Microsoft представила ИИ-чип Maia 300: запуск в производство в 2027 году

Microsoft объявила о Maia 300, третьем поколении собственного ИИ-чипа компании. По замыслу Microsoft, он должен стать «основной системой ИИ-инференса» (запуска обученных моделей) для её продуктов и сервисов. По словам The Verge, Maia 300 не только снижает стоимость и повышает эффективность запуска ИИ-нагрузок в облаке, но и лучше справляется с новейшими рассуждающими моделями и агентными задачами. Внедрение в производственные ИИ-нагрузки начнётся в 2027 году.

Главные цифры называет Скотт Гатри (Scott Guthrie), исполнительный вице-президент облачной группы Microsoft: «Мы ожидаем, что Maia 300 обеспечит на 40 процентов больше токенов на мегаватт по сравнению с ведущими системами на базе GPU». Кроме того, в полной конфигурации из 96 ускорителей чип, по его словам, даёт до 7 раз большую пропускную способность по токенам на уровне стойки (rack-scale), чем Maia 200.

По оценке The Verge, такой выигрыш в эффективности позволит Microsoft в ближайшее время опираться в основном на собственные ИИ-чипы вместо чипов Nvidia и AMD. Гатри заявил: «Мы будем масштабировать семейство Azure Maia до развёртываний мощностью в несколько гигаватт, начиная с 2027 года, и сделаем Maia основной системой ИИ-инференса для продуктов и сервисов Microsoft».

Maia 300, преемник Maia 200, которую анонсировали только в январе. Maia 200 уже работает на производственных ИИ-нагрузках внутри Microsoft, в том числе в Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry и в собственных ИИ-моделях компании. Гатри называет её лучшей по производительности ИИ-инфраструктурой в парке Microsoft по реальным метрикам ИИ-сервисов. Maia 300, по его словам, законченная ИИ-система для новых типов нагрузок: рассуждений с длинным контекстом, диалоговых сценариев, чувствительных к задержкам, и длительных многошаговых агентных задач.

Главный источник выигрыша, новая чиплетная архитектура. Чип выпускается по техпроцессу TSMC N2P, а вычисления, контроллер памяти и функции ввода-вывода (I/O) в нём разнесены. Команда аппаратной и инфраструктурной части Azure поясняет: это увеличивает площадь кремния, отданную под вычисления, и позволяет каждой функции использовать наиболее подходящую ей технологию.

Maia 300 также важна для собственной разработки ИИ-моделей Microsoft и, как пишет The Verge, может помочь компании догнать Google DeepMind, OpenAI и Anthropic. Глава Microsoft AI Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) говорит, что работать приходится на всех уровнях, вплоть до кремния: в таком масштабе нужна платформа, которой компания владеет и которую проектирует совместно со своими моделями, поэтому запуск моделей Microsoft AI на чипе Maia, критически важная задача команды.

Ключевые факты

Maia 300, третье поколение собственного ИИ-чипа Microsoft, задуманное как основная система инференса для продуктов и сервисов компании; внедрение в производственные нагрузки начнётся в 2027 году.
Скотт Гатри (Scott Guthrie) ожидает на 40% больше токенов на мегаватт, чем у ведущих систем на базе GPU, и до 7 раз большую пропускную способность по токенам на уровне стойки, чем у Maia 200, в полной конфигурации из 96 ускорителей.
Чип построен по техпроцессу TSMC N2P на чиплетной архитектуре: вычисления, контроллер памяти и ввод-вывод разнесены.
Предшественница Maia 200, анонсированная в январе, уже работает в Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry и в собственных моделях Microsoft.
Microsoft собирается с 2027 года масштабировать семейство Azure Maia до развёртываний мощностью в несколько гигаватт.

Почему это важно

Microsoft делает ставку на собственный чип как на основу инференса для своих продуктов: Гатри прямо говорит о цели сделать Maia основной системой ИИ-инференса и о многогигаваттных развёртываниях с 2027 года. По оценке The Verge, это позволит компании в ближайшее время опираться в основном на собственные чипы, а не на решения Nvidia и AMD. Темп тоже заметен: Maia 300 приходит на смену Maia 200, анонсированной только в январе. Кроме того, чип связан с собственной работой Microsoft над ИИ-моделями: Сулейман говорит о совместном проектировании платформы и моделей.

Кому это важно

Прежде всего рынку ИИ-инфраструктуры и облачным провайдерам: заявленная экономия энергии и стоимости на токен касается всех, кто строит дата-центры под инференс. Косвенно новость касается пользователей Microsoft Copilot, GitHub Copilot и Microsoft Foundry, чьи нагрузки уже работают на Maia 200. Следить за ней стоит и тем, кто отслеживает расстановку сил между Microsoft, Google DeepMind, OpenAI и Anthropic.

Как это применить

Напрямую применить пока нечего: Maia 300, внутренний чип Microsoft, а в материале нет ни цен, ни условий доступа, ни сведений о том, какие продукты перейдут на него первыми. Практический ориентир, сроки: производственное внедрение начнётся в 2027 году, а Maia 200 уже обслуживает Copilot, GitHub Copilot и Foundry. Тем, кто планирует нагрузки в Azure, имеет смысл отслеживать дальнейшие анонсы Microsoft.

Можно ли доверять

Все цифры исходят от самой Microsoft, независимой проверки в материале нет. 40%, это ожидание («мы ожидаем»), причём сравнение сделано с неназванными «ведущими системами на базе GPU». Коэффициент 7x дан как «до» и только для полной конфигурации из 96 ускорителей относительно Maia 200; абсолютных значений пропускной способности нет. Реакций Nvidia, AMD, TSMC или аналитиков в тексте нет. Тезис об отказе от чипов Nvidia и AMD, оценка издания, а не заявление Microsoft, и срок назван лишь словом «скоро».

Риски и подводные камни

Заявленные характеристики, это ожидания и верхние границы, а не измеренные результаты на реальных нагрузках. Неясно, на какие именно GPU-системы ориентировано сравнение, поэтому 40% трудно интерпретировать. В материале не сказано, что Microsoft перестанет покупать чипы Nvidia или AMD: речь о том, что компания будет опираться в основном на собственные. Также нет данных о цене, объёмах производства, энергопотреблении и о том, какие нагрузки перейдут на Maia 300 первыми. Запуск в производство назначен на 2027 год, поэтому сроки могут сдвинуться.

«Мы ожидаем, что Maia 300 обеспечит на 40 процентов больше токенов на мегаватт по сравнению с ведущими системами на базе GPU.»

— Скотт Гатри, исполнительный вице-президент облачной группы Microsoft