該公司表示，在部分主流人工智能基準測試中，Maia 200 的計算性能達到亞馬遜網絡服務公司（Amazon Web Services Inc.）最先進的 Trainium 處理器的三倍，同時在其他一些測試中表現優于谷歌公司（Google LLC）最新的張量處理單元（TPU）。

Maia 200 是 2023 年推出的 Maia 100 芯片的繼任產品，其設計初衷是讓最強大的大型語言模型以更快速度運行，且具備更高的能效。該芯片集成了超過 1000 億個晶體管，以 4 位精度運行時可提供超過 10 拍浮點運算 / 秒（petaflops）的算力，8 位精度下的算力約為 5 拍浮點運算 / 秒，相較于初代定制芯片實現了顯著升級。

微軟稱，這款芯片主要面向人工智能推理工作負載設計。推理指的是運行已訓練完成的人工智能模型的過程，隨著該技術日益成熟，推理已成為人工智能運營成本中愈發重要的組成部分。

據微軟透露，Maia 200 已在愛荷華州得梅因市的數據中心投入運行，支撐的負載包括 Copilot 365、OpenAI 集團（OpenAI Group PBC）的 GPT-5.2 模型以及其人工智能超級智能團隊（AI Superintelligence team）的多個內部項目。該公司計劃在未來幾周內，在鳳凰城的數據中心設施部署更多 Maia 200 芯片。

Maia 200 的推出，加速了主流云服務提供商自主研發定制人工智能處理器的趨勢 —— 這類芯片將作為英偉達公司（Nvidia Corp.）圖形處理器（GPU）的替代方案。目前，英偉達 GPU 仍承擔著全球絕大多數人工智能工作負載，但這類產品價格高昂且需求極為旺盛。近十年前，谷歌憑借其張量處理單元（TPU）率先開啟了這一趨勢；亞馬遜的 Trainium 芯片目前已迭代至第三代，第四代也即將推出。

微軟在這場競賽中入局較晚，其首款邁亞（Maia）芯片直到 2023 年的微軟技術大會（Ignite）上才正式亮相。不過，盡管處于追趕態勢，微軟方面表示，邁亞 200 芯片與微軟 Copilot 等人工智能模型及應用的深度集成，使其在諸多工作負載中具備顯著優勢。相較于初代邁亞芯片，這一代產品更明確地聚焦于推理任務而非訓練任務，這一優化使其性價比提升了 30%。

成本已成為公有云服務提供商之間的核心差異化競爭點 —— 原因在于，這些廠商為推進人工智能項目正消耗著巨額資金。訓練人工智能模型的成本通常是一次性或周期性的支出，但推理成本卻是持續產生的。因此，微軟、谷歌和亞馬遜均在努力壓低產品定價，以與英偉達的圖形處理器（GPU）展開價格競爭。

此外，微軟宣布將向第三方開發者開放合作渠道，推出全新軟件開發工具包（SDK），助力開發者針對邁亞 200 芯片優化其人工智能模型。該工具包已于今日啟動早期預覽。