> 数据图表如何才能Azure Maia 200 与主流 AI 加速器规格对比2026-6-21）模型、芯片与云基础设施协同发展，增强对 AI 底层能力的掌控。微软的 AI 布局从应用层向模型训练、推理芯片和超算集群延伸，目标是减少对 OpenAI 模型和英伟达算力的过度依赖通过自研模型、自研芯片以及扩建超算集群，在模型供给和算力成本上获得更多自主权，提高大模型的训练、推理和企业部署效率。 自研模型、推理芯片双线推进，强化模型供给和成本控制。2025 年 8 月，微软发布首个端到端自研大模型系列，包括通用模型 MAI-1-Preview 和语音模型 MAI-Voice-1。其中，MAI-1-Preview 在约 1.5 万张 NVIDIA H100 GPU 上完成训练MAI-Voice-1 仅需单块 GPU 即可生成高保真音频，适用于语音生成和低成本推理场景。2026 年 1 月，公司发布第二代自研 AI 推理加速器 Maia 200，面向大规模 token 生成和推理成本优化，用于降低大规模 AI 工作负载的运行成本。2026 年 36 月，公司进一步发布 MAI-Image-2、MAI-Image-2.5和 Phi-4-Reasoning-Vision-15B，并推出 MAI-Transcribe-1.5、MAI-Voice-2、MAI-Code-1 等新模型，覆盖文本生成图像、图内文字生成和视觉推理等场景。国泰海通科技传媒
