核心要点
- 微软于周一发布了其 Maia 300 AI 芯片，并计划从下一个日历年（2027年）开始，将其 Maia 芯片的部署规模扩大到多吉瓦级别。
- 彭博行业研究分析师 Mandeep Singh 表示，微软的芯片"远未达到"谷歌 TPU 或英伟达的水平，这使得 Alphabet 在定制芯片竞赛中处于领先地位。
- 截至 2026 年 6 月的财年，微软的资本支出达到 1160 亿美元，几乎是四年前水平的 5 倍，而英伟达的毛利率已连续三个财年保持在 70% 以上。
- 微软将 Maia 与基于 GPU 的系统进行对比，因此真正的考验在于，当明年大规模部署开始后，其资本支出和英伟达订单的情况将如何变化。
微软 (MSFT) 刚刚做出了其首席执行官萨提亚·纳德拉所说的"我们在自家芯片上迄今为止最大的赌注"。
周一，纳德拉在 X 上发帖 称，微软将从下一个日历年（2027年）开始，将其 Maia 芯片"扩展到多吉瓦级别的部署"，"使其成为我们自身产品和服务的主要推理系统。" 他表示，新的 Maia 300"与领先的基于 GPU 的系统相比，每瓦特性能提升 40%。"
这直接瞄准了 英伟达 (NVDA)。
彭博行业研究分析师 Mandeep Singh 对此印象不深。在被问及 Maia 是否会威胁英伟达时，他在 周一的一期彭博行业研究播客节目 中表示，微软及其同行"在将自家芯片整合到技术栈方面仍然远远落后。"
他补充道："它们远未达到谷歌 TPU 或英伟达的水平。"
这使得微软在其自身的芯片故事中成了"第三者"。
谷歌制定了游戏规则
Singh 的观点是，Alphabet (GOOG) 已经做到了微软现在才开始规模化的事情。他称谷歌的垂直整合是"值得效仿的范本"。他指出，谷歌已经发展到第八或第九代 TPU，并且现在为训练和推理分别制造专用芯片。
谷歌还将其 TPU 出租给外部客户，因此这些芯片除了服务于谷歌自身产品外，还能创造收入。
与此同时，在大力投资 AI 期间，Alphabet 的营业利润率从 2022 年的 26.5% 上升至 2025 年的 32.0%。
这其中有多少来自 TPU，外界无法从数据中分离出来，而且广告业务贡献了很大一部分。尽管如此，这正是你期望一家拥有更多自家 AI 技术栈的公司所呈现的利润率趋势。
英伟达的溢价是目标
自研芯片的原因是为了停止支付英伟达的高昂价格。英伟达的毛利率在过去三个财年都超过了 70%，这对于一家硬件制造商来说非常高。
微软正以前所未有的速度向数据中心投入资金，这使得英伟达的高溢价难以忽视。其资本支出从截至 2022 年 6 月的财年的 239 亿美元，攀升至截至 2026 年 6 月的财年的 1160 亿美元。
即使将这部分预算中的一小部分从英伟达的 GPU 转移到 Maia，也能节省大量资金。这就是为什么 Singh 说微软必须坚持下去。他说，如果不这样做，"在可预见的未来，他们将依赖英伟达。"
Maia 200 已经开始出货
公平地说，Maia 是真实存在的。纳德拉表示，Maia 200 已经在美国、欧洲和澳大利亚部署，"在 Teams 和 Copilot 的体验中，每瓦特性能提升高达 1.7 倍。" 微软表示，该芯片还能运行 OpenAI 的模型及其自家的 MAI 模型。
不过，看看这些性能提升是与什么对比的。无论是 1.7 倍还是 40%，都是将 Maia 与"领先的基于 GPU 的系统"进行比较，因此基准是英伟达的硬件。微软的数据中没有一项将 Maia 与 TPU 进行比较，而谷歌的 TPU 是 Singh 设定的标杆。1.7 倍也是一个"最高可达"的数字，是在微软自家应用中进行测量的。
纳德拉的帖子还表示，微软将继续"将生态系统中的最新创新引入我们的设备群。" 我将其解读为承诺继续购买其他公司的芯片，包括英伟达的。
目前仍是"第三者"
根据现有证据，Singh 的判断是成立的。随着时间的推移，Maia 应该会削减微软的英伟达账单。但谷歌已经领先数代芯片，并且已经将 TPU 出租给他人，因此 Alphabet 目前在定制芯片竞赛中处于领先地位。微软仍在追赶。
当然，Maia 的多吉瓦级部署要到下一个日历年（2027年）才开始。在那之后的几个季度里，微软的资本支出将显示差距是否在以比 Singh 预期更快的速度缩小。
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