Por Canuto  

Microsoft presenta Maia 300, la tercera generación de su chip de IA, y convertirá sus procesadores Maia en una pieza central de sus servicios de IA desde 2027. La compañía proyecta despliegues a escala de gigavatios y sostiene que el nuevo sistema puede producir más tokens por unidad de energía, aunque no identificó los equipos usados como referencia. Se informa que Microsoft negocia con TSMC capacidad para fabricar más de 300.000 unidades con entrega prevista en 2027; la producción de más de un millón de chips figura como una meta eventual.

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  • Microsoft afirma que Maia 300 puede generar 40% más tokens por megavatio que sistemas GPU líderes.
  • Cada rack reuniría 96 chips, consumiría cerca de 167 kilovatios y, según la compañía, ofrecería hasta 7 veces la producción de Maia 200.
  • Microsoft busca ampliar el uso de hardware propio para ejecutar servicios de IA, aunque las negociaciones de fabricación y los planes de producción aún no equivalen a capacidad instalada.

 

Microsoft acaba de presentar Maia 300, la tercera generación de su chip de inteligencia artificial, y dice que planea convertir sus procesadores Maia en una pieza central para ejecutar IA en sus productos a partir de 2027. La compañía proyecta despliegues medidos en gigavatios desde el próximo año. La fabricación a esa escala todavía depende de planes de producción y de capacidad que, según reportes, Microsoft negocia con sus proveedores.

El procesador está diseñado para inferencia, la etapa en la que un modelo ya entrenado responde consultas y genera resultados. Microsoft lo orienta a tareas que exigen conversaciones extensas, razonamiento y agentes capaces de completar procesos de varios pasos, un perfil de uso que requiere sostener la generación de respuestas mientras interactúa con las aplicaciones.

Un chip enfocado en ejecutar modelos

La distinción entre entrenamiento e inferencia ayuda a entender el objetivo de Maia 300. Entrenar implica desarrollar un modelo a partir de grandes cantidades de datos, mientras que inferir consiste en utilizarlo para producir texto u otros resultados; el nuevo chip se concentra en esta segunda función y, por tanto, en las operaciones cotidianas de los servicios de IA.

Microsoft afirma que Maia 300 puede generar 40% más tokens por megavatio que los principales sistemas GPU. Los tokens son unidades de texto que los modelos procesan y producen, pero la compañía no precisó qué sistemas utilizó como referencia ni detalló las condiciones de la comparación. Por eso, esa cifra debe leerse como una afirmación de Microsoft y no como una comparación independiente.

La compañía también asegura que un rack completo de Maia 300 puede alcanzar hasta siete veces la producción de su predecesor, Maia 200. Esa métrica ofrece una comparación entre generaciones del hardware de Microsoft, aunque la información divulgada no especifica cómo define la producción ni bajo qué cargas de trabajo midió el rendimiento de ambos sistemas.

La escala del rack permite observar el equilibrio que Microsoft busca entre capacidad de cómputo y consumo eléctrico. Cada unidad reuniría 96 chips y demandaría alrededor de 167 kilovatios, mientras que los racks GB300 de Nvidia contienen 72 GPU y consumen cerca de 142 kilovatios, según datos citados por Reuters. Las cifras describen configuraciones distintas y no establecen por sí solas cuál resulta más eficiente.

El diseño combina cómputo, memoria y transferencia

En lugar de concentrar todas las funciones en una sola pieza, Microsoft dividió Maia 300 en componentes más pequeños llamados chiplets. Estos se distribuyen entre las tareas de cómputo, memoria y transferencia de datos, una arquitectura que organiza el trabajo del procesador en bloques especializados y que la empresa incorpora como parte del diseño integral del sistema.

Las partes dedicadas al cómputo utilizarían el proceso N2P de TSMC, mientras cada chip incorporaría ocho stacks de memoria HBM4. La memoria de alto ancho de banda es relevante para los aceleradores de IA porque permite alimentar con datos las operaciones de cómputo, aunque la información disponible no cuantifica la capacidad total instalada en Maia 300 ni ofrece una comparación directa con otros chips.

Rani Borkar, responsable de sistemas de hardware e infraestructura de Azure en Microsoft, describió la estrategia como una optimización del sistema completo para entregar más inteligencia por vatio, dólar y byte de memoria. Su planteamiento sitúa el rendimiento más allá de la velocidad aislada de un chip: también incluye el consumo eléctrico, los costos y el uso de memoria, factores que intervienen en la operación de servicios de IA a gran escala.

Ese enfoque importa porque Maia 300 no se presenta únicamente como un componente que compite por cifras de procesamiento. Microsoft lo integra en una apuesta de infraestructura que relaciona chips, memoria y racks, aunque todavía no se han divulgado suficientes detalles para contrastar de forma completa el costo por tarea o el rendimiento energético frente a cada alternativa del mercado.

La apuesta de Microsoft por ampliar su hardware propio

El plan se inscribe en un movimiento más amplio de empresas de nube y de inteligencia artificial que buscan reducir su dependencia de los chips de Nvidia. Google y Amazon cuentan con procesadores propios, mientras que OpenAI desarrolló un chip junto con Broadcom, según la información disponible; el avance de Maia 300 coloca a Microsoft en esa misma tendencia, sin que eso implique que abandone el uso de hardware de terceros.

Microsoft ya utiliza Maia 200 para atender Microsoft Copilot y ejecutar modelos de OpenAI, además de sus propios modelos MAI. La compañía prevé que, antes de terminar el año, ese chip también dé soporte a GitHub Copilot y Microsoft Foundry, una ampliación que muestra cómo su hardware existente ya participa en productos y herramientas para desarrolladores.

La transición prevista para 2027 no supone que Maia 300 ya esté desplegado a esa escala. Microsoft habla de comenzar despliegues de gigavatios a partir del próximo año. Por separado, Reuters informó que la compañía negocia con TSMC capacidad para fabricar más de 300.000 chips con entrega prevista en 2027. Quartz señaló que Microsoft apunta eventualmente a una producción superior al millón, sin que ese objetivo confirme que se alcanzará durante ese año.

La fabricación será otro elemento clave para materializar esa ambición. Los reportes sobre las conversaciones con TSMC describen una negociación de capacidad, no una confirmación de que toda la producción ya esté contratada o garantizada.

Microsoft adelantó que compartirá más detalles sobre Maia 300 en su conferencia Ignite, prevista en San Francisco el próximo mes. La presentación permitiría conocer mejor las características que todavía no se detallaron, mientras la empresa intenta demostrar que sus chips propios pueden sostener servicios de IA exigentes y operar a la escala que proyecta para Azure y sus productos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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