微软 10 月 12 日发布第三代自研 AI 加速器 Maia 300。参数表：台积电 N2P（2nm 增强版）工艺、单机架 96 颗芯片、288GB HBM4 显存、带宽 18TB/s，整机架功耗约 167kW，多吉瓦级部署从 2027 年开始。
卖点不是算力，是电费
微软这次强调的不是峰值 FLOPS，而是能效：官方称同等兆瓦电力下，Maia 300 比当前主流 GPU 系统多产出 40% 的 token。换句话说，同样的电费预算，Maia 300 能多跑四成推理量。
这个数字放在微软今年的资本开支里读，味道就完全不一样了——微软今年资本开支预计超过 1750 亿美元。在那种量级下，每兆瓦多 40% token 根本不是性能话题，是电费账。 hyperscaler 自研芯片的叙事已经从"摆脱英伟达"悄悄进化成了"电力才是瓶颈"。
这件事的连锁反应
第一，数据中心选址会继续往电价洼地搬。以后建数据中心先问的不是离用户多近，而是一度电多少钱。第二，API 定价的天花板会被"一度电能出多少 token"锁死——模型再强，电费不划算就发不出去。第三，英伟达的定价权会被一步步蚕食，因为大客户越来越多选择自己造芯片。
Maia 300 2027 年才大规模部署，但方向已经很清楚了：AI 竞赛下半场比的不是谁的芯片快，而是谁的芯片省电。