Microsoft พยายามเลิกพึ่ง GPU ของ Nvidia (อย่าง H100 และ Blackwell) โดยพัฒนาชิปของตัวเองที่ชื่อว่า “Maia” โดยรุ่นถัดไปที่ชื่อเล่นว่า “Braga” มุ่งเน้นงาน inference บน Copilot และโมเดล OpenAI ในระบบ Azure แต่แผนดันสะดุด — เพราะนอกจากจะมี “ขาดคน พนักงานลาออกเกิน 20% ในบางทีม” แล้ว OpenAI ยังขอเพิ่มฟีเจอร์กลางคัน ซึ่งทำให้แผนผังชิปเสียสมดุลจนต้องเริ่ม simulation ใหม่ ระหว่างนี้ Nvidia กลับเดินหน้าเปิดตัวชิป Blackwell ที่แรงกว่า, เร็วกว่า, และครอบคลุมทั้ง training และ inference — พูดง่าย ๆ คือ Microsoft ยังไม่มีอะไรที่ชนะ Nvidia ได้สักจุด ✅ Microsoft พัฒนา “Braga” (Maia รุ่นถัดไป) ชิป AI สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ใน Azure   • วางแผนใช้ทดแทน GPU ของ Nvidia เพื่อควบคุมต้นทุนและ ecosystem เอง   • ออกแบบเพื่อใช้งาน inference เป็นหลัก (ไม่เน้น training) ✅ Braga เลื่อนเปิดตัวไปปี 2026 เป็นอย่างเร็ว   • ช้ากว่าแผนเดิมอย่างน้อย 6 เดือน   • น่าจะอ่อนกว่า Nvidia Blackwell ตอนที่วางขายจริง ✅ ปัจจัยที่ทำให้ล่าช้า:   • ความเปลี่ยนแปลงด้านดีไซน์จากคำร้องของ OpenAI   • พนักงานลาออกเยอะ → ทีมขาดความต่อเนื่อง   • แรงกดดันด้านเดดไลน์ทำให้ simulation fail หลายรอบ ✅ Maia รุ่นแรก (Maia 100) ยังใช้งานจำกัดมาก   • ใช้เทคโนโลยี 5nm + มีระบบ rack และ liquid cooling เฉพาะ   • สเปกไม่ตอบโจทย์การเทรนโมเดลขนาดใหญ่ในยุค LLM boom ✅ Nvidia Blackwell เริ่มใช้งานจริงแล้ว → สร้างแรงกดดันมากขึ้น   • มี transistor เกิน 200 พันล้าน   • ใช้สำหรับทั้ง training และ inference ระดับ hyperscale   • ประสิทธิภาพ + ประหยัดไฟกว่ารุ่นเก่าแบบขาดลอย ✅ คู่แข่งอื่นอย่าง Google (TPU v7) และ Amazon (Trainium 3) ก็เร่งพัฒนาชิปของตนเองไม่แพ้กัน   • เพิ่มแรงบีบให้ Microsoft ต้องเร่งแผน silicon https://www.techspot.com/news/108489-microsoft-custom-ai-chip-hits-delays-giving-nvidia.html