Maia 300: كيف تقلّل Microsoft اعتمادها على معالجات Nvidia الرسومية بشريحتها الخاصة للذكاء الاصطناعي

أعلنت Microsoft رسميًا عن Maia 300، الجيل الثالث من شريحتها الخاصة للذكاء الاصطناعي، المصممة لتكون نظام الاستدلال الأساسي لخدماتها السحابية ومنتجاتها. يُظهر المُسرِّع الجديد مكاسب واضحة في الكفاءة: زيادة بنسبة 40% في الرموز (tokens) المُخرَجة لكل ميغاواط مقارنةً بأفضل منصات GPU؛ وفي التكوين الكامل المكوّن من 96 مُسرِّعًا، توفّر الشريحة زيادة سبعة أضعاف في معدل نقل البيانات على مستوى الرف (rack) مقارنةً بـ Maia 200. سينطلق الطرح في بيئات الإنتاج عام 2027. تُبنى Maia 300 على عملية تصنيع TSMC N2P من جيل N2، وتستخدم بنية chiplet مبتكرة تفصل بين وظائف الحوسبة وإدارة الذاكرة والإدخال/الإخراج — حيث تُحسَّن كل وحدة وفقًا لدورها. • تفصل البنية الجديدة بين وظائف الحوسبة (compute) ووحدة التحكم بالذاكرة (memory controller) والإدخال/الإخراج (I/O) لتحقيق أقصى كفاءة • تعمل شريحة Maia 200 حاليًا في Microsoft Copilot وGitHub Copilot وMicrosoft Foundry ونماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Microsoft • بحلول عام 2027، ستصبح Maia البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لدى Microsoft لخدماتها السحابية ومنتجاتها

معالج بواسطة الذكاء الاصطناعي من The Verge؛ بتحرير Hamidun News
Maia 300: كيف تقلّل Microsoft اعتمادها على معالجات Nvidia الرسومية بشريحتها الخاصة للذكاء الاصطناعي
المصدر: The Verge. كولاج: Hamidun News.
استمع للمقال
بطاقة الحقائق والأرقام
المعيارالتفاصيل
المصدر الأصليThe Verge ↗
رئيس التحرير
حقيقة رئيسية #1تفصل البنية الجديدة بين وظائف الحوسبة (compute) ووحدة التحكم بالذاكرة (memory controller) والإدخال/الإخراج (I/O) لتحقيق أقصى كفاءة
حقيقة رئيسية #2تعمل شريحة Maia 200 حاليًا في Microsoft Copilot وGitHub Copilot وMicrosoft Foundry ونماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Microsoft
حقيقة رئيسية #3بحلول عام 2027، ستصبح Maia البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لدى Microsoft لخدماتها السحابية ومنتجاتها

Microsoft تكشف عن

Maia 300، ثالث مُسرِّع ذكاء اصطناعي من تصميمها الخاص

أعلنت Microsoft رسميًا عن Maia 300، الجيل الثالث من مُسرِّعها الخاص بالذكاء الاصطناعي. تُقدَّم الشريحة الجديدة بوصفها النظام الأساسي للاستدلال في الذكاء الاصطناعي عبر منظومة منتجات Microsoft وخدماتها السحابية. لا تقتصر Maia 300 على خفض التكلفة وتحسين كفاءة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، بل تتعامل أيضًا بشكل أفضل مع نماذج الاستدلال (reasoning) الحديثة والمهام الوكيلية (agentic).

ستبدأ الشريحة رسميًا العمل في بيئات الإنتاج بدءًا من عام 2027. صمّمت Microsoft الشريحة مع التركيز على أقصى كفاءة في استخدام الطاقة: تستطيع Maia 300 تحقيق زيادة بنسبة 40% في الرموز المُخرَجة لكل ميغاواط مقارنةً بأفضل أنظمة GPU. وفي التكوين الكامل المكوّن من 96 مُسرِّعًا، تحقق الشريحة زيادة سبعة أضعاف في معدل نقل الرموز على مستوى الرف مقارنةً بسابقتها Maia 200.

البنية الجديدة وعملية التصنيع

طوّرت Microsoft شريحة Maia 300 بناءً على بنية chiplet مبتكرة، مبنية على عملية تصنيع TSMC N2P. السمة الأساسية هنا هي الفصل بين الوظائف عبر ثلاثة أنواع من المكوّنات: وحدات الحوسبة (compute)، ووحدة التحكم بالذاكرة (memory controller)، ووظائف الإدخال/الإخراج (I/O). يزيد هذا النهج من مساحة السيليكون المخصصة مباشرة للحوسبة، ويتيح لكل وحدة وظيفية استخدام التقنية الأمثل لدورها بالضبط.

أين تعمل Maia 200 حاليًا، وما هي خطط المستقبل

الجيل السابق، Maia 200، منتشر فعليًا في بيئات الإنتاج ويُظهر أفضل النتائج على مستوى مقاييس خدمات الذكاء الاصطناعي الحقيقية. تعمل على هذه الشريحة:

• Microsoft Copilot • GitHub Copilot • Microsoft Foundry • نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Microsoft

طُوِّرت Maia 300 خصيصًا لأنواع جديدة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي: الاستدلال على سياق طويل (long-context reasoning)، والتجارب التحاورية الحساسة لزمن الاستجابة (latency-sensitive conversational experiences)، والمهام الوكيلية متعددة الخطوات المستمرة (sustained multi-step agentic tasks).

تخطط Microsoft لتوسيع نطاق عائلة Maia إلى عمليات نشر بسعة عدة غيغاواط، بدءًا من عام 2027، وهو ما سيجعل Maia البنية التحتية الأساسية للذكاء الاصطناعي لدى الشركة لجميع منتجاتها وخدماتها السحابية. ستُقلّل هذه الخطوة من اعتماد الشركة على المعالجات الرسومية من Nvidia وAMD.

التكامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة

تُعدّ Maia 300 جزءًا حاسمًا من استراتيجية Microsoft في تطوير نماذجها الخاصة بالذكاء الاصطناعي، التي تتنافس مع حلول Google DeepMind وOpenAI وAnthropic. وبحسب Mustafa Suleyman، رئيس Microsoft AI، تحتاج الشركة إلى التحكّم في كامل الحزمة التقنية — من الخوارزميات وحتى السيليكون. وأوضح Suleyman قائلاً: «على هذا المستوى من الحجم، نحتاج إلى منصّة نملكها ونُطوّرها بشكل مشترك مع نماذجنا. لهذا يُعدّ إطلاق نماذج Microsoft الخاصة بالذكاء الاصطناعي على شريحة Maia أولوية حاسمة لفريقنا».

القصة

أسئلة وأجوبة حول الخبر

ما أبرز التفاصيل حول Microsoft تكشف عن Maia 300، ثالث مُسرِّع ذكاء اصطناعي من تصميمها الخاص؟

أعلنت Microsoft رسميًا عن Maia 300، الجيل الثالث من مُسرِّعها الخاص بالذكاء الاصطناعي. تُقدَّم الشريحة الجديدة بوصفها النظام الأساسي للاستدلال في الذكاء الاصطناعي عبر منظومة منتجات Microsoft وخدماتها السحابية. لا تقتصر Maia 300 على خفض التكلفة وتحسين كفاءة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، بل تتعامل أيضًا بشكل أفضل مع نماذج الاستدلال (reasoning) الحديثة والمهام الوكيلية (agentic). ستبدأ الشريحة رسميًا العمل في بيئات الإنتاج بدءًا من عام 2027. صمّمت Microsoft الشريحة مع التركيز على أقصى كفاءة في استخدام الطاقة: تستطيع Maia 300 تحقيق زيادة بنسبة 40% في الرموز المُخرَجة لكل ميغاواط

ما أبرز التفاصيل حول البنية الجديدة وعملية التصنيع؟

طوّرت Microsoft شريحة Maia 300 بناءً على بنية chiplet مبتكرة، مبنية على عملية تصنيع TSMC N2P. السمة الأساسية هنا هي الفصل بين الوظائف عبر ثلاثة أنواع من المكوّنات: وحدات الحوسبة (compute)، ووحدة التحكم بالذاكرة (memory controller)، ووظائف الإدخال/الإخراج (I/O). يزيد هذا النهج من مساحة السيليكون المخصصة مباشرة للحوسبة، ويتيح لكل وحدة وظيفية استخدام التقنية الأمثل لدورها بالضبط.

ما أبرز التفاصيل حول أين تعمل Maia 200 حاليًا، وما هي خطط المستقبل؟

الجيل السابق، Maia 200، منتشر فعليًا في بيئات الإنتاج ويُظهر أفضل النتائج على مستوى مقاييس خدمات الذكاء الاصطناعي الحقيقية. تعمل على هذه الشريحة: Microsoft Copilot GitHub Copilot Microsoft Foundry نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Microsoft طُوِّرت Maia 300 خصيصًا لأنواع جديدة من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي: الاستدلال على سياق طويل (long-context reasoning)، والتجارب التحاورية الحساسة لزمن الاستجابة (latency-sensitive conversational experiences)، والمهام الوكيلية متعددة الخطوات المستمرة (sustained multi-step agentic tasks). تخطط Microsoft لتوسيع نطاق عائلة Maia إلى عمليات نشر

ZK
جمال حميدون — مدير المنتجات في Alpina Digital ومدير منتج AlpinaGPT. يبني منتجات الذكاء الاصطناعي منذ 2019. بدأ Hamidun News كمشروع شخصي ثم أصبح مُجمِّعًا إنتاجيًا بأكثر من 6000 قارئ.
✦ Hands-On AI Engineering · Hamidun Academy

Build & Ship Production AI Agents Without Boilerplate Code

Start your free 72-hour trial at Hamidun Academy (academy.hamidun.com) — interactive lessons on Claude Code & Cursor, live Tech Radar, and production agent templates.

Start 72h Free Trial →Vibe-Coding Intensive
ما رأيك؟
جارٍ تحميل التعليقات…