الذكاء الاصطناعي

مايكروسوفت تكشف عن شريحة Maia 300 لتقليل الاعتماد على إنفيديا

تسعى مايكروسوفت إلى تعزيز استقلاليتها التقنية عبر إطلاق شريحة Maia 300، التي تعد بتحسينات كبيرة في كفاءة تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي وتقليل الاعتماد على المعالجات الخارجية.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 12 أكتوبر 2026 · آخر تحديث: 12 أكتوبر 2026 · 4 دقائق قراءة

مايكروسوفت تكشف عن شريحة Maia 300 لتقليل الاعتماد على إنفيديا — الصورة: The Verge

إطلاق الجيل الثالث من Maia

أعلنت مايكروسوفت رسمياً عن شريحة Maia 300، وهي الجيل الثالث من شرائح الذكاء الاصطناعي التي تصنعها داخلياً. صُممت هذه الشريحة لتكون النظام الأساسي للاستدلال (Inference) في منتجات وخدمات الشركة، مما يعكس تحولاً استراتيجياً نحو تقليل الاعتماد على الموردين الخارجيين مثل إنفيديا وAMD. لا تقتصر مزايا Maia 300 على تحسين التكلفة والكفاءة في تشغيل أعباء العمل السحابية فحسب، بل إنها تتمتع أيضاً بقدرات محسنة للتعامل مع أحدث نماذج الاستدلال والمهام الوكيلية (Agentic tasks) المعقدة. ويمكن الرجوع إلى The Verge للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

تحسينات الكفاءة والأداء

تبدأ مايكروسوفت في نشر شريحة Maia 300 في بيئات الإنتاج الفعلية خلال عام 2027، مع تركيز تصميمي واضح على الكفاءة الطاقية والحسابية. صرح سكوت غوثري، نائب الرئيس التنفيذي لمجموعة السحابة في مايكروسوفت، بأن الشركة تتوقع أن توفر Maia 300 زيادة بنسبة 40% في عدد الرموز (Tokens) المعالجة لكل ميقواط مقارنة بأنظمة GPU الرائدة الحالية. وأضاف غوثري أن التكوين الكامل الذي يضم 96 معالجاً تسريعياً يحقق حتى 7 أضعاف معدل إنتاج الرموز على مستوى الرف (Rack-scale) مقارنة بسابقتها Maia 200. ويمكن الرجوع إلى Notepad للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

الاستقلالية عن الموردين الخارجيين

تهدف هذه التحسينات في الكفاءة إلى تمكين مايكروسوفت من الاعتماد بشكل رئيسي على شرائحها الداخلية في المستقبل القريب، بدلاً من الاستمرار في شراء كميات كبيرة من معالجات إنفيديا وAMD. أكد غوثري أن الشركة ستوسع عائلة Azure Maia لتشمل نشرات متعددة الجيغاواط بدءاً من عام 2027، مما يجعل Maia النظام الأساسي للاستدلال في منتجات مايكروسوفت وخدماتها. هذا التحول يهدف إلى تحقيق سيطرة أكبر على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتقليل التكاليف التشغيلية على المدى الطويل.

الانتقال من Maia 200 إلى 300

تعتبر Maia 300 الخليفة المباشر لشريحة Maia 200، التي كانت قد أُعلنت في يناير الماضي. تعمل Maia 200 بالفعل في أعباء عمل الذكاء الاصطناعي الإنتاجية عبر منصات مايكروسوفت، بما في ذلك Microsoft Copilot وGitHub Copilot وMicrosoft Foundry، بالإضافة إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة. وصف غوثري Maia 200 بأنها أفضل بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أداءً في أسطول الشركة، بناءً على مقاييس العالم الحقيقي لخدمات الذكاء الاصطناعي. أما Maia 300 فهي نظام ذكاء اصطناعي متكامل مصمم خصيصاً لأنواع أعباء العمل الناشئة، مثل الاستدلال طويل السياق، والتجارب الحوارية الحساسة للزمن، والمهام الوكيلية المستمرة متعددة الخطوات.

معمارية Chiplet المتقدمة

تعتمد مايكروسوفت على معمارية Chiplet جديدة للحصول على مكاسب الكفاءة الحيوية. تُبنى شريحة Maia 300 على عقدة العملية N2P من شركة TSMC، حيث تفصل هذه المعمارية بين وظائف الحساب، ومسيطر الذاكرة، ووظائف الإدخال والإخراج. أوضح فريق الأجهزة والبنية التحتية في Azure أن هذا الفصل يزيد من مساحة السيليكون المخصصة لأداء الحساب، ويسمح لكل وظيفة باستخدام التقنية الأنسب لدورها، مما يعزز الأداء العام ويقلل من استهلاك الطاقة.

الدور في استراتيجية نماذج الذكاء الاصطناعي

تُعد Maia 300 جزءاً أساسياً من جهود مايكروسوفت في تطوير نماذجها الخاصة للذكاء الاصطناعي، وقد تساعد الشركة في تحقيق هدفها المتمثل في اللحاق بركب المنافسين مثل Google DeepMind وOpenAI وAnthropic. صرح مصطفى سليمان، الرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي في مايكروسوفت، بأن الشركة يجب أن تعمل عبر كامل المكدس التقني، وصولاً إلى مستوى السيليكون. وأضاف سليمان أنه على هذا النطاق، تحتاج مايكروسوفت إلى منصة تملكها وتصممها بشكل مشترك مع نماذجها، مما يجعل تشغيل نماذج مايكروسوفت على شريحة Maia أولوية حاسمة لفريقه.