История
13 окт. 2026 г.
Maia 300 от Microsoft усиливает гонку за ослабление позиций Nvidia
Microsoft рассматривает специализированный кремний как способ контролировать стоимость и эффективность ИИ-сервисов, которые она сама эксплуатирует, тогда как сохраняющаяся сила Nvidia в обучении и ограниченная цепочка поставок в отрасли означают, что это диверсификация, а не полный разрыв.
Microsoft уже несколько лет движется к собственным ИИ-чипам. В 2023 году компания представила Maia 100, а в этом году запустила Maia 200 в производственных нагрузках, включая Copilot, GitHub Copilot и собственные модели. Компания утверждает, что предыдущий чип уже является её самой производительной ИИ-инфраструктурой по показателям реальных сервисов.1
12 октября Microsoft представила Maia 300, свой ускоритель третьего поколения, позиционируя чип как ответ на дорогостоящую новую фазу ИИ: рассуждения с длинным контекстом, быстрые диалоговые системы и многошаговые агенты. Глава облачного подразделения компании Скотт Гатри заявил, что конфигурация из 96 чипов может обеспечить до семикратного увеличения пропускной способности по токенам в масштабе стойки по сравнению с Maia 200, выдавая при этом на 40% больше токенов на мегаватт, чем ведущие системы на базе GPU.1
Сатья Наделла назвал это «крупнейшей на сегодня ставкой Microsoft на собственный кремний», заявив, что семейство Maia с 2027 года будет масштабироваться до развёртываний мощностью в несколько гигаватт и станет основной системой инференса для собственных продуктов и сервисов Microsoft.
2 Это различие важно: чипы Microsoft в настоящее время недоступны внешним компаниям для аренды через Azure, и это обязательство не распространяется автоматически на таких клиентов, как OpenAI.3
Эта стратегия — не столько декларация независимости от Nvidia, сколько попытка получить больше рычагов влияния. Microsoft ожидает, что производственные развёртывания Maia 300 начнутся в 2027 году, однако руководители подчёркивают, что компания хочет сохранять гибкость, подбирая подходящий кремний для каждой модели. Nvidia и AMD останутся партнёрами по нагрузкам обучения, где Nvidia сохраняет доминирующее положение.4
Это разделение отражает более широкую борьбу на рынке ИИ-чипов. Google, Amazon, OpenAI, Meta и Anthropic также разрабатывают или рассматривают альтернативы, в основном ориентируясь на инференс, где операционные расходы и маржа наиболее уязвимы. Тем не менее выручка Nvidia во втором квартале более чем удвоилась, достигнув $96 млрд, а разработчики специализированных чипов по-прежнему зависят от той же дефицитной цепочки поставок производства, корпусирования и памяти с высокой пропускной способностью.4
Таким образом, Microsoft пытается получить большую долю экономической выгоды от ИИ, не делая ставку на то, что центральная роль Nvidia исчезнет в ближайшее время.