نشرت مايكروسوفت خططًا لتوسيع نظام Azure Maia إلى عمليات نشر متعددة الجيغاواط، مع وضع Maia 300 كالشريحة التالية في ذلك الخط. وصف Scott Guthrie الطلب على الذكاء الاصطناعي بأنه لا يشبع، وأشار إلى حرب أسعار جارية على النماذج. لا يحدد التغطية الجداول الزمنية، أو الطرح الإقليمي، أو الأحمال التي تُخصص لها هذه السعة؛ تبقى هذه التفاصيل غير واضحة.
بالنسبة للفرق التي تشغّل الوكلاء، نادرًا ما يكون القيد هو جودة النموذج وحده. حلقات الوكلاء طويلة الأمد، واستدعاءات الأدوات، وإعادات المحاولة، وتمريرات التقييم تستهلك رموز الاستدلال باستمرار، لذا تشكّل حدود الإنتاجية وتكلفة الرمز الواحد ما هو ممكن معماريًا. تغيّر خارطة طريق المسرّعات من الطرف الأول على نطاق الجيغاواط معادلة البناء مقابل الشراء: الأحمال التي كانت سابقًا خارج نطاق التشغيل الدائم تصبح مرشحة للنشر المستمر، وتضعف حجة الاستضافة الذاتية أكثر حيث تتوفر السعة عند الطلب.
يتعامل Behzat AI مع اقتصاديات الاستدلال كمدخل تصميمي وليس كفكرة لاحقة. تُختار طوبولوجيات الوكلاء، وميزانيات السياق، وطبقات التخزين المؤقت، وسياسات التصعيد بناءً على التكلفة المقاسة لكل مهمة مكتملة، وليس لكل استدعاء. عندما تتوسع إمدادات المسرّعات بهذا الحجم، يكون الرد المنطقي هو إعادة تشغيل تلك التقييمات بدلًا من افتراض أن مقايضات الربع الأخير لا تزال صالحة. السؤال العملي لمعظم الفرق ليس ما إذا كان يجب الترحيل، بل أي مسارات الوكلاء تستحق إعادة التسعير أولًا.