Microsoft se está preparando para llevar su chip de IA Azure Maia, desarrollado internamente, de ser un papel secundario en el laboratorio al escenario principal. El ejecutivo Scott Guthrie reveló en un artículo que la compañía planea desplegar los chips Maia a partir de 2027 a escala de varios gigavatios, convirtiéndolos en el principal sistema de inferencia en las líneas de productos de Microsoft.
El actual Maia200 ya está ejecutando Microsoft Copilot en Estados Unidos, Europa y Australia, y GitHub Copilot y Foundry lo seguirán antes de fin de año. El director ejecutivo Satya Nadella calificó esta estrategia como "nuestra mayor apuesta en nuestro propio silicio". Este chip no es exigente: puede soportar simultáneamente la inferencia de modelos de OpenAI, los MAI propios de Microsoft y modelos de código abierto, y Microsoft también publicó datos afirmando que, en escenarios de Teams, su rendimiento de tokens por vatio es hasta 1.7 veces mayor que el de las GPU líderes, es decir, extrae más inteligencia con menos electricidad.
La verdadera estrella final, la Maia300 de próxima generación, se enviará en 2027, dirigida a tareas intensivas en cómputo como entradas largas, chat rápido y tareas de agentes. Microsoft afirma que su producción de tokens por megavatio es un 40% mayor que la de los sistemas GPU líderes; un armario con 96 chips puede generar hasta 7 veces la cantidad de tokens de un armario Maia200. En cuanto a las especificaciones de hardware, un solo encapsulado Maia300 integra 8 stacks de memoria HBM4, con 288 GB en total, un ancho de banda de 18 TB/s y un consumo nominal de 950 vatios: un solo chip asume todo el apetito que antes debía repartirse por todo un armario. Ya se ha publicado un informe técnico más detallado, y en la conferencia Ignite2026 del mes 11 se revelarán más detalles.
Cuando un gigante de la nube despliega sus propios chips a escala de gigavatios y declara explícitamente que quiere ser el sistema de inferencia principal, lo que busca eliminar no es solo su dependencia de las GPU externas, sino también, tras soldar modelos, chips y servicios en la nube en una cadena autónoma, esa factura que nadie más puede calcular ni bloquear.