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Microsoft ha presentado Maia 300, la tercera generación de su acelerador propio para inferencia de IA, y quiere desplegarlo a escala de varios gigavatios a partir de 2027. El chip combina un diseño de chiplets fabricado en el proceso N2P de TSMC con ocho pilas de memoria HBM4, y se monta en racks de 96 aceleradores.

El anuncio llegó el 12 de octubre de 2026 con una entrada en el blog oficial de Microsoft sobre el despliegue multigigavatio de Maia y un análisis técnico en el blog de Azure firmado por Rani Borkar y Saurabh Dighe. Lo interesante no son solo los números del chip. Lo es que Microsoft lo señale como el sistema principal de inferencia para sus propios productos.

¿Qué es Maia 300 y qué cambia frente a Maia 200?

Maia 300 es un acelerador diseñado para ejecutar modelos ya entrenados, no para entrenarlos. Frente a Maia 200, pasa de un chip monolítico a un diseño de varios chiplets y multiplica sobre todo el ancho de banda de memoria.

Según la documentación de Azure, cada acelerador lleva 8 pilas HBM4 con 288 GB de capacidad y 18 TB/s de ancho de banda. Microsoft lo resume así: 2,5 veces más ancho de banda, un 33 % más de capacidad y aproximadamente el doble de ancho de banda HBM por vatio que la generación anterior.

Como referencia, Maia 200 se presentó en enero con proceso de 3 nm de TSMC, memoria HBM3e de 216 GB y unos 7 TB/s. StorageReview precisa que eran seis pilas.

La computación crece mucho menos que la memoria. Azure habla de un 36 % más de FLOPs y de un 14 % más de ancho de banda de interconexión. Las cifras de pico que publica StorageReview van en la misma línea: 13,8 POPS en FP4 frente a 10,1, con un TDP de 950 vatios frente a 750.

Mi lectura: es un chip pensado para el cuello de botella real de la inferencia actual, que es mover datos y no calcular. Los modelos con contextos largos y los agentes que encadenan pasos viven de la memoria, y ahí es donde Microsoft ha apostado.

¿Cómo es el rack de 96 aceleradores?

El rack de Maia 300 duplica la densidad del anterior: 96 aceleradores en 167 kW, repartidos en 24 bandejas de cuatro. Con Maia 200 eran 48 por rack.

La refrigeración líquida retira más del 80 % de la carga térmica del rack, según Azure. El superpod escala hasta 12.288 aceleradores en un máximo de 128 racks.

Con esa configuración completa, Microsoft promete hasta 7 veces más rendimiento en tokens por rack que Maia 200 y más de 2,5 veces el rendimiento por vatio. The Next Platform desglosa el 7x: el aumento de computación por chip y el doble de aceleradores por rack no bastan para explicarlo, así que atribuye el resto a la arquitectura.

Para situar la escala: 167 kW por rack y despliegues de varios gigavatios entran de lleno en el debate sobre los centros de datos hiperescalados para IA y su factura energética. Microsoft vende Maia 300 precisamente como una forma de sacar más tokens de cada vatio.

Hay que leerlo con cuidado. Un rack que pasa de 48 a 96 chips no compara peras con peras con uno de la generación anterior. El dato por vatio es más honesto que el de rendimiento bruto.

¿Qué significa para la dependencia de Nvidia?

Microsoft no dice que vaya a dejar de comprar GPU. Redmond Magazine resume el mensaje como una opción más junto a las GPU tradicionales, no como un sustituto. Pero el lenguaje ha cambiado: según Microsoft, Maia 300 será el principal sistema de inferencia para sus productos y servicios.

La cifra comercial más llamativa es un 40 % más de tokens por megavatio que los «principales sistemas basados en GPU». The Register y StorageReview señalan el problema: Microsoft no dice qué GPU, qué modelo ni qué configuración usa en la comparación, y nadie de fuera puede comprobarlo.

La generación anterior ya está en producción. Según Redmond Magazine, Maia 200 ejecuta cargas de Copilot y del desarrollo interno de modelos, y GitHub Copilot y Microsoft Foundry deberían empezar a usarlo antes de que acabe 2026. En wwwhatsnew ya contamos que, con Maia 200, Microsoft mantenía su apuesta por Nvidia y AMD mientras estrenaba chip propio.

The Register añade un matiz incómodo. En 2024, Microsoft se quejó ante los reguladores europeos de que la integración vertical de Google le daba ventaja, y dijo: «Todos los demás deben depender de alianzas para innovar y competir». Dos años después, Microsoft construye su propia pila vertical, del chip al servicio.

Mi posición: Maia 300 no amenaza a Nvidia a corto plazo, pero cambia quién negocia el precio. Un hiperescalador con un chip propio que sirve la mayor parte de su inferencia compra GPU con otra fuerza. El argumento del 40 % sigue sin baseline, y hasta que Microsoft lo concrete es marketing, no un dato. Lo que sí es verificable, la memoria, la densidad del rack y la eficiencia por vatio frente a Maia 200, apunta a que el coste por token de Copilot va a depender cada vez menos de Nvidia. El próximo examen es Ignite, en noviembre, donde Microsoft ha prometido más detalles.