✨︎ Resumen (TL;DR):
- Microsoft presentó el 12 de octubre Azure Maia 300, su tercera generación de chips para inteligencia artificial, con despliegue en producción previsto para 2027.
- La compañía espera que Maia 300 genere 40 % más tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU, pero no identifica la referencia exacta.
- El nuevo rack pasa de 48 a 96 aceleradores y Microsoft le atribuye hasta siete veces la producción de tokens de Maia 200.
El 12 de octubre, Microsoft presentó Azure Maia 300, su tercera generación de chips para inteligencia artificial, y anunció que comenzará a desplegarlo en producción en 2027. La compañía busca convertir la familia Maia en su principal plataforma de inferencia para productos y servicios. Microsoft espera que Maia 300 genere 40 % más tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU, aunque todavía no identifica qué sistemas usó como referencia.
La inferencia es un proceso que permite a un modelo ya entrenado responder una solicitud. Generar una respuesta exige menos cómputo que entrenar el modelo, pero atender millones de solicitudes requiere infraestructura optimizada. Ese uso cotidiano es el que Microsoft busca trasladar a hardware propio.
Más tokens por megavatio, con una comparación incompleta
Microsoft espera que Maia 300 genere 40 % más de tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU. Los tokens son las unidades de texto que los modelos procesan y generan; la métrica relaciona esa producción con la potencia eléctrica utilizada.
Con una carga de trabajo comparable y durante el mismo tiempo, esa diferencia equivaldría a aproximadamente 28.6 % menos energía por token. El cálculo divide el consumo por unidad de trabajo entre 1.4, así que se trata de una equivalencia matemática condicional del anuncio. Para convertirla en ahorro económico habría que conocer también los costos de operación.
Microsoft no identificó los sistemas GPU usados para esa comparación. Sin esa información, el dato no se puede contrastar con equipos concretos de Nvidia o AMD ni con condiciones de prueba conocidas.
En otra comparación, Microsoft atribuye a Maia 300 hasta siete veces la producción de tokens por rack frente a Maia 200. La documentación técnica indica que el nuevo rack pasa de 48 a 96 aceleradores.
El dato describe el sistema completo: reúne mejoras de arquitectura y el doble de chips trabajando en conjunto. Por eso, la cifra no representa únicamente el rendimiento de un acelerador individual.
Chiplets y HBM4 para conversaciones más largas
Los chiplets son pequeños chips integrados que reparten el cómputo, el control de memoria y la entrada y salida de Maia 300. Microsoft utiliza el proceso N2P de TSMC para los chiplets de cómputo, donde busca obtener la mayor mejora de rendimiento por vatio.
La ficha técnica detalla estos elementos por acelerador:
- Memoria: ocho pilas HBM4 y 288 GB de capacidad.
- Ancho de banda máximo: 18 TB/s.
El ancho de banda mide la velocidad de transferencia de datos, un factor relevante cuando los modelos deben acceder a grandes cantidades de información para generar respuestas. Microsoft también diseña el software para colocar los datos cerca del componente que los utiliza y reducir su movimiento.
La combinación de memoria, cómputo y red busca sostener conversaciones extensas y tareas de agentes que requieren varios pasos.
Maia 200 ya atiende Microsoft Copilot
La transición parte de una generación que ya está en producción. Según el comunicado oficial, Maia 200 atiende Microsoft Copilot y ejecuta modelos de OpenAI, de Microsoft y de código abierto. Microsoft incorporará GitHub Copilot y Microsoft Foundry antes de que termine 2026.
Maia todavía no está disponible para que clientes externos alquilen sus aceleradores. Nvidia sigue siendo proveedor de los centros de datos de Microsoft, así que la prioridad anunciada para la inferencia convivirá con infraestructura de otros fabricantes.
El despliegue queda para 2027
Microsoft ampliará los detalles de su estrategia durante Ignite, en noviembre de 2026. Para Maia 300, el siguiente paso anunciado consiste en llevar la arquitectura a cargas reales de producción.
La empresa también comenzará la expansión de la familia Maia a varios gigavatios de capacidad eléctrica en 2027. La comparación de tokens por megavatio todavía necesita una referencia GPU identificada y condiciones de prueba que permitan medirla frente a equipos concretos.
