с AMD для этой задачи. Генеральный менеджер Microsoft Алистер Спирс заявил, что компания хочет использовать «подходящий кремний для подходящих моделей» на быстро меняющемся рынке.1
Ограничения столь же очевидны. В отличие от кастомных чипов Google и Amazon, Maia нельзя арендовать внешним клиентам облачных сервисов. Патрик Мурхед из Moor Insights and Strategy выразился прямо: «Никто еще не тестировал их за пределами Microsoft».1