AI每回答一次问题，微软都要支付芯片、电力和网络成本。调用量越大，这笔账越关键。微软因此押注自研加速器Maia：这类芯片专门处理特定任务，少一些通用性，换取更好的成本和能效。微软希望借此降低AI运行成本，也减少对英伟达GPU的依赖。
据Reuters报道，微软发布了新一代Maia 300，并计划下一年部署可能超过100万颗，用于内部AI服务；Axios称，该芯片将在2027年投入生产，逐步成为微软产品和服务的主要推理系统。所谓“推理”，就是训练好的模型实际响应用户请求。微软先把芯片用在自家高频业务里，更容易按内部需求优化。
但投资者真正关心的不是单颗芯片便宜多少，而是总体拥有成本能降多少——服务器、网络、制冷、电力、软件和运维都要算进去。先进制程、封装和高带宽内存仍依赖外部供应链，第三方Azure客户也未必随即迁移。说白了，Maia能否改善利润和现金流，要看整套系统的节省，而不只是芯片报价。