Microsoft presenta Maia 300, la tercera generación de su chip de IA, con 288 GB de HBM4

Microsoft ha presentado Maia 300, la tercera generación de su chip de inteligencia artificial para Azure, su nube. Lo hace en una entrada de su blog de Azure publicada el lunes 12 de octubre, firmada por Rani Borkar, que preside Azure Hardware Systems and Infrastructure, y por Saurabh Dighe, vicepresidente corporativo de planificación y arquitectura de sistemas.

La compañía lo presenta como un sistema completo, con software, silicio, armario, red y centro de datos diseñados a la vez. Su objetivo es la inferencia, la fase en la que un modelo de IA ya entrenado responde, y en particular la de los agentes, asistentes que encadenan varios pasos y usan herramientas.

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Un sistema pensado para la inferencia de agentes

Microsoft explica que Maia nació con una sola idea: optimizar el sistema entero para la inferencia de grandes modelos de lenguaje, para que cada vatio y cada dólar rindan más.

Las tareas de agentes, con varios pasos, contextos largos y uso de herramientas, cambian lo que se le pide al hardware: mucha memoria con mucho ancho de banda, poco movimiento de datos y buena comunicación entre chips, dentro de un límite fijo de energía y refrigeración. Microsoft dice verlo en Microsoft Copilot, GitHub Copilot y Microsoft Foundry, y que Maia 300 busca el máximo de «tokens útiles por vatio» y «tokens útiles por dólar».

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Chiplets en el proceso N2P de TSMC

El chip se divide en varios chiplets, pequeñas piezas de silicio que trabajan juntas dentro del mismo encapsulado. El cálculo va en el proceso N2P de TSMC, porque es donde ese proceso avanzado aporta más rendimiento por vatio, y el controlador de memoria y la entrada y salida van en otros chips optimizados para ancho de banda, conectividad y coste. Según la compañía, esa estrategia aumenta en un 36 % la capacidad de cálculo del sistema, multiplica por 2,5 el ancho de banda de la memoria HBM y da un 14 % más de ancho de banda para conectar unos aceleradores con otros.

Maia 300 mantiene la arquitectura de flujo de datos definida por software que estrenó Maia 200, en la que el software decide dónde se guarda cada dato y cómo se mueve. Cambia la memoria, que pasa a un acceso no uniforme repartido entre los chiplets: cada zona de cálculo tiene memoria cerca y los datos recorren menos distancia. Y añade una versión mejorada del formato MXFP4 y formatos de almacenamiento de menos de 3 bits, que permiten modelos más grandes, contextos más largos y más sesiones con la misma energía.

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288 GB de HBM4 por acelerador

Cada acelerador combina memoria SRAM dentro del propio chip, gestionada por software, con ocho pilas de HBM4 que suman 288 GB de capacidad y 18 TB/s de ancho de banda. Frente a Maia 200, Microsoft habla de 2,5 veces más ancho de banda de memoria, un 33 % más de capacidad y aproximadamente el doble de ancho de banda de HBM por vatio, lo que permite tener más parte del modelo cerca del cálculo.

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Armarios de 96 aceleradores y superpods de 12.288

Cada armario de Maia 300 reúne 96 aceleradores en 24 bandejas de cuatro, con un consumo de 167 kW, el doble de densidad que Maia 200. Cada bandeja lleva su propio procesador anfitrión, sin bandejas aparte. Seis chips de conmutación van en tres bandejas refrigeradas por líquido, la energía llega por una doble alimentación con una barra de 50 V y la refrigeración líquida retira más del 80 % del calor del armario; la memoria, el almacenamiento y otros componentes se enfrían con aire.

Dentro del armario, los enlaces son eléctricos. Para ir más allá, otro nivel de conmutadores une hasta 128 armarios con enlaces ópticos y forma un superpod de hasta 12.288 aceleradores que el software ve como un solo sistema. Un acelerador puede enviar hasta 750 GB/s a cualquier otro del superpod cuando solo una parte de ellos se comunica fuera de su armario, y entre dos aceleradores cualesquiera hay como mucho tres saltos de conmutador.

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Hasta siete veces más por armario

Las cifras de conjunto que da Microsoft se miden contra Maia 200: hasta siete veces más tokens generados por armario en la configuración completa de 96 aceleradores y más de 2,5 veces el rendimiento por vatio. Microsoft dará más detalles de su estrategia de IA en Microsoft Ignite 2026, del 17 al 20 de noviembre, en San Francisco y en línea. La entrada no da precios ni fechas de despliegue.

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Lo que añade Scott Guthrie

El calendario lo pone Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo del grupo de nube de Microsoft, en declaraciones recogidas por The Verge: «Esperamos que Maia 300 ofrezca un 40 % más de tokens por megavatio que los principales sistemas basados en GPU». Y añade: «Escalaremos nuestra familia Azure Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, y Maia será el principal sistema de inferencia de IA para los productos y servicios de Microsoft».

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Escrito por Eloy Andrade