Por: Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo, Nube + IA.
Azure Maia 200 está ahora en producción; Azure Maia 300 llegará en 2027
A medida que entramos en la era de la Super Inteligencia, Microsoft ha entrado en una nueva fase de infraestructura. Escalaremos nuestra familia Azure Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, para convertir Maia en el principal sistema de inferencia para productos y servicios de Microsoft.
El programa multigeneracional Azure Maia se ha convertido en un elemento fundamental de la estrategia de infraestructura de IA de Microsoft. Maia 200 ahora presta servicio a cargas de trabajo de producción de Microsoft, incluido Microsoft Copilot, y apoya al equipo de MAI en el desarrollo de modelos de próxima generación, con GitHub Copilot y Microsoft Foundry que seguirán a finales de año. En estas cargas de trabajo, Maia 200 ejecuta modelos OpenAI, los propios modelos MAI de Microsoft y familias líderes de modelos de código abierto. Los conocimientos obtenidos de la escala de los servicios de IA de Microsoft permiten un codiseño único entre sistemas de hardware y aplicaciones de software para optimizar casos de uso reales en aplicaciones empresariales y escenarios industriales.
Maia 300 es un sistema inteligente completo diseñado para los nuevos tipos de cargas de trabajo de IA que surgen hoy en día: razonamiento de largo contexto, experiencias conversacionales sensibles a la latencia y tareas agénticas sostenidas de varios pasos. Al mejorar la eficiencia en todo el sistema, esperamos que Maia 300 entregue un 40% más de tokens por megavatio en comparación con los principales sistemas basados en GPU. Y en una configuración completa de 96 aceleradores, ofrece hasta 7 veces el rendimiento de tokens a escala de rack que Maia 200.
Maia 200: Impulsar las cargas de trabajo que Microsoft ejecuta a gran escala
El sistema Azure Maia está diseñado en torno a las cargas de trabajo reales que Microsoft ejecuta a gran escala y a los modelos que esperamos construir en los próximos años. Como el desarrollo de silicio lleva años, nuestros equipos de software y hardware colaboran desde temprano para anticipar arquitecturas, escala y capacidades, para traducir esos requisitos en mayor capacidad de memoria, mayor ancho de banda y más aceleradores que funcionen como un solo sistema.
Esa ingeniería conjunta ya ha comenzado a generar ganancias de eficiencia medibles. Maia 200 se ha comenzado a desplegar en Estados Unidos, Europa y Australia, y entrega hasta 1,7 veces más tokens por vatio para capacidades de IA integradas en Microsoft Teams, Copilot y Cowork en comparación con la infraestructura líder de GPU.
La experiencia con la ejecución de nuestros modelos y servicios de IA en Maia 200 influyó de manera directa en el diseño de Maia 300. Juntas, ambas generaciones están diseñadas para soportar un amplio conjunto de servicios adicionales de IA de Microsoft: trabajo agéntico en varios pasos que ayudará a GitHub a ofrecer experiencias de codificación de manera más eficiente; servicio de modelos a escala en la nube que ayudará a Microsoft Foundry a soportar arquitecturas y entornos de despliegue diversos; generación de inferencia y datos para el equipo de MAI; e interacciones sensibles a la latencia que ayudarán a Dragon Copilot a escalar los flujos de trabajo y reducir la carga administrativa de los clínicos.
Maia 300: Escalar una IA más útil en cada megavatio
La IA se ha comenzado a convertir en una capa fundamental de cada aplicación, flujo de trabajo y proceso empresarial. A medida que las empresas van más allá de las experiencias de chat para convertirse en sistemas de agentes capaces de razonar, actuar y colaborar, la infraestructura de IA debe ofrecer inteligencia de manera segura y eficiente a gran escala, adaptándose de manera continua a medida que evolucionan modelos y cargas de trabajo.
Como tercera generación de nuestro programa Azure Maia, Maia 300 está diseñado con una arquitectura basada en la inferencia, optimizada para cargas de trabajo de IA de largo contexto, que requieren mucha memoria y decodifican. Esto implica equilibrar computación, ancho de banda de memoria, redes y eficiencia energética a escala en la nube.
Las principales capacidades del sistema Maia 300 incluyen:
Menos movimiento de datos, más computación útil: Mover datos de manera eficiente, en lugar de potencia computacional bruta, es cada vez más el cuello de botella en los grandes sistemas de inferencia. La arquitectura de flujo de datos definida por software y la optimización del núcleo asistida por IA de Maia 300 trabajan juntas para maximizar la localidad, reducir el movimiento de datos y mejorar su utilización en recursos de computación, memoria y red. Al tratar el flujo de datos como un principio de diseño de primera clase, Maia 300 ofrece una ventaja significativa en rendimiento por vatio frente a las arquitecturas tradicionales de GPU.
Mayor ancho de banda de memoria dentro de cada vatio: A medida que las cargas de trabajo de IA se quedan cada vez más limitadas al contexto y la memoria, Maia 300 ofrece un ancho de banda HBM por vatio líder en la industria. Ocho pilas HBM4 proporcionan 18,0 TB/s de ancho de banda pico de memoria dentro de un TDP de 950 vatios, lo que permite la ejecución eficiente de modelos grandes y cargas de trabajo de contexto largo. El soporte especializado del núcleo utiliza SRAM integrada en el chip como un scratchpad gestionado por software, lo que reduce la presión sobre HBM.
Arquitectura de chiplets para mejorar la eficiencia: Una nueva arquitectura multichiplet separa las funciones de computación, controlador de memoria y E/S, para mejorar la eficiencia, la escalabilidad y la estructura de costes. Los chiplets de cómputo se construyen sobre el nodo de proceso N2P de TSMC para maximizar el rendimiento por vatio.
Contexto más amplio, inteligencia más rica: Al diseñar para formatos avanzados de baja precisión, incluido el MXFP4 mejorado, Maia 300 reduce los requisitos de memoria y ancho de banda tanto para el almacenamiento de computación como para el almacenamiento en caché KV. El resultado son ventanas de contexto más grandes, mayor rendimiento y una mejora en la eficiencia del modelo dentro del mismo envoltorio de energía.
Redes escalables a escala de centro de datos: Maia 300 trata la red como una extensión continua de la arquitectura de flujo de datos definida por software. En lugar de mover datos a través de capas de comunicación separadas, las operaciones de flujo de datos abarcan recursos de computación, memoria y red como un único sistema. Las interconexiones de alto ancho de banda entre aceleradores Maia están optimizadas para el paralelismo tensorial, mientras que un transporte personalizado de IA ofrece una comunicación escalable eficiente y fiable entre aceleradores y racks. El transporte optimizado para IA aprovecha la infraestructura de red basada en Ethernet para permitir una topología unificada, que escala de manera eficiente, desde un solo rack hasta despliegues a escala de centro de datos.
Mayor rendimiento de IA en cada rack: Los sistemas de rack Maia 300 reúnen 96 aceleradores en un límite de potencia de 167 kilovatios, para entregar 27,6 TB de capacidad HBM y 1,7 PB/s de ancho de banda HBM agregado en un dominio de ampliación de alta velocidad. Esa densidad permite a Microsoft ofrecer más interacciones simultáneas con IA y cargas de trabajo mayores desde cada rack, lo que mejora la capacidad del centro de datos y la economía de la expansión de los servicios de IA.
El Maia 300 comenzará su despliegue en producción en 2027. Para más información sobre los detalles arquitectónicos del Maia 300, lean nuestro documento técnico.
Azure Maia está en el corazón de nuestra Transformación Frontier
El futuro no estará definido por un solo modelo, ni por una sola pieza de silicio, ni por una sola innovación. La elección de modelo y silicio es inherente a nuestra visión para la Transformación Frontier. Nuestro enfoque está en desarrollar plataformas responsables, asequibles y escalables que ayuden a todos a amplificar su inteligencia para lograr resultados revolucionarios que les importen.
Microsoft es única porque podemos optimizar desde silicio hasta sistemas y agentes en una plataforma abierta, heterogénea y diversa en modelos en la que nuestros clientes pueden confiar para su transformación en IA, hoy y en los próximos años. Esta plataforma está en el corazón de la Transformación Frontier, y Azure Maia es un componente fundamental de nuestro enfoque para ampliar el acceso, acelerar la innovación y ayudar a los clientes a captar más valor de la IA.
El mes que viene, en Microsoft Ignite 2026 en San Francisco y en línea, esperamos compartir más información sobre nuestra estrategia, tendencias en adopción tecnológica y el éxito en la Transformación Frontier.
Para más detalles, fotos y vídeos, visiten nuestro sitio Maia 300.
Scott Guthrie es responsable de un conjunto de soluciones y servicios de computación en la nube a gran escala, incluida Azure, la plataforma de computación en la nube de Microsoft, soluciones de IA generativa, plataformas de datos y seguridad de la información y ciberseguridad. Estas plataformas y servicios ayudan a organizaciones de todo el mundo a resolver desafíos urgentes — y a transformarse para el futuro.