著: スコット ガスリー (Scott Guthrie) Cloud + AI エグゼクティブ バイス プレジデント
※本ブログは、米国時間 2026 年 10 月 12 日 (月) に公開された “Microsoft to expand Azure Maia system to multi-gigawatt deployments” の抄訳を基に掲載しています。
Azure Maia 200 が本番稼働を開始、Azure Maia 300 は 2027 年に登場
本日、マイクロソフトの AI インフラストラクチャは新たなフェーズを迎えます。マイクロソフトは 2027 年よりから Azure Maia ファミリーをマルチギガワット規模で拡大の展開へと拡大し、Maia をマイクロソフトの製品およびサービスにおける主要な AI 推論システムとします。
複数世代にわたって進化を続けてきた Azure Maia プログラムは、マイクロソフトの AI インフラ戦略を支える基盤の一つとなっています。Maia 200 は現在、Microsoft Copilot をはじめとするマイクロソフトの本番環境のワークロードで稼働しているほか、次世代モデルを開発する Microsoft AI（MAI）チームにも活用されています。さらに、年末までには GitHub Copilot と Microsoft Foundry でも利用される予定です。これらのワークロードでは、OpenAI のモデル、マイクロソフト独自の MAI モデル、主要なオープンソースのモデル群が Maia 200 上で稼働しています。また、マイクロソフトが AI サービスを大規模に運用する中で得られた知見を生かし、ハードウェア システムとソフトウェア アプリケーションを一体的に設計することで、エンタープライズ アプリケーションや業界シナリオ全体にわたる実際のユースケースに最適化しています。
Maia 300 は、ロングコンテキストを扱う推論、レイテンシーが重視される対話型エクスペリエンス、持続的かつ複数ステップにわたるエージェント型タスクといった、現在登場しつつある新しいタイプの AI ワークロードに向けて設計された、完全な AI システムです。システム全体の効率を向上させることで、主要な GPU ベースのシステムと比較して、1 メガワットあたり 40% 多くのトークンを生成できる見込みです。さらに、96 基のアクセラレーターを搭載したフル構成では、ラックあたりのトークン スループットで Maia 200 の最大 7 倍を実現します。
Maia 200: マイクロソフトの大規模ワークロードの原動力
Azure Maia システムは、マイクロソフトが大規模に運用している実際のワークロードと、今後数年間で構築を見込むモデルを中心に設計されています。シリコンの開発には数年を要するため、マイクロソフトのソフトウェア チームとハードウェア チームは早い段階から連携してアーキテクチャ、規模、機能を予測し、それらの要件を、より大きなメモリ容量、より広い帯域幅、そして単一システムとして動作する、より多くのアクセラレーターへと反映しています。
こうした一体的な開発は、すでに目に見える効率向上をもたらしています。Maia 200 は米国、欧州、オーストラリアで展開が進んでおり、Microsoft Teams、Copilot、Cowork のエクスペリエンスに組み込まれた AI 機能において、主要な GPU インフラと比較して 1 ワットあたり最大 1.7 倍のトークンを生成しています。
Maia 200 上でマイクロソフトの AI モデルとサービスを運用してきた経験は、Maia 300 の設計に直接生かされています。この 2 世代の Maiaは、マイクロソフトのさらに幅広い AI サービスを共に支えるよう設計されています。具体的には、GitHub がより効率的にコーディング エクスペリエンスを提供できるよう支援する複数ステップのエージェント型処理、Microsoft Foundry が多様なアーキテクチャやデプロイ環境に対応できるよう支援するクラウド規模でのモデル提供、MAI チーム向けの推論とデータ生成、そして Dragon Copilot がワークフローを拡大し、臨床医の事務作業の負担軽減につながる、低遅延が求められるインタラクションなどです。
Maia 300: 1 メガワットあたりで、より有用な AI を大規模に展開
AI は、あらゆるアプリケーション、ワークフロー、ビジネス プロセスの基盤となるレイヤーになりつつあります。企業がチャット エクスペリエンスを超えて、推論し、行動し、協働できるエージェントのシステムへと移行するなか、AI インフラには、モデルやワークロードの進化に合わせて継続的に適応しながら、インテリジェンスを大規模に、安全かつ効率的に提供することが求められています。
Azure Maia プログラムの第 3 世代となる Maia 300 は、長いコンテキスト、大容量メモリを必要とする処理、デコード処理の負荷が高い AI ワークロードに最適化した、推論を第一に考えたアーキテクチャを採用しています。そのために、クラウド規模でコンピューティング性能、メモリ帯域幅、ネットワーク、電力効率のバランスを図っています。
Maia 300 システムの主な機能は以下のとおりです。
- データ移動を減らし、より有効な演算を: 大規模な AI 推論システムでは、純粋な演算能力よりも、データをいかに効率よく移動させるかが、ますますボトルネックになっています。Maia 300 のソフトウェア定義型データフロー アーキテクチャと AI を活用したカーネル最適化を組み合わせることで、データを可能な限り処理する場所の近くに保持し、データ移動を削減するとともに、コンピューティング、メモリ、ネットワークリソースの利用率を高めています。データフローを設計の中核に据えることで、Maia 300 は従来の GPU アーキテクチャと比較して、1ワットあたりの性能で大きな優位性を実現しています。
- 1 ワットあたりのメモリ帯域幅を向上: AI ワークロードでコンテキストとメモリが性能を左右するようになるなか、Maia 300 は 1 ワットあたりの HBM 帯域幅で業界トップクラスの性能を実現します。8 つの HBM4 スタックにより、950W の TDP 内で 18.0 TB/s のピーク メモリ帯域幅を提供し、大規模モデルやロングコンテキストのワークロードを効率的に実行できます。また、専用のカーネル サポートによってオンダイ SRAM をソフトウェア管理型のスクラッチパッドとして活用し、HBM への負荷を軽減します。
- 効率を高めるチップレット アーキテクチャ: 新しいマルチチップレット アーキテクチャでは、コンピューティング、メモリ コントローラー、I/O の各機能を分離することで、効率、スケーラビリティ、コスト構造を改善しています。コンピューティング チップレットは、1ワットあたりの性能を最大化するため、TSMC の N2P プロセス ノードで製造されています。
- より長いコンテキスト、より豊かなインテリジェンス: 強化された MXFP4 をはじめとする高度な低精度フォーマットに対応した設計により、Maia 300 は演算と KV キャッシュの格納の両方で、メモリと帯域幅の要件を削減します。その結果、同じ電力の範囲内で、より長いコンテキストへの対応、より高いスループット、モデル効率の向上を実現します。
- データセンター規模まで広がるネットワーク: Maia 300 は、ネットワークをソフトウェア定義型データフロー アーキテクチャのシームレスな延長として扱います。個別の通信レイヤーを介してデータを移動させるのではなく、データフロー処理がコンピューティング、メモリ、ネットワークの各リソースにまたがり、単一のシステムとして動作します。Maia アクセラレーター間の高帯域幅インターコネクトは、1 つのモデルの計算を複数のアクセラレーターで分担するテンソル並列処理に最適化されています。また、カスタム AI トランスポートにより、アクセラレーター間およびラック間で高性能かつ信頼性の高いスケールアップ通信を実現します。この AI に最適化されたトランスポートは Ethernet ベースのネットワーク インフラを活用し、単一ラックからデータセンター規模の展開まで効率的に拡張できる、統一されたネットワーク構成を可能にします。
- ラックあたりの AI スループットを向上: Maia 300 のラック システムは、167 キロワットの電力枠内に 96 基のアクセラレーターを集約し、高速なスケールアップ ドメイン全体で 27.6 TB の HBM 容量と 1.7 PB/s の総 HBM 帯域幅を提供します。この高い密度により、マイクロソフトは各ラックでより多くの AI インタラクションを同時に処理し、より大規模なワークロードに対応できるようになり、データセンターのキャパシティと、AI サービス拡大の経済性が向上します。
Maia 300 は 2027 年に本番環境への展開を開始する予定です。Maia 300 のアーキテクチャの詳細については、技術資料（英語）をご覧ください。
マイクロソフトのフロンティア トランスフォーメーションの中核を担う Azure Maia
未来は、単一のモデル、単一のシリコン、あるいは単一の AI イノベーションによって決まるものではありません。モデルとシリコンの選択肢は、マイクロソフトが掲げるフロンティア トランスフォーメーションのビジョンに本質的に組み込まれています。マイクロソフトは、責任ある、コスト効率の高い、スケーラブルなプラットフォームの開発に注力しています。これにより、あらゆる人が AI によって自らのインテリジェンスを拡張し、自分にとって重要な画期的な成果を生み出せるよう支援します。
マイクロソフトの独自性は、シリコンからシステム、さらにはエージェントに至るまで、オープンかつヘテロジニアス（異種混在型）で、多様なモデルに対応するプラットフォーム全体を最適化できる点にあります。お客様は、現在そしてこれから先も 、このプラットフォームをAI トランスフォーメーションの基盤として活用できます。このプラットフォームはフロンティア トランスフォーメーションの中核です。そして Azure Maia は、AI へのアクセスを拡大し、イノベーションを加速するとともに、お客様が AI からより大きな価値を引き出せるよう支援する、マイクロソフトの取り組みを構成する基盤の一つです。
来月、サンフランシスコおよびオンラインで開催される Microsoft Ignite 2026 では、マイクロソフトの戦略、テクノロジー導入のトレンド、そしてフロンティア トランスフォーメーションにおける成功事例について、さらに詳しくご紹介できることを楽しみにしています。
Maia 300 の詳細や写真、動画は、こちらをご覧ください。
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