微软计划在2028年前减少对英伟达AI芯片的依赖，专注温和芯片设计

微软代号’Braga’的下一代AI芯片量产时间确认推迟至少6个月，从原计划的2025年推迟至2026年。知情人士透露，芯片设计周期远超预期，存在三大技术硬伤：架构落后、能效比不足及兼容性缺陷[1][2]。

目前微软仅有的Maia 100芯片仍处于内部测试阶段，尚未达到商用部署标准。开发进度滞后导致成本超支，团队面临关键人才流失压力[2][3]。芯片延期加剧了微软对英伟达GPU的临时采购依赖，2024年微软已成为英伟达最大客户之一，年采购额达百亿美元量级[1][4]。

据基准测试数据，Braga芯片即使投产，其算力预计仅为英伟达Blackwell架构的30%-40%，无法满足大模型训练需求。性能落差源于三方面：

• 制程工艺落后：采用5nm制程而非Blackwell的3nm
• 互联技术代差：NVLink带宽仅达竞品40%
• 软件生态缺失：CUDA替代方案成熟度不足[1][2]

此局面迫使微软调整战略：2028年前将转向’模块化芯片设计’路线，通过组合通用计算单元降低研发风险。同时扩大与AMD、英特尔等替代供应商合作，但核心训练任务仍依赖英伟达硬件[2][3]。

微软的挫折折射出全行业困境。谷歌TPU团队同样遭遇核心工程师被英伟达挖角，亚马逊自研芯片进度落后计划18个月。科技巨头的’去英伟达化’运动遭遇三重阻力：

1. 技术迭代速度：AI芯片研发周期约2年，但算法年均迭代3次，专用芯片投产即面临过时风险
2. 生态壁垒：CUDA构筑的软件护城河已形成400万开发者生态
3. 人才争夺：英伟达以3倍薪资挖角竞争对手芯片团队[1][2][3]

当前英伟达市值正逼近4万亿美元，Loop Capital最新目标价升至250美元，对应6万亿美元估值预期。分析师指出：‘垄断地位赋予英伟达绝对定价权，2028年全球AI硬件支出或达2万亿美元’[3]。