微軟加碼自研晶片，劍指擺脫Nvidia依賴
根據美國科技媒體《The Information》8月10日報導，微軟計畫最快在9月發表次世代AI晶片Maia 300，這是繼2023年11月首款Maia晶片問世後，微軟在自研AI運算晶片路上的最新一步。消息人士指出，微軟已與台積電洽談產能，目標在明年出貨超過30萬顆，出貨規模較前一代大幅提升。
微軟自研AI晶片的動機並不難理解：Nvidia GPU價格高昂、供貨吃緊，長期仰賴單一供應商也讓雲端巨頭在議價與產能調度上處於被動。包括Google、Amazon在內的雲端服務商，近年都加快自研晶片腳步，微軟的Maia系列正是同一場「去Nvidia化」競賽的一員。只是相較Google TPU、Amazon Trainium已進入成熟迭代，微軟的自研晶片進度明顯落後——上一代Maia 200採用台積電3奈米製程，但實際出貨規模始終不如預期，也讓微軟在說服自家雲端大客戶採用自研晶片這件事上，說服力打了折扣。
說服Anthropic是關鍵一役
報導特別提到，微軟這次擴大Maia產能的一大目標，是要說服包括Anthropic在內的重要雲端運算客戶採用自家晶片，而非全數仰賴Nvidia。這個細節頗值得玩味：Anthropic既是微軟Azure的重要客戶，也是Nvidia的長期採購夥伴，若微軟能成功讓Anthropic的部分工作負載轉移到Maia平台，等於在AI晶片版圖上撬開一道缺口，也將是微軟自研晶片策略是否成功的重要指標。
不過，AI晶片並非單純的硬體規格競賽，還牽涉到軟體生態系的成熟度。Nvidia的CUDA生態經營超過十五年，開發者工具鏈完整，這正是Nvidia護城河最深之處。微軟若要讓客戶心甘情願把訓練或推論任務搬到Maia上，除了拚產能與價格，還得補齊軟體相容性與效能調校的最後一哩路。
台積電再添一張訂單，先進封裝需求同步升溫
從供應鏈角度看，微軟與台積電洽談產能一事，也再次印證台積電在先進製程與封裝上的不可取代地位。無論是Nvidia、AMD、Google、Amazon或微軟，幾乎所有頭部AI晶片設計公司最終都得排隊等台積電產能，這也是為什麼近期台積電財報屢創新高、資本支出持續加碼的重要背景。對台灣供應鏈而言，微軟這類新客戶的加入，除了晶圓代工本身，先進封裝、測試等後段環節同樣可望雨露均霑。
值得留意的是，微軟目前並未證實Maia 300的具體製程節點，是否延續3奈米、或跳級採用更先進製程，仍待9月發表會揭曉。以AI晶片普遍追求更高算力密度與能效比的趨勢來看，市場预期微軟不無可能採用台積電更先進的製程或3D封裝技術，藉此在效能上拉近與Nvidia最新架構的差距。
雲端巨頭自研晶片，成本與話語權的雙重盤算
微軟加碼自研AI晶片，本質上是一場關於成本結構與供應鏈話語權的長期布局。當AI資料中心建置成本持續攀升，向Nvidia採購GPU的支出占雲端業者資本支出比重愈來愈高，自研晶片即便初期效能未必能與旗艦GPU匹敵，仍能在特定工作負載（如推論任務）上提供更具成本效益的選擇，同時降低對單一供應商的依賴風險。
這場競賽的下一步觀察重點，將是9月微軟正式發表會公布的具體規格、實際效能表現，以及市場最關心的——究竟有多少雲端大客戶，願意把工作負載從Nvidia平台轉移到微軟自家晶片上。
資料來源：科技新報（technews.tw）