Microsoft anunció que escalará el despliegue de sus procesadores de inteligencia artificial de diseño propio para reducir costos operativos y disminuir la dependencia de proveedores externos. La compañía comenzará a introducir a gran escala su próximo chip, Azure Maia 300, en su infraestructura global de centros de datos a partir de 2027, con un objetivo de uso medido en múltiplos de gigawatts.
El Maia 300 será el motor principal de inferencia para servicios internos como GitHub Copilot, Microsoft Foundry y la suite empresarial Copilot. Se trata de la tercera generación del programa de silicio personalizado de Microsoft; su antecesor, el Maia 200, ya gestiona cargas de producción en América del Norte, Europa y Australia y ofreció hasta 1.7 veces más rendimiento por watt en tareas de Teams y Copilot frente a configuraciones estándar de GPU comerciales.
Según la información técnica disponible, Maia 300 tiene una arquitectura multi-chiplet fabricada sobre el nodo de proceso N2P de TSMC e integra ocho pilas de memoria HBM4. Microsoft proyecta una mejora del 40% en eficiencia energética por megawatt respecto al hardware de la competencia, y un aumento de siete veces en el rendimiento de tokens a escala de rack en comparación con su sistema actual.
El movimiento forma parte de una tendencia entre los grandes hiperescaladores de diseñar hardware propio para cargas especializadas de IA; Google, Amazon y Meta Platforms han acelerado programas similares que desafían el dominio de Nvidia en aceleradores para centros de datos. Para Microsoft, el escalado de silicio propio busca optimizar la economía de sus centros de datos y sostener la capacidad de servicio de Azure a medida que crecen las demandas energéticas y de cómputo de los modelos de IA.
