# Microsoft เปิดตัว Maia 300 ชิป AI รุ่นที่ 3 ขยายระบบ Azure Maia ระดับหลายกิกะวัตต์ปี 2027

> Microsoft เปิดตัว Maia 300 ชิปเร่ง AI รุ่นที่ 3 เมื่อ 12 ต.ค. 2026 อ้างโทเคนต่อเมกะวัตต์มากกว่าระบบ GPU ชั้นนำ 40% เริ่มใช้งานปี 2027 เป็นระบบ inference หลัก

- ประเภท: ข่าว · หมวด: Hardware
- เผยแพร่: 2026-10-13T13:23:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-13T13:23:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/hardware/microsoft-maia-300-ai-inference-chip/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- **Microsoft** ประกาศเมื่อ **12 ตุลาคม 2026** ว่าจะขยายตระกูล **Azure Maia** สู่การติดตั้งระดับ**หลายกิกะวัตต์**ตั้งแต่ปี **2027** และให้ Maia เป็นระบบ inference หลักของผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัท
- **Maia 300** ใช้หน่วยความจำ **HBM4 8 ชุด** ความจุ **288 GB** แบนด์วิดท์ **18 TB/s** ในกรอบ TDP **950 วัตต์** ชิปเล็ตประมวลผลผลิตด้วยกระบวนการ **N2P ของ TSMC**
- Microsoft คาดว่า Maia 300 จะได้โทเคนต่อเมกะวัตต์มากกว่าระบบ GPU ชั้นนำ **40%** และแร็กเต็ม **96 ตัว** ให้ throughput ระดับแร็กสูงสุด **7 เท่า**ของ Maia 200
- แร็ก Maia 300 ใช้ไฟ **167 กิโลวัตต์** มี HBM รวม **27.6 TB** และต่อกันเป็น superpod ได้สูงสุด **12,288 ตัว** ด้วยเครือข่าย Ethernet สองชั้น
- **Maia 200** รันงานจริงแล้ว เช่น Microsoft Copilot และกำลังติดตั้งในสหรัฐฯ ยุโรป และออสเตรเลีย ให้โทเคนต่อวัตต์สูงสุด **1.7 เท่า**ของ GPU ชั้นนำในฟีเจอร์ AI ของ Teams และ Copilot ส่วน GitHub Copilot และ Microsoft Foundry ตามมาภายในสิ้นปี

Microsoft เปิดตัว Maia 300 ชิปเร่ง AI ที่ออกแบบเองรุ่นที่ 3 เมื่อวันที่ 12 ตุลาคม 2026 พร้อมประกาศขยายระบบ Azure Maia สู่การติดตั้งระดับหลายกิกะวัตต์ตั้งแต่ปี 2027 Microsoft อ้างว่า Maia 300 ให้โทเคนต่อเมกะวัตต์มากกว่าระบบที่ใช้ GPU ชั้นนำ 40% และจะเป็นระบบ inference หลักของผลิตภัณฑ์และบริการของบริษัท

Scott Guthrie รองประธานบริหารฝ่าย Cloud + AI ของ Microsoft เขียนในบล็อกทางการว่า บริษัท "จะขยายตระกูล Azure Maia สู่การติดตั้งระดับหลายกิกะวัตต์ตั้งแต่ปี 2027 และทำให้ Maia เป็นระบบ inference หลักของผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft" ซึ่งหมายความว่างาน AI ส่วนใหญ่ของ Microsoft จะค่อย ๆ ย้ายจาก GPU ที่ซื้อจากภายนอกมาอยู่บนชิปของตัวเอง

## สเปกหลักของ Maia 300 เทียบกับ Maia 200

Maia 300 ออกแบบโดยยึดงาน inference เป็นหลัก เน้นงานที่ใช้ context ยาว ใช้หน่วยความจำมาก และงานถอดรหัสโทเคน (decode) ที่หนัก Microsoft ให้เหตุผลว่าคอขวดของระบบ inference ขนาดใหญ่ตอนนี้คือการเคลื่อนย้ายข้อมูล มากกว่าพลังประมวลผลดิบ จึงแยกชิปออกเป็นหลายชิปเล็ต (multi-chiplet) ให้ชิปเล็ตประมวลผล ตัวควบคุมหน่วยความจำ และ I/O อยู่คนละชิ้น โดยชิปเล็ตประมวลผลผลิตด้วยกระบวนการ N2P ของ TSMC แผนภาพของ Microsoft แสดงแพ็กเกจที่มีชิปประมวลผลหลัก 1 ชิ้น ชิป I/O 2 ชิ้น ชิปหน่วยความจำ 4 ชิ้น และ HBM4 8 ชุด

| รายการ | Maia 200 (ม.ค. 2026) | Maia 300 (ต.ค. 2026) |
| --- | --- | --- |
| กระบวนการผลิต | TSMC 3 นาโนเมตร | ชิปเล็ตประมวลผลบน TSMC N2P |
| หน่วยความจำ | HBM3e 216 GB | HBM4 8 ชุด 288 GB |
| แบนด์วิดท์หน่วยความจำ | 7 TB/s | 18 TB/s |
| พลังประมวลผล FP4 | มากกว่า 10 petaFLOPS | 13.8 POPS |
| พลังประมวลผล FP8 | มากกว่า 5 petaFLOPS | 6.9 POPS |
| แบนด์วิดท์ scale-up (สองทาง) | 2.8 TB/s | 3.2 TB/s |
| TDP ของชิป | 750 วัตต์ | 950 วัตต์ |
| คลัสเตอร์ใหญ่สุด | 6,144 ตัว | superpod 12,288 ตัว |
| เริ่มใช้งาน | ใช้งานจริงแล้ว | ปี 2027 |

[เอกสารเจาะลึกสถาปัตยกรรม](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deep-dive-into-azure-maia-300-architecture/) ของทีม Azure Hardware ระบุว่า เมื่อเทียบกับ Maia 200 รุ่นใหม่มี FLOPs มากกว่า 36% แบนด์วิดท์ HBM 2.5 เท่า แบนด์วิดท์ scale-up มากกว่า 14% ความจุหน่วยความจำมากกว่า 33% และแบนด์วิดท์ HBM ต่อวัตต์ราว 2 เท่า นอกจากนี้ยังเพิ่มรูปแบบตัวเลขความละเอียดต่ำอย่าง MXFP4 แบบปรับปรุงและการเก็บข้อมูลต่ำกว่า 3 บิต เพื่อลดขนาดข้อมูลและ KV cache ทำให้รองรับ context ยาวขึ้นในกรอบพลังงานเท่าเดิม

![ตารางสเปกของ Maia 300 ที่ Microsoft เผยแพร่พร้อมประกาศ](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/microsoft-maia-300-ai-inference-chip/maia-300-specifications.webp?v=9800b1e6) _(ภาพ: Microsoft)_

## แร็ก Maia 300 รวม 96 ตัวในไฟ 167 กิโลวัตต์

ระดับระบบ แร็ก Maia 300 หนึ่งตู้มีชิปเร่ง 96 ตัวในถาด 24 ถาด ถาดละ 4 ตัว ซึ่งเป็นความหนาแน่นสองเท่าของแร็ก Maia 200 ใช้ไฟรวม 167 กิโลวัตต์ มี HBM รวม 27.6 TB และแบนด์วิดท์ HBM รวม 1.7 PB/s Microsoft อ้างว่าในแร็กเต็ม 96 ตัว Maia 300 ให้ throughput ระดับแร็กสูงสุด 7 เท่าของ Maia 200 และประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงสุด 2.5 เท่า

![ถาดเซิร์ฟเวอร์ Maia 300 มองจากด้านบน มีชิปเร่ง 4 ตัวบนแผงวงจรเดียว](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/microsoft-maia-300-ai-inference-chip/maia-300-server-tray.webp?v=cb4a9f45) _(ภาพ: Microsoft)_

เครือข่ายของ Maia 300 แบ่งเป็นสองชั้นบนพื้นฐาน Ethernet พร้อมโปรโตคอลรับส่งข้อมูลสำหรับงาน AI ที่ Microsoft พัฒนาเอง

- **ชั้นแรกในแร็ก** ชิปในถาดเดียวกันต่อตรงถึงกัน และใช้สวิตช์ ASIC 6 ตัวในถาดสวิตช์ระบายความร้อนด้วยของเหลว 3 ถาด เชื่อมชิปทั้ง 96 ตัวด้วยลิงก์ไฟฟ้าเป็นหนึ่ง pod
- **ชั้นที่สองข้ามแร็ก** สวิตช์ชั้นที่สองต่อแร็กได้สูงสุด 128 แร็กด้วยลิงก์แสง เป็น superpod 12,288 ตัว ชิปแต่ละตัวส่งข้อมูลถึงชิปใดก็ได้ใน superpod สูงสุด 750 GB/s เมื่อมีชิปเพียงบางส่วนที่สื่อสารข้ามแร็ก
- **ไฟและความร้อน** แร็กใช้บัสบาร์ 50 โวลต์ ไฟเข้าสองทางพร้อมสวิตช์สลับอัตโนมัติ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวรับภาระความร้อนกว่า 80% ของแร็ก ส่วนที่เหลือใช้อากาศ

![ตู้แร็ก Maia 300 ที่มีถาดเซิร์ฟเวอร์และท่อระบายความร้อนด้วยของเหลวอยู่ข้างกัน](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/microsoft-maia-300-ai-inference-chip/maia-300-rack-system.webp?v=7ea0c06e) _(ภาพ: Microsoft)_

## Maia 200 รันงานจริงอยู่แล้ว ก่อน Maia 300 มาถึง

Maia 200 เปิดตัวเมื่อ 26 มกราคม 2026 ตอนนี้รันงานจริงของ Microsoft แล้ว รวมถึง Microsoft Copilot และงานพัฒนาโมเดลของทีม MAI ส่วน GitHub Copilot และ Microsoft Foundry จะตามมาภายในสิ้นปี บล็อกของ Guthrie ระบุว่า Maia 200 รันได้ทั้งโมเดลของ OpenAI โมเดล MAI ของ Microsoft เอง และโมเดลโอเพนซอร์สตระกูลหลัก กำลังติดตั้งในสหรัฐฯ ยุโรป และออสเตรเลีย และให้โทเคนต่อวัตต์สูงสุด 1.7 เท่าของโครงสร้าง GPU ชั้นนำสำหรับฟีเจอร์ AI ใน Microsoft Teams, Copilot และ Cowork

ตอนเปิดตัว Maia 200 Microsoft ระบุว่าแต่ละชิปมีทรานซิสเตอร์มากกว่า 140,000 ล้านตัว ให้พลังประมวลผล FP4 มากกว่า 10 petaFLOPS และเปิดทดลองชุดพัฒนา Maia SDK ที่รองรับ PyTorch และคอมไพเลอร์ Triton ให้นักพัฒนาภายนอก

## ทำไม Maia 300 สำคัญ

ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ทุกรายกำลังทำชิป AI ของตัวเองเพื่อลดการพึ่ง GPU และลดต้นทุนการให้บริการ AI ที่โตเร็ว Microsoft เคยเทียบตอนเปิดตัว Maia 200 ว่าชิปของตนมีประสิทธิภาพ FP4 สามเท่าของ Amazon Trainium รุ่นที่สาม และ FP8 สูงกว่า TPU รุ่นที่เจ็ดของ Google การประกาศว่า Maia จะเป็น "ระบบ inference หลัก" ในระดับหลายกิกะวัตต์ จึงเป็นสัญญาณว่าส่วนแบ่งงาน inference ของ Microsoft ที่เคยรันบน GPU จะลดลงตั้งแต่ปี 2027

ข้อควรระวังคือตัวเลขประสิทธิภาพทั้งหมดเป็นตัวเลขที่ Microsoft อ้างเอง ทั้งการเทียบกับ "ระบบ GPU ชั้นนำ" ที่ไม่ระบุรุ่น และการเทียบกับ Maia 200 ยังไม่มีผลทดสอบอิสระ Microsoft บอกว่าจะเปิดรายละเอียดเพิ่มที่งาน Microsoft Ignite 2026 วันที่ 17–20 พฤศจิกายน 2026 ที่ซานฟรานซิสโก

การใช้ HBM4 ต่อชิป 288 GB ยังหมายถึงความต้องการ [HBM](/hardware/what-is-hbm-high-bandwidth-memory/) ที่สูงขึ้นอีกในตลาดที่[หน่วยความจำขาดแคลนอยู่แล้ว](/hardware/memory-supercycle-2026-hbm-dram-shortage-it-buyers/) และงานผลิตชิปเล็ตบนกระบวนการ N2P ก็เพิ่มคิวให้ TSMC

## ผลต่อองค์กรไทย

- **ผู้ใช้ Microsoft 365 Copilot และ Teams** ฟีเจอร์ AI ที่ใช้อยู่เริ่มรันบน Maia 200 แล้ว เป้าหมายของ Microsoft คือลดต้นทุนต่อโทเคน แต่ประกาศครั้งนี้ไม่ได้พูดถึงราคาหรือสิทธิการใช้งาน ฝ่ายจัดซื้อควรรอดูรายละเอียดที่ Ignite ก่อนต่อสัญญาระยะยาว
- **ทีมที่พัฒนาแอป AI บน Microsoft Foundry** Maia จะรองรับ Foundry ภายในสิ้นปี ควรออกแบบแอปให้ไม่ผูกกับฮาร์ดแวร์ชนิดเดียว และทดสอบความเร็วและคุณภาพคำตอบเมื่อ Microsoft ย้ายโมเดลที่ใช้ไปรันบน Maia
- **ผู้วางแผนดาต้าเซ็นเตอร์และห้องเซิร์ฟเวอร์** แร็ก Maia 300 ใช้ไฟ 167 กิโลวัตต์และพึ่งการระบายความร้อนด้วยของเหลวกว่า 80% เป็นภาพของแร็ก AI รุ่นถัดไป ผู้ที่วางแผนพื้นที่สำหรับงาน AI ควรถามผู้ให้บริการเรื่องไฟต่อแร็กและระบบน้ำหล่อเย็นตั้งแต่ตอนนี้
- **อ่านตัวเลขอย่างระมัดระวัง** ตัวเลข 40% และ 7 เท่าเป็นการเทียบของผู้ผลิตเอง ใช้เป็นทิศทาง ไม่ใช่ตัวเลขสำหรับวางงบประมาณ

ติดตามข่าวชิปและเซิร์ฟเวอร์ AI อื่น ๆ ได้ที่[หมวดฮาร์ดแวร์](/hardware/)

## คำถามที่พบบ่อย

### Maia 300 คืออะไร?

Maia 300 คือชิปเร่ง AI รุ่นที่ 3 ในตระกูล Azure Maia ที่ Microsoft ออกแบบเอง เปิดตัวเมื่อ 12 ตุลาคม 2026 ออกแบบมาสำหรับงาน inference ที่ใช้ context ยาว ต้องตอบเร็ว และงาน AI agent หลายขั้นตอน ใช้ HBM4 288 GB แบนด์วิดท์ 18 TB/s และจะเริ่มติดตั้งใช้งานจริงในปี 2027

### Maia 300 เร็วกว่า Maia 200 แค่ไหน?

เอกสารสถาปัตยกรรมของ Microsoft ระบุว่า Maia 300 มีพลังประมวลผล (FLOPs) มากกว่า Maia 200 ราว 36% แบนด์วิดท์ HBM 2.5 เท่า ความจุหน่วยความจำมากกว่า 33% และประสิทธิภาพต่อวัตต์ระดับแร็กสูงสุด 2.5 เท่า ในแร็กเต็ม 96 ตัว Microsoft อ้างว่าได้ throughput ระดับแร็กสูงสุด 7 เท่าของ Maia 200

### Maia 300 เริ่มใช้งานเมื่อไร และองค์กรเช่าใช้บน Azure ได้หรือไม่?

Microsoft ระบุว่า Maia 300 จะเริ่มติดตั้งใช้งานจริงในปี 2027 และจะเป็นระบบ inference หลักของผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft ประกาศวันที่ 12 ตุลาคม 2026 ไม่ได้บอกว่าจะเปิดให้ลูกค้าเช่าเครื่อง Maia โดยตรง องค์กรจะได้ใช้ผ่านบริการอย่าง Copilot และ Microsoft Foundry ที่รันบนระบบนี้

### ชิป Maia ของ Microsoft มีผลต่อองค์กรไทยที่ใช้ Copilot อย่างไร?

ฟีเจอร์ AI ใน Microsoft 365 อย่าง Teams และ Copilot เริ่มรันบน Maia 200 แล้ว และ Microsoft วางให้ Maia เป็นระบบ inference หลักตั้งแต่ปี 2027 จุดประสงค์คือลดต้นทุนต่อโทเคน แต่ประกาศยังไม่ได้พูดถึงราคาหรือสิทธิการใช้งาน องค์กรไทยจึงควรติดตามรายละเอียดที่ Microsoft Ignite 17–20 พฤศจิกายน 2026


## แหล่งอ้างอิง

- [Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/10/12/microsoft-to-expand-azure-maia-system-to-multi-gigawatt-deployments/) — Microsoft (Official Microsoft Blog)
- [Deep dive into Azure Maia 300 architecture](https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deep-dive-into-azure-maia-300-architecture/) — Microsoft Azure
- [Microsoft's latest custom chip: Maia 300](https://news.microsoft.com/maia-2026/) — Microsoft Source
- [Maia 200: The AI accelerator built for inference](https://blogs.microsoft.com/blog/2026/01/26/maia-200-the-ai-accelerator-built-for-inference/) — Microsoft (Official Microsoft Blog)