微软和英特尔这对“老搭档”再次联手，这次不是为了操作系统，而是直指AI芯片的核心战场！你可能已经听说了，微软正在全力推进自家的AI硬件生态，其中最引人注目的就是第二代AI加速芯片Maia 200。这款芯片原本计划在2025年量产，结果因为设计瓶颈、制造延迟和人力短缺，硬生生推迟到了2026年才正式发布。而更远期的Maia 280，则瞄准2027年推出双芯片配置，野心不小。
那么问题来了，为什么微软要自己造AI芯片？答案很简单：摆脱对供应商的过度依赖。目前，微软Azure云服务中的AI计算任务，绝大多数还是靠英伟达的H100、B200这些Blackwell系列加速器撑着。但英伟达产能紧张、价格高昂，而且全球供应链高度集中于台积电，风险太大。
微软作为全球第二大云服务商，当然不想把命脉交到别人手里。于是，他们从几年前就开始秘密布局自研芯片，包括Cobalt CPU、DPU数据处理器，以及今天的主角——Maia AI加速器。
说到Maia，第一代Maia 100就已经是个“巨无霸”了：
芯片面积高达820平方毫米，比英伟达H100（814 mm²）还要大，内部塞进了1050亿个晶体管！要知道，这几乎已经逼近了EUV光刻机单次曝光的极限尺寸（约858 mm²）。这种“近光罩尺寸”的大芯片，对制造工艺的良率要求极其苛刻——稍微有点缺陷，整片晶圆就报废了。
所以，能敢用这种尺寸做芯片的公司，不是财大气粗，就是对自己的制造伙伴有十足信心。
而这次，微软把赌注压在了英特尔身上。2024年2月，英特尔代工部门（Intel Foundry）高调宣布拿下微软这笔“标志性”订单，将使用其最先进的18A制程（含性能增强版18A-P）来量产Maia 200。这不仅是英特尔代工业务翻身的关键一战，更是美国本土芯片制造能力的一次重要验证。
为什么这么说？因为18A制程可不是普通工艺。它采用了英特尔革命性的RibbonFET晶体管结构——这是全球首个商用的环绕栅极（GAA）技术，比台积电的FinFET更先进；同时还引入了PowerVia背面供电技术，把供电线路挪到芯片背面，从而释放正面空间给信号线路，大幅提升性能、降低功耗，并增强芯片的可扩展性。简单来说，18A不仅性能更强，还能让大芯片跑得更稳、更省电。
更重要的是，这笔合作让微软拥有了一个“美国本土+非台积电”的备选供应链。在当前先进封装产能被台积电垄断的背景下，这简直是战略级的安全网。再加上美国政府正大力扶持英特尔建设本土晶圆厂，微软此举无疑也踩在了政策红利的风口上。
不过，挑战依然巨大。首先，Maia 200的性能预计仍落后于英伟达即将量产的Blackwell系列。虽然微软强调“软硬协同优化”能提升整体效率、降低总拥有成本（TCO），但在纯算力指标上，短期内恐怕难以匹敌。
其次，英特尔18A工艺虽已启动量产，但能否稳定支撑800mm²级别的大芯片良率，仍是未知数。
业内推测，微软和英特尔很可能正在进行“设计-工艺协同优化”（DTCO）循环，不断调整晶体管参数和金属堆叠结构，以匹配Maia的实际工作负载。
此外，为了应对制造风险，微软或许还在芯片设计中加入了冗余计算单元或可修复的MAC模块——就像英伟达在GPU中做的那样。一旦某部分晶体管失效，系统可以自动“熔断”坏区，启用备用单元，从而提升整体良率和产品可用性。这种设计虽然复杂，但对于高价值的数据中心芯片来说，绝对是值得的。
值得一提的是，截至目前，英特尔18A制程对外公布的唯一外部客户就是微软。这不仅说明微软对英特尔的信任，也反映出英特尔代工业务仍处于“爬坡期”。尽管AMD也被传正在与英特尔洽谈代工合作，但真正落地的重量级订单，目前只有这一笔。因此，Maia 200的成功与否，直接关系到英特尔能否在2025-2026年与台积电的N2（2nm）工艺正面抗衡。
如果一切顺利，这或许只是开始。未来，微软的Maia 300甚至更下一代AI芯片，很可能全面转向英特尔生产。届时，一个由美国软件巨头+美国芯片制造巨头组成的“本土AI硬件联盟”将正式成型，彻底改变全球AI基础设施的供应链格局。
最后，我们不得不提的是，微软的硬件团队远比外界想象的强大。虽然大家习惯把它看作一家软件和云服务公司，但事实上，微软内部早已组建了一支顶尖的芯片定义与开发团队，专门针对数据中心场景定制高性能、高能效的专用芯片。Maia项目正是这一战略的核心体现——通过自研AI加速器，实现从底层硬件到上层大模型的全栈优化，最终在成本、性能和可控性上建立长期优势。
总而言之，Maia 200的延期虽令人遗憾，但背后的战略意义远超一款芯片的发布时间。它代表着科技巨头对供应链安全的深度思考，也标志着美国在先进芯片制造领域发起的强势反击。未来几年，我们将看到更多类似的合作与博弈，而这场AI硬件的“军备竞赛”，才刚刚进入高潮。