微软今天发布了 Azure Maia 200 AI芯片，TSMC 3nm工艺，1400亿晶体管，HBM3e给到了216GB。但这里面最有意思的，不是它堆了多少料，而是：10 PetaFLOPS 的 FP4 算力。

这反映了一个明显的行业趋势：在推理环节，云厂商正在从“通用兼容”转向极致的“Token 经济学”。

面对 GPT-5.2 这种体量的模型，核心瓶颈往往不是计算，而是显存带宽。微软激进地押注 FP4，逻辑很务实——在显存容量不变的前提下，通过降低精度来倍增吞吐量，可以显著缓解带宽压力。

这就是为什么 Maia 200 敢宣称比 AWS Trainium 3 强 3 倍。不是魔法，而是物理规律的胜利。与其说是技术突破，不如说是商业上的取舍。

当 AI 服务从尝鲜走向大规模落地，如何把推理成本打下来，或许远比单纯卷 FP16/FP32 的峰值数据更关键。

另一方面，Maia 200 的发布，其实给具身智能指了一条明路：FP4 加上极致的能效比，正是未来机器人“云端大脑”的刚需。

想一想，具身智能目前的一大痛点：端侧算力和功耗的死结——你总不能在人形机器人那小小的胸腔里塞几张 B300吧？散热和能耗分分钟教做人。

但如果推理成本足够低、延迟足够低，把高阶的逻辑推理和多模态理解扔给云端的 Maia 200，端侧只保留基础的运动控制，这条路也不是不行哈。

特别是机器人处理的视觉流和 3D 空间数据，对于精度的容忍度其实很高。FP4 虽然看起来“糙”点，但用来处理海量感官数据刚刚好，根本不需要 FP16 的冗余。

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