המסע של מיקרוסופט לעולם שבבי ה-AI המותאמים אישית החל בנובמבר 2023. כך נראים הדורות השונים:
תוכנית Maia נתקלה בקשיים משמעותיים בשלב ה-200. הייצור ההמוני של שבב "Braga" התעכב בשישה חודשים לפחות, מ-2025 ל-2026 . דיווחים שונים מייחסים את העיכוב למספר גורמים מצטברים:
הכישלון אילץ את מיקרוסופט לכייל מחדש את מפת הדרכים שלה, כולל דחיית העיצובים השאפתניים יותר "Braga-R" ו-"Cleato" לשנת 2028 או מאוחר יותר .
Maia 300 מייצג שינוי מהותי מניסוי פנימי לזמינות חיצונית. הפרטים המרכזיים:
מיקרוסופט נמצאת בעמדת השלמה. גם לגוגל וגם לאמזון יש כבר תוכניות שבבים מותאמים אישית בשלות ומתקדמות יותר מבחינת זמינות והיקף:
גוגל (TPU) — התוכנה המבוגרת והמפותחת ביותר. TPU Trillium (v6e) זמין באופן נרחב ב-Google Cloud, ו-TPU v7 "Ironwood" הוא הדור האחרון. TPU v5p של גוגל מניע את אימון Gemini בקנה מידה עצום (אשכולות של 8,960 שבבים) . גוגל מדווחת על תמורה טובה בערך פי 4 למחיר לעומת שימוש ב-H100 לעומסי LLM, מה שהעלה את שולי הרווח של Google Cloud ל-36% .
אמזון (Trainium/Inferentia) — Trainium2 ו-Trainium3 מוכנים לייצור וזמינים ב-AWS באמצעות מופעי EC2 Trn. Trainium3 הפך לזמין באופן כללי בכנס re:Invent בדצמבר 2025. אמזון מצטיינת באמצעות הפצה – היא משכירה את יכולת Trainium גם ל-Anthropic וגם ל-OpenAI, ובכך תורמת לצמיחה של 37% ב-AWS .
ההבדל המרכזי עבור מיקרוסופט: השבבים של גוגל ואמזון כבר זמינים ישירות ללקוחות הענן כיכולת מחשוב שניתן לשכור. ה-Maia 100 ו-200 של מיקרוסופט היו ברובם 'שבויים' – שימשו רק לעומסי עבודה פנימיים של מיקרוסופט . עם Maia 300, מטרתה של מיקרוסופט היא לצמצם פער זה ולהפוך את השבב להצעה ציבורית ב-Azure, ולא רק לתשתית פרטית .
Maia 300 מגיע לאחר פתיחה מעורערת – עיכובי ה-Maia 200 חשפו חולשות בתכנון, בכוח אדם ובביצוע. ההימור של מיקרוסופט הוא שהדור השלישי יגיע סוף סוף להיקף ולפתיחות של ה-TPU של גוגל וה-Trainium של אמזון. אם יעמוד ביעד של מעל 300,000 יחידות ויספק את תוספות היעילות המובטחות, הוא יוכל לשנות משמעותית את כלכלת תשתית ה-AI של מיקרוסופט ולתת ללקוחות Azure אלטרנטיבה אמיתית ל-Nvidia. עם זאת, נותר המתמודד הזוטר במרוץ שבו לגוגל ואמזון כבר יש תוכניות סיליקון מותאמות אישית מוכחות וזמינות באופן נרחב.