Microsoft ha presentado Maia 300, la tercera generación de sus aceleradores propios para inteligencia artificial. Según el anuncio oficial de la compañía, los primeros despliegues en producción comenzarán en 2027. El objetivo es convertir la familia Maia en el principal sistema de inferencia de sus productos y servicios, entre ellos Copilot, GitHub Copilot y Microsoft Foundry.
Un sistema diseñado para ejecutar modelos de IA
Maia 300 está orientado a la inferencia, la fase en la que un modelo ya entrenado procesa una petición y genera una respuesta. Microsoft lo ha diseñado para cargas que exigen mucho ancho de banda de memoria: razonamiento con contextos extensos, conversaciones sensibles a la latencia y tareas agénticas que encadenan varios pasos.
Su arquitectura separa el cómputo, el controlador de memoria y la entrada y salida mediante chiplets. Incorpora ocho pilas de memoria HBM4, alcanza 18 TB/s de ancho de banda máximo y presenta un consumo térmico de diseño de 950 vatios. Esta especialización encaja con la evolución hacia la computación híbrida, donde cada carga se asigna al tipo de procesador más adecuado.
Más capacidad con un uso más eficiente de la energía
Una configuración completa reúne 96 aceleradores, 27,6 TB de memoria HBM y 1,7 PB/s de ancho de banda agregado dentro de un límite de 167 kW por rack. Microsoft estima que el sistema ofrecerá un 40 % más de tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU y hasta siete veces el rendimiento por rack de Maia 200. Son previsiones del fabricante que deberán contrastarse cuando los despliegues estén operativos.
La métrica energética resulta especialmente relevante ante el crecimiento de la IA. Aumentar el rendimiento por vatio permite atender más consultas sin que la capacidad eléctrica crezca al mismo ritmo, una cuestión ligada al reto de conseguir centros de datos más sostenibles.
Qué cambia en la relación con Nvidia
Con Maia, Microsoft controla una parte mayor del diseño de su infraestructura, puede adaptarla a sus propias cargas y diversifica el suministro de aceleradores. Esto reduce su dependencia de las GPU de Nvidia en la inferencia, pero no implica su sustitución completa. La propia Microsoft describe Azure como una plataforma heterogénea, con distintos modelos y opciones de silicio.
Qué puede significar para las empresas
Maia 300 no se ha anunciado como un chip que las empresas vayan a comprar directamente. Su efecto llegará a través de los servicios de Microsoft: mayor capacidad para ejecutar modelos, mejores tiempos de respuesta y una infraestructura potencialmente más eficiente. El alcance real dependerá de cómo Azure traslade esas mejoras a disponibilidad, prestaciones y precios a partir de 2027.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo comenzará a utilizarse Maia 300?
Microsoft prevé iniciar los despliegues en producción durante 2027, aunque todavía no ha detallado fechas por región ni modalidades de acceso para clientes de Azure.
¿Sustituirá Maia 300 a las GPU de Nvidia?
No hay un anuncio de sustitución total. Maia 300 refuerza la capacidad propia de Microsoft para inferencia y amplía las alternativas disponibles dentro de su infraestructura de IA.
Una apuesta que se medirá en 2027
Maia 300 refuerza la tendencia de los grandes proveedores cloud a diseñar hardware propio para sus cargas más intensivas. En 2027 se podrá comprobar si la mejora energética y de rendimiento anunciada se traduce en servicios de IA más escalables y competitivos para las organizaciones.