Si eres cliente de Microsoft, es muy probable que las respuestas de tu próximo asistente de IA se generen en un chip diseñado por la propia compañía y no por Nvidia. Microsoft ha presentado Maia 300, su tercera generación de chips propios, que promete un 40 % más de tokens por megawatio que los sistemas basados en GPU líderes.
Maia 300: 40 % más tokens por megavatio y siete veces más rendimiento que Maia 200
La cifra la ofreció Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo del grupo de nube de Microsoft. «Esperamos que Maia 300 ofrezca un 40 por ciento más de tokens por megavatio en comparación con los principales sistemas basados en GPU», afirmó. Se trata de una previsión de la empresa, no de una medición independiente.
Guthrie añadió otro dato: en una configuración completa de 96 aceleradores, el sistema alcanza hasta siete veces el rendimiento de tokens a escala de rack de Maia 200, su predecesor.
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El chip está diseñado para lo que Microsoft llama su «sistema principal de inferencia de IA». La inferencia es la fase en la que un modelo ya entrenado responde a las peticiones de los usuarios, y es donde se concentra el gasto diario de los servicios en la nube.
Despliegue en producción a partir de 2027
Maia 300 empezará a utilizarse en cargas de trabajo de producción en 2027. Hasta entonces, es un anuncio de hoja de ruta: el chip no está todavía en manos de los clientes.
Guthrie fue explícito sobre la ambición del plan. «Escalaremos nuestra familia Azure Maia a despliegues de varios gigavatios a partir de 2027, haciendo de Maia el sistema principal de inferencia de IA para los productos y servicios de Microsoft», dijo.
Esa frase implica que la compañía quiere apoyarse sobre todo en silicio propio y, en consecuencia, depender menos de los chips de Nvidia y AMD. Microsoft no ha dicho que vaya a dejar de comprarlos, pero sí que su peso relativo bajará.
Un chiplet sobre el proceso N2P de TSMC
La mejora de eficiencia viene de la arquitectura. Maia 300 se fabrica con el proceso N2P de TSMC y usa un diseño de chiplets que separa las funciones de cómputo, controlador de memoria y entrada y salida.
Según el equipo de hardware e infraestructura de Azure, esto «aumenta el área de silicio dedicada al rendimiento de cómputo y permite que cada función utilice la tecnología más adecuada para su papel».
En la práctica, el diseño evita gastar superficie del chip en tareas que no son cálculo y permite combinar tecnologías distintas según la función. Es la vía que Microsoft señala como origen de sus ganancias de eficiencia.
Maia 200 ya trabaja en Copilot y GitHub Copilot
Maia 300 sucede a Maia 200, que Microsoft anunció en enero. Esa generación ya ejecuta cargas de producción en Microsoft Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry y los modelos de IA propios de la compañía.
Guthrie la calificó como «la mejor infraestructura de IA de nuestra flota, medida en métricas reales de servicios de IA». Es una valoración de la propia empresa.
De Maia 300 dijo que es «un sistema de IA completo diseñado para los nuevos tipos de cargas de trabajo»: razonamiento de contexto largo, experiencias conversacionales sensibles a la latencia y tareas agénticas sostenidas de varios pasos.
Mustafa Suleyman y la carrera con Google DeepMind, OpenAI y Anthropic
El chip también forma parte del trabajo de Microsoft en modelos propios, con el que la compañía busca alcanzar a Google DeepMind, OpenAI y Anthropic. Mustafa Suleyman, consejero delegado de Microsoft AI, lo planteó así: «Tenemos que trabajar en toda la pila, hasta el silicio».
Suleyman añadió: «A esa escala necesitamos una plataforma que sea nuestra y que codiseñemos con nuestros modelos. Por eso, ejecutar nuestros modelos de Microsoft AI sobre el chip Maia es un foco crítico para nuestro equipo».
El argumento es de integración vertical: si el modelo y el chip se diseñan a la vez, cada uno puede adaptarse al otro. Queda por ver, cuando haya datos de producción, cuánto se traduce en coste.
Qué cambia para ti con Maia 300 y la apuesta de Microsoft por el silicio propio
Hay tres puntos concretos que se derivan de lo anunciado y que te conviene tener presentes:
Si usas Copilot, GitHub Copilot o Foundry, ya trabajas sobre Maia 200 sin haberlo elegido. El cambio de chip ocurre en la nube de Microsoft, no en tu equipo, y no exige que hagas nada.
Si contratas capacidad de IA en Azure, el despliegue multigigavatio previsto desde 2027 apunta a que la oferta se apoyará cada vez más en Maia. Pregunta a tu proveedor qué carga corre sobre qué hardware antes de comparar precios.
Si tu negocio depende de modelos con razonamiento largo o agentes que ejecutan varios pasos, esos son precisamente los casos para los que Microsoft dice haber diseñado Maia 300. Es una promesa de la empresa que podrás contrastar cuando el chip esté en producción.
Un ejemplo: un equipo de soporte que usa un agente para resolver incidencias en varios pasos genera muchos más tokens por consulta que un chat sencillo. Ahí es donde un 40 % más de tokens por megavatio se traduciría en menos coste energético por cada incidencia resuelta, siempre que la cifra de Microsoft se confirme.
Qué implica para ti
El anuncio no cambia nada hoy: Maia 300 llega a producción en 2027. Lo que sí fija es la dirección de Microsoft, que quiere que su silicio propio sea el principal motor de sus servicios de IA.
Para ti, la consecuencia práctica es que el coste y la disponibilidad de la IA en Azure dependerán cada vez más de los chips de la propia Microsoft y menos de los de Nvidia y AMD. Conviene vigilar si la eficiencia prometida se refleja en precios cuando el chip esté desplegado.
Imagen ilustrativa generada con inteligencia artificial.
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Fuente original: theverge.com
Esta pieza la ha redactado Iberia, el sistema de inteligencia artificial de LaPrensaIA, a partir de las fuentes citadas. Fermín Sánchez ha decidido publicarla y responde de ella. Cómo trabajamos.
Contenido elaborado con la asistencia tecnológica de IBERIA y supervisión editorial. Fermín Sánchez es el responsable editorial de LaPrensaIA, diario de divulgación sobre inteligencia artificial. Cubrimos la actualidad de la IA con criterio propio —tecnología, empresas y sociedad— de forma clara para el público no técnico.
