Microsoft ha presentato il Maia 300, il suo acceleratore AI di terza generazione, con l’obiettivo dichiarato di ridurre la dipendenza storica dalle GPU di Nvidia. Il chip è stato annunciato il 12 ottobre 2026 all’OCP Global Summit di San Jose. La produzione su larga scala partirà nel 2027, quando il Maia 300 è previsto diventare l’architettura principale per l’esecuzione dei modelli AI interni all’azienda.
I numeri presentati da Microsoft sono ambiziosi. Ogni rack di data center ospiterà 96 chip Maia 300, per una capacità di 167 kilowatt, 27,6 terabyte di memoria HBM e una larghezza di banda aggregata di 1,7 petabyte al secondo. Rispetto ai sistemi basati su GPU, l’azienda dichiara un’efficienza superiore del 40% in termini di token AI generati per megawatt. Il throughput per rack è sette volte superiore al Maia 200, il predecessore. Va detto che parte di questo guadagno dipende dalla densità: il rack con Maia 200 montava solo 48 chip, la metà. Non tutto il vantaggio, quindi, viene dal chip in sé. Microsoft ha anche richiesto a TSMC capacità produttiva per oltre 300.000 unità di Maia 300 per il 2027, secondo quanto riportato da The Information.
Il Maia 300 è progettato specificamente per l’inferenza, cioè l’esecuzione dei modelli già addestrati per rispondere a domande, riassumere documenti o gestire agenti AI multi-step. L’architettura separa i compiti di calcolo da quelli di gestione della memoria, per contenere latenza e costi operativi. Microsoft 365 Copilot sarà il primo servizio a beneficiarne. L’azienda punta a cluster Maia di capacità multi-gigawatt. Satya Nadella ha definito il chip “la nostra scommessa più grande sul silicio proprietario”.
Il percorso della serie Maia non è stato lineare. Il Maia 100, prima generazione, fu distribuito in numeri molto limitati. Il Maia 200 arrivò in ritardo e, secondo The Information, era operativo in appena due data center negli Stati Uniti al momento dell’annuncio del successore. I dati di efficienza del Maia 300 vengono tutti da Microsoft stessa, senza benchmark indipendenti, e il confronto viene fatto con “sistemi GPU di riferimento” non nominati esplicitamente. Nvidia, nel frattempo, ha già in distribuzione la sua prossima generazione di chip, la serie Vera Rubin.
Microsoft non intende abbandonare Nvidia per i carichi di lavoro di training, che restano affidati a GPU esterne. L’obiettivo è fare del Maia la piattaforma principale per l’inferenza nei propri prodotti, riducendo i costi di infrastruttura e aumentando i margini sui servizi AI. Se i tempi reggeranno e i benchmark indipendenti confermeranno le promesse dell’azienda, il 2027 potrebbe segnare un cambio di passo concreto nella struttura dei costi AI di Microsoft. Ulteriori dettagli tecnici saranno condivisi alla conferenza Ignite.
