AitopkitMicrosoft mise encore plus gros sur son propre silicium. À l'OCP Global Summit le 12 octobre, l'entreprise a annoncé Maia 300, son accélérateur d'inférence IA maison de troisième génération — une puce en chiplets gravée en 2 nm/3 nm de TSMC avec huit piles mémoire HBM4, assemblée à 96 puces par rack.
Les annonces phares concernent l'efficacité à l'échelle du datacenter : Microsoft affirme que Maia 300 délivre ~40 % de tokens en plus par mégawatt que les principaux systèmes basés GPU et jusqu'à 7x le débit à l'échelle du rack de son prédécesseur, Maia 200. Si ces chiffres tiennent en production, cela signifierait une inférence sensiblement moins chère pour le même calcul — exactement le levier de coût qui compte alors que les charges de travail IA continuent d'exploser.
La stratégie va bien au-delà d'une génération de puce. À partir de 2027, Microsoft prévoit de déployer Azure Maia à l'échelle multi-gigawatts, positionnant son silicium maison comme plateforme d'inférence principale pour Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Teams et les modèles OpenAI servis sur Azure. Le PDG Satya Nadella a qualifié l'effort de « notre plus grand pari à ce jour sur notre propre silicium » — un défi direct à la domination de Nvidia dans le calcul IA.
Pour les utilisateurs, le message est de second ordre mais important : des puces d'inférence moins chères et plus efficaces finissent par se traduire en tarifs API plus bas et en fonctions IA plus rapides. Le pari de Microsoft, c'est que posséder le matériel sous les services IA d'Azure est la façon de garder cette courbe de coût orientée à la baisse.