Все публикации
1 мин чтения
Инфраструктура12 октября 2026 г.

Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании

⚡️ Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании С 2027 года компания масштабирует семейство Maia до развёртываний на несколько гигаватт, и Maia станет основной системой инференса для её собственных продуктов и сервисов. Заодно…

Machinelearning·Telegram — AI Machine Learning Big Data
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 01.⚡️ Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании С 2027 года компания масштабирует семейство Maia до развёртываний на несколько гигаватт, и Maia станет основной системой инференса для её собственных продуктов и сервисов. Заодно…
AI QAZAQSTAN
KZ·AI F65A
Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании

⚡️ Microsoft делает ставку на свои чипы: Maia станет основной платформой инференса компании С 2027 года компания масштабирует семейство Maia до развёртываний на несколько гигаватт, и Maia станет основной системой инференса для её собственных продуктов и сервисов. Заодно представили Maia 300. По заявлению Microsoft, новый чип выдаёт на 40% больше токенов на ватт, чем ведущие системы на GPU. Предыдущее поколение уже в работе. Maia 200 развёрнута в США, Европе и Австралии, и в Teams и Copilot она даёт до 1,7 раза больше токенов на ватт. При гигаваттных масштабах главная метрика уже токены на ватт, а не пиковые терафлопсы: от неё зависит, во сколько обходится каждый ответ Copilot. Свой чип под свой инференс снижает зависимость от Nvidia и даёт контроль над всем стеком, от железа до модели. Тот же путь раньше прошли Google с TPU и Amazon с Trainium. Ранее сообщалось, что Microsoft ищет у TSMC мощности примерно под 300 тысяч чипов Maia 300. При этом от GPU компания не отказывается и обещает по-прежнему ставить в свой парк лучшие решения со всего рынка. https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/ @ai_machinelearning_big_data

Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →