Maia 300: novo chip de IA da Microsoft promete mais eficiência que GPU
A Microsoft apresentou o Maia 300, terceira geração do seu chip de inteligência artificial, com promessa de 40% mais tokens por megawatt que sistemas baseados em GPU. Produção em escala começa em 2027.
Por Marina Sato · Repórter de IA
A Microsoft anunciou o Maia 300, terceiro chip de sua linha própria de aceleradores para inteligência artificial. Segundo a empresa, o componente entrega 40% mais tokens por megawatt do que infraestruturas baseadas em GPUs, as placas gráficas usadas hoje como padrão para rodar modelos de IA.
O que muda no hardware
O Maia 300 usa oito pilhas de memória HBM4 e chega a 18 TB por segundo de largura de banda, com TDP de 950 watts por acelerador. A fabricação dos chiplets de computação fica a cargo do processo N2P da TSMC, fabricante taiwanesa que produz chips avançados para gigantes de tecnologia. A arquitetura separa em blocos distintos as funções de cálculo, controle de memória e comunicação — um desenho que a Microsoft diz reduzir custo e aumentar eficiência.
Em configuração de rack completo, com 96 aceleradores, o sistema soma 27,6 TB de memória HBM e atinge 1,7 PB/s de largura de banda agregada, consumindo um envelope de 167 quilowatts.
Quanto rende na prática
Comparado ao Maia 200, geração anterior lançada em janeiro de 2026, o Maia 300 promete até sete vezes mais capacidade de processamento de tokens por rack e mais que o dobro de desempenho por watt. O foco declarado é inferência: modelos já treinados respondendo perguntas, mantendo conversas longas ou executando agentes que tomam várias ações em sequência — não o treinamento de novos modelos do zero.
Scott Guthrie, vice-presidente executivo de Cloud e IA da Microsoft, apresentou o chip como parte de um plano de expandir o sistema Azure Maia para implantações na escala de múltiplos gigawatts a partir de 2027.
Contexto da disputa
O lançamento reforça a tentativa da Microsoft de depender menos da Nvidia, fabricante de chips gráficos líder em infraestrutura de inteligência artificial, hoje fornecedora dominante de hardware para treinar e rodar modelos de IA em data centers. Ainda assim, a própria Microsoft reconhece que GPUs continuam no centro de sua infraestrutura — o Maia mira um nicho específico de inferência, não uma substituição completa.
Os números de eficiência vêm de testes internos da Microsoft, sem validação independente até agora. Falta saber se o desempenho prometido se confirma em operação real e qual será o custo de produção em escala a partir de 2027.