Microsoft anunció este 12 de octubre Maia 300, la tercera generación de su chip propio de IA, diseñado para ser el "sistema principal de inferencia de IA" de sus productos y servicios. El nuevo chip baja el costo y mejora la eficiencia de correr cargas de IA en la nube, y además maneja mejor los modelos de razonamiento recientes y las tareas con agentes, informó The Verge.
Maia 300 empezará a desplegarse en producción en 2027, y su diseño apunta a la eficiencia.
"Esperamos que Maia 300 entregue 40% más tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU", dijo Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo del grupo de nube de Microsoft. "Y en una configuración completa de 96 aceleradores entrega hasta 7 veces el rendimiento de tokens por rack de Maia 200".
¿Por qué Microsoft dependerá menos de Nvidia?
Esas mejoras de eficiencia le permitirán a Microsoft apoyarse principalmente en sus propios chips de IA, en lugar de los de Nvidia y AMD.
"Vamos a escalar nuestra familia Azure Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, y Maia será el sistema principal de inferencia de IA para los productos y servicios de Microsoft", afirmó Guthrie.
Maia 300 reemplaza a Maia 200, que se anunció recién en enero. Maia 200 ya corre cargas de IA en producción dentro de Microsoft, entre ellas Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry y los modelos de IA propios de la empresa.
"Maia 200 es la infraestructura de IA con mejor rendimiento de nuestra flota, medida con métricas reales de servicios de IA", dijo Guthrie. "Maia 300 es un sistema de IA completo diseñado para los nuevos tipos de cargas de IA que están apareciendo hoy. Razonamiento con contexto largo, experiencias conversacionales sensibles a la latencia y tareas con agentes sostenidas y de varios pasos".
Una arquitectura de chiplets en el nodo N2P
Para lograr esa eficiencia, Microsoft usa una nueva arquitectura de chiplets. Maia 300 se fabrica en el nodo de proceso N2P de TSMC y separa en piezas distintas el cómputo, el controlador de memoria y las funciones de entrada y salida.
"Esto aumenta el área de silicio dedicada al rendimiento de cómputo y permite que cada función use la tecnología que mejor se ajusta a su papel", explicó el equipo de hardware e infraestructura de Azure.
El chip y los modelos propios de Microsoft
Maia 300 también es parte del trabajo de Microsoft en sus propios modelos de IA, y podría ayudar a la empresa a cumplir su objetivo de alcanzar a Google DeepMind, OpenAI y Anthropic.
"Tenemos que trabajar en todo el stack, hasta llegar al silicio", dijo Mustafa Suleyman, CEO de Microsoft AI. "A esa escala necesitamos una plataforma propia, que diseñemos en conjunto con nuestros modelos. Por eso correr los modelos de Microsoft AI sobre el chip Maia es un foco decisivo para nuestro equipo".
