千亿美元级的AI竞赛正从软件层面向硬件底层延伸。微软对其自研Maia芯片的重注，标志着大型科技公司正试图打破对英伟达的路径依赖。
随着AI模型复杂度提升，推理环节（即生成AI响应所需的计算）的重要性日益凸显。微软希望通过定制芯片降低运营成本、提升性能并掌握更多主动权。这意味着，英伟达的主要客户正逐渐转变为竞争对手。
Maia 300：能效提升40%，2027年规模部署
微软正式发布定制AI加速器Maia 300，并计划于2027年开始部署，将其作为自有产品和服务的主要推理系统。
据微软介绍，与领先的GPU系统相比，Maia 300在每兆瓦功耗下能处理更多AI令牌（tokens），效率提升40%。该芯片设计旨在最小化芯片与内存间不必要的数据移动，以解决AI模型复杂化带来的瓶颈问题。
微软Azure硬件系统与创新发展总裁Rani Borkar表示：“我们将Maia优先用于推理，这是AI算力增长最快、也是微软在成本效率上最具优势的领域。”她强调，这并非“非此即彼”的策略，微软希望在广泛生态系统中，同时深入投资第一方芯片。
需要注意的是，Maia作为主要推理平台的计划仅适用于微软自有服务，未必直接惠及包括OpenAI在内的第三方Azure客户。Borkar警告称，这一转变不会一蹴而就，从2027年开始部署到达到千兆瓦级规模，仍需数年时间。
行业群像：巨头集体寻求“去英伟达化”
微软的行动是行业大趋势的缩影，几乎所有主要AI参与者都在探索英伟达的替代方案：
- 谷歌：多年开发张量处理单元（TPU），最新一代产品已针对训练和推理任务分别优化。
- OpenAI：与博通合作开发Jalapeño芯片，专注推理负载。其首款芯片在某些场景下表现优于英伟达硬件，后续代际产品已在开发中。
- 亚马逊：拥有Trainium系列AI芯片，Anthropic等客户正在使用。OpenAI也在基础设施协议中承诺采用亚马逊定制硅芯片。
- Anthropic：今年8月确认，虽仍依赖英伟达及亚马逊等供应商，但正探索自主芯片设计。
- Meta：推进内部芯片项目，同时继续大量采购英伟达及其他供应商算力。
深层博弈：英伟达地位稳固但隐忧浮现
客户自研芯片并不意味英伟达业务必然流失。英伟达第二季度营收翻倍至960亿美元，显示整体AI算力需求足以容纳多方玩家。目前，微软等竞争对手主要聚焦高利润的推理领域，而英伟达在训练领域仍占据绝对主导。
然而，任何削弱英伟达竞争力的因素都值得警惕。英伟达已开始利用资产负债表为AI基础设施融资，若其核心地位受损，可能影响持续增长能力。
此外，供应链制约依然存在。开发自有芯片的公司仍依赖英伟达所倚重的有限制造产能、先进封装技术和高带宽内存。这意味着，即便减少了对英伟达产品的依赖，也无法完全消除 broader 供应链的限制。
结论显而易见：英伟达仍是AI热潮的核心，但其最大客户正加速掌控驱动自身服务的关键技术，以捕获更多经济利益。