Microsoft prevé desplegar Maia 300 en 2027 para reducir su dependencia de NVIDIA
Microsoft quiere convertir sus aceleradores Maia en la base de la inferencia de sus servicios de IA. La tercera generación comenzará a desplegarse en producción en 2027, con mejoras de eficiencia anunciadas por la compañía que aún no cuentan con validación independiente publicada.
Microsoft ha presentado Maia 300, la tercera generación de sus aceleradores de inteligencia artificial, y prevé comenzar su despliegue en producción en 2027. Su objetivo es convertir la familia Maia en su principal sistema de inferencia para productos y servicios de IA, una apuesta que busca reducir su dependencia de proveedores externos como NVIDIA.
El anuncio marca una dirección para su infraestructura, pero no implica que la sustitución de los sistemas actuales esté completada. Microsoft también contempla ampliar los despliegues de Maia a una escala de varios gigavatios a partir de 2027, sin haber comunicado cuándo alcanzará ese nivel.
Una apuesta centrada en responder a las peticiones de IA
La inferencia es el proceso que permite a un modelo generar una respuesta cuando recibe una petición. Se diferencia del entrenamiento, durante el cual el modelo desarrolla sus capacidades a partir de grandes cantidades de datos. Microsoft quiere reforzar especialmente la primera tarea con tecnología propia.
El desarrollo tiene antecedentes: Maia 100 se presentó en 2023 y Maia 200, anunciado en enero de 2026, ya procesa cargas de trabajo reales, incluidas las de Microsoft Copilot. Esa experiencia sirve de base para la siguiente generación.
Para Microsoft, el cambio afecta tanto al coste de ampliar sus servicios como al control sobre la tecnología que los sostiene. Para NVIDIA, supone que uno de sus grandes clientes pretende cubrir una mayor parte de sus necesidades con aceleradores propios, aunque el anuncio no establece el fin de su relación como proveedor.
Chiplets y memoria HBM4 para coordinar el procesamiento
Maia 300 combina varios chiplets, componentes de silicio que distribuyen distintas funciones. Los destinados al cálculo se fabrican con el proceso N2P de TSMC. El sistema incorpora además ocho pilas de memoria HBM4 para mover grandes volúmenes de datos a alta velocidad.
Microsoft ha diseñado una gestión del flujo de información mediante software con la que pretende reducir las transferencias innecesarias y aprovechar mejor la capacidad disponible. La propuesta integra así cálculo, memoria y comunicaciones, en lugar de centrarse únicamente en la potencia del acelerador.
Las mejoras anunciadas requieren cautela
Según las estimaciones de Microsoft, Maia 300 podrá procesar un 40% más de tokens por megavatio que algunos de los principales sistemas basados en GPU. Sin embargo, la compañía no ha identificado los equipos utilizados en esa comparación.
También sostiene que un rack con 96 aceleradores ofrecerá hasta siete veces el rendimiento en tokens por rack de Maia 200. Esa configuración duplica el número de aceleradores, por lo que la cifra no equivale a multiplicar por siete el rendimiento de cada chip. Ambas comparaciones proceden del fabricante y todavía carecen de validación independiente publicada.
La infraestructura será parte del desafío
Cada rack está diseñado para operar dentro de un límite de potencia de 167 kilovatios. La disponibilidad eléctrica y el espacio de los centros de datos serán factores relevantes para la expansión prevista.
Microsoft no es la única empresa que desarrolla alternativas propias: Google utiliza sus TPU y Amazon ofrece servidores con Trainium. Esa tendencia convive con las compras a NVIDIA. Amazon y el fabricante anunciaron en agosto un plan para incorporar dos millones de GPU adicionales a AWS entre 2027 y 2028.
