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来源 ： 内容来自theregister 。
微软从和AMD购买了大量GPU。但展望未来，其领导层希望将其大部分AI工作负载从GPU转移到自研加速器上。
这家软件巨头在自研芯片领域起步较晚。和谷歌多年来一直在研发定制CPU和AI加速器，而直到2023年底才首次公布其Maia AI加速器。
推动这一转型的核心动力是“每美元性能”（performance per dollar），这对超大规模云服务商来说几乎是唯一真正重要的指标。在本周三由CNBC主持的炉边谈话中，微软首席技术官Kevin Scott表示，到目前为止，英伟达提供的性价比最佳，但为了满足需求，他愿意尝试任何可能的选择。
展望未来，Scott表示，微软希望在其数据中心的大部分工作负载中使用自研芯片。
当被问到“长期目标是否是在数据中心主要使用微软自研芯片？”时，Scott回答：“是的，绝对如此。”
他随后对CNBC补充道：“这涉及整个系统设计，包括网络和散热。你必须有自由去做出各种决策，从而真正优化计算能力以适配不同的工作负载。”
在推出首款自研AI加速器Maia 100时，微软就在2023年将OpenAI的GPT-3.5迁移到自家芯片上，从而释放了一部分GPU产能。然而，该芯片仅具备800 teraFLOPS的BF16性能、64GB HBM2e内存和1.8TB/s的内存带宽，远远落后于英伟达和AMD的竞争性GPU。
据报道，微软 reportedly 正在研发第二代Maia加速器，预计将在明年推出，其在计算、内存和互连性能上将更具竞争力。
不过，即便未来微软数据中心中GPU与AI ASIC的占比会发生变化，也不太可能完全取代英伟达和AMD的芯片。
过去几年，和亚马逊已经部署了数以万计的TPU和Trainium加速器。虽然这些芯片帮助它们赢得了一些高端客户（例如Anthropic），但更多时候它们还是用于加速公司自身的内部工作负载。
因此，在这些云平台上，我们仍能看到大规模的英伟达和AMD GPU部署，部分原因是客户依旧需要它们。
需要指出的是，AI加速器并不是微软唯一的自研芯片。雷德蒙德还开发了名为Cobalt的自研CPU，以及一系列平台安全芯片，用于加速密码学处理并保障其庞大数据中心领域内的密钥交换安全。
https://www.theregister.com/2025/10/02/microsoft_maia_dc/?td=
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