Microsoft presentó este lunes 12 de octubre Azure Maia 300, la tercera generación de su plataforma de procesamiento para inteligencia artificial, y anunció que comenzará a desplegarla en producción durante 2027. La empresa proyecta llevar la familia Maia a instalaciones de varios gigavatios y convertirla en su principal sistema de inferencia para productos y servicios. El anuncio fue realizado por Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo del área Cloud + AI.

La inferencia es el trabajo que realiza un modelo ya entrenado cuando procesa una consulta y genera una respuesta. Ese uso exige recursos diferentes según se trate de una conversación breve, el análisis de documentos extensos o un agente que encadena acciones. Microsoft explicó que diseñó Maia 300 para esas tareas prolongadas, para razonamientos con mucho contexto y para aplicaciones en las que una demora resulta especialmente perceptible para el usuario.

La empresa estima que la nueva plataforma podrá producir un 40% más de tokens por megavatio que sistemas líderes basados en unidades gráficas. Los tokens son las unidades de información que procesan los modelos y sirven aquí como medida de trabajo computacional. La comparación es una afirmación del fabricante: el anuncio no equivale a una evaluación independiente ni permite trasladar ese porcentaje, de manera automática, al precio de una suscripción o al consumo de cualquier aplicación.

El diseño técnico combina varios componentes especializados dentro del mismo encapsulado. Los módulos de cálculo utilizan el proceso N2P de TSMC y trabajan junto con controladores de memoria y entradas y salidas separados. Microsoft informó una capacidad de 288 gigabytes de memoria HBM4 por acelerador y un ancho de banda máximo de 18 terabytes por segundo. La arquitectura intenta reducir los movimientos de información entre componentes, una operación que también consume tiempo y energía.

El salto alcanza además al equipo completo donde se reúnen los chips. La configuración anunciada incorpora 96 aceleradores por rack, con una capacidad conjunta de 27,6 terabytes de memoria y una envolvente de potencia de 167 kilovatios. Según la documentación técnica, esa combinación puede alcanzar hasta siete veces el flujo de tokens por rack de Maia 200. La densidad de cada instalación y la capacidad eléctrica disponible forman parte del mismo problema de diseño.

El antecedente inmediato fue presentado el 26 de enero de este año. Maia 200 utiliza fabricación de tres nanómetros, 216 gigabytes de memoria HBM3e y un ancho de banda de siete terabytes por segundo. En aquel lanzamiento Microsoft describió una plataforma integrada con Azure y herramientas para adaptar modelos, entre ellas compatibilidad con PyTorch y un compilador Triton. El programa también incorporó redes basadas en Ethernet para conectar aceleradores a distintas escalas, desde un equipo hasta conjuntos de racks.

La compañía indicó ahora que Maia 200 ya procesa cargas de producción de Microsoft Copilot y trabajos del equipo que desarrolla sus modelos MAI. También prevé incorporar GitHub Copilot y Microsoft Foundry antes de que termine el año. Esos servicios combinan modelos de Microsoft, de OpenAI y de familias abiertas, por lo que el desarrollo del hardware busca atender programas con arquitecturas y requerimientos distintos.

Por el momento, el paso confirmado es la presentación de la plataforma y su hoja de ruta. Microsoft no anunció en esta comunicación una fecha única para la disponibilidad de todos los servicios sobre Maia 300. El inicio productivo previsto para 2027 deberá convertir las especificaciones publicadas en capacidad efectiva de los centros de datos, mientras la generación anterior continúa ampliando su presencia en la infraestructura de la empresa.