Uma terceira geração de silício personalizado
A Microsoft usou a OCP Global Summit em San Jose para apresentar o Azure Maia 300, a terceira geração de sua família de aceleradores de IA próprios. O chip é construído principalmente para inferência, a fase em que um modelo pronto responde a solicitações em vez de ser treinado.
Scott Guthrie, vice-presidente executivo de Cloud + AI, descreveu o design como um sistema inteligente completo. Ele disse que a empresa o direcionou para raciocínio de contexto longo, conversação de baixa latência e trabalho de agentes em várias etapas que pode durar minutos seguidos.
Eficiência e escala de rack
A Microsoft diz que o Maia 300 entrega até 40% mais tokens por megawatt do que os principais sistemas baseados em GPU, uma comparação direta com o hardware que compra de outros fornecedores. Um rack completo de 96 aceleradores teria até sete vezes a vazão de tokens em escala de rack do Maia 200.
O Maia 200 já atende cargas de trabalho de produção, incluindo o Microsoft Copilot, e roda modelos da OpenAI, modelos MAI da própria Microsoft e várias famílias de modelos de código aberto. Ele está implantado nos Estados Unidos, na Europa e na Austrália, com GitHub Copilot e Microsoft Foundry previstos para seguir até o final de 2026.
O Maia 300 deve entrar em implantações de produção em 2027. A Microsoft também planeja escalar sua frota Azure Maia para níveis de múltiplos gigawatts a partir do mesmo ano, uma expansão que exigirá nova capacidade de data center e contratos de energia.
Por que Nvidia e AMD estão observando
A linguagem do anúncio é diferente de lançamentos anteriores. A Microsoft descrevia anteriormente o Maia como um complemento ao hardware da Nvidia e da AMD dentro do Azure. Desta vez, chamou o Maia de principal sistema de inferência de IA para produtos e serviços da Microsoft.
A inferência é uma fatia crescente da computação de IA, e a empresa que possui o acelerador pode distribuir esse custo por seu próprio software. Se a Microsoft transferir uma grande parte da inferência para o Maia, reduz a demanda pelos chips mais caros do mercado na margem.
Nvidia e AMD ainda vendem o hardware de treinamento que constrói modelos de fronteira, e nenhum rival igualou essa posição. Analistas esperam uma frota mista por anos. Ainda assim, a decisão da Microsoft de nomear seu próprio silício como padrão para inferência mostra quão rapidamente os maiores compradores de nuvem se transformaram em projetistas de chips.
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