几个季度这些数据中心的产能规模（无论分配方向如何）。谢谢。   艾米·胡德：谢谢卡尔。关于产能，我们之前已提及几点：我们正全力尽快增加产能。你提到的亚特兰大、威斯康星州等特定数据中心，其建设周期长达数年，因此不必过分关注单个地点。我们真正的重点，也是目前正全力推进的，是全球范围内的产能扩张：不仅在美国上述提及的地区，还需在全球各地增加产能，以满足客户需求和使用量增长。   我们会持续增加长期基础设施资产，核心是确保有足够的电力、土地和设施，一旦建成便尽快部署GPU和CPU。最后，我们会尽可能提高产能上线效率，以实现最高利用率。因此，不必局限于两个特定地点，它们的交付周期较长，我们真正需要的是在所有在建或计划建设的地点尽快落地产能，目前我们正为此全力以赴。   摩根大通分析师马克·墨菲（Mark Murphy）：想请教萨提亚，Maia 200（微软自研AI芯片）的性能表现非常出色，尤其是与推出时间更早的TPU、Tranium和Blackwell相比。能否从更宏观的角度谈谈，除Maia外，芯片业务未来可能成为微软的核心竞争力之一吗？此外，这一进展对未来推理成本的毛利率有何影响，是否有值得提及的潜在影响？谢谢。   萨提亚·纳德拉：感谢你的提问。有几点需要说明：首先，我们在芯片领域的探索已有一段时间，并非刚刚起步。我们对Maia 200的进展感到非常满意，尤其是在运行GPT-5.2时，其FP4精度下的令牌/秒性能表现。这充分证明，当面对新型工作负载时，我们能在模型、芯片和整个系统之间实现端到端创新。这不仅关乎芯片本身，还包括机架级网络的优化、内存与特定工作负载的匹配等。   其次，我们与内部超级智能团队（superintelligence team）及所有模型团队保持密切协作，可想而知，我们开发的所有技术都会针对Maia进行优化，团队对此非常认可。   从整体来看，目前行业仍处于早期阶段。仅从去年12月至今，芯片和系统创新的速度就非常惊人。当前行业的新焦点是低延迟推理，因此我们要确保不局限于单一技术路线。事实上，我们与英伟达、AMD保持着良好的合作伙伴关系。他们在创新，我们也在创新，目标是让集群在任何时候都能实现最佳总拥有成本（TCO）。这不是单纯的短期竞争，很多人只关注当前谁领先，但关键是要长期保持领先。这意味着我们需要整合行业内的各类创新，让集群在总拥有成本上具备根本
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