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过去几年里，谷歌大规模推动其 TPU 的开发工作，计划到 2028 年实现 1200 万至 1500 万的目标。同样作为大型云服务供应商，微软也加大了内部 AI 芯片的开发，近年带来了 Azure Maia 系列 AI 加速器和 Azure Cobalt 系列处理器，希望以更高效、更低成本地适配自身开发的大型语言模型（LLM），满足未来算力的需求。
据 TrendForce 报道，微软最快可能在今年 9 月发布下一代 Maia 300，正在积极与台积电（TSMC）洽谈，以获取足够产能。微软计划 2027 年交付超过 30 万颗 Maia 300 芯片，并规划进一步扩产，积极争取 Anthropic 等主要云服务客户。由于供应受限，微软不一定能达成目标。
台积电长期以来一直是微软的重要合作伙伴，之前的 Maia 200 和 Maia 100 芯片分别采用了台积电的 3nm 和 5nm 工艺制造。这些芯片专注于推理任务，针对大规模 AI 工作负载设计，注重单位成本下的性能表现。相比于谷歌和亚马逊，微软开展内部 AI 芯片开发的时间较为晚一些，部署的规模也要小得多，导致一直处于追赶的状态。
随着 AI 竞赛升温，微软面临着更大的竞争压力。成本效益或许是优势之一优势，微软宣称 Maia 200 的运行成本比起英伟达最新一代芯片便宜 30% 到 40%，内部测试显示 Maia 300 的性能会有进一步提升。
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