AitopkitMicrosoft apuesta más fuerte por su propio silicio. En la OCP Global Summit del 12 de octubre, la empresa anunció Maia 300, su acelerador personalizado de inferencia de IA de tercera generación — un chip basado en chiplets construido con tecnología de proceso TSMC de 2nm/3nm, con ocho pilas de memoria HBM4, empaquetado con 96 chips por rack.
Las afirmaciones destacadas giran en torno a la eficiencia a escala de centro de datos: Microsoft dice que Maia 300 ofrece ~40 % más tokens por megavatio que los sistemas líderes basados en GPU y hasta 7x el rendimiento a escala de rack de su predecesor, Maia 200. Si esos números se sostienen en producción, significaría inferencia notablemente más barata por el mismo cómputo — justo la palanca de costos que importa mientras las cargas de trabajo de IA siguen explotando.
La estrategia va mucho más allá de una generación de chip. Desde 2027, Microsoft planea escalar Azure Maia a despliegues multi-gigavatio, posicionando su silicio propio como la plataforma principal de inferencia para Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Teams y los modelos de OpenAI servidos en Azure. El CEO Satya Nadella llamó al esfuerzo «nuestra mayor apuesta hasta ahora en nuestro propio silicio» — un desafío directo al dominio de Nvidia en cómputo de IA.
Para los usuarios, la conclusión es de segundo orden pero importante: los chips de inferencia más baratos y eficientes eventualmente se traducen en precios de API más baratos y funciones de IA más rápidas. La apuesta de Microsoft es que poseer el hardware debajo de los servicios de IA de Azure es la forma de mantener esa curva de costos doblándose hacia abajo.