Il 13 ottobre, Benzinga e The Next Web hanno riferito, citando The Information, che Scott Guthrie aveva comunicato ai dipendenti di Azure il giorno precedente un cambiamento nella leadership. Arun Ulag, finora alla guida dei prodotti database di Azure, avrebbe assunto responsabilità più ampie.
Secondo Benzinga, il nuovo incarico di Ulag comprenderebbe Azure Core e i principali team di ingegneria. Il resoconto attribuito a The Information descrive quindi un ampliamento del suo ruolo, ma resta distinto dall’annuncio che Microsoft ha diffuso separatamente sulla propria infrastruttura Maia.
Maia 200 in produzione e piani dal 2027
Nel suo annuncio del 12 ottobre, Microsoft ha dichiarato che Maia 200 serviva già carichi di lavoro di produzione, tra cui Microsoft Copilot, e supportava lo sviluppo di modelli di nuova generazione del team MAI. Secondo l’azienda, il sistema esegue modelli OpenAI, Microsoft MAI e famiglie di modelli open source di primo piano. Microsoft prevedeva inoltre che GitHub Copilot e Microsoft Foundry si aggiungessero ai carichi di produzione entro la fine del 2026.
Microsoft ha annunciato di voler avviare nel 2027 implementazioni della famiglia Azure Maia su scala multi-gigawatt e deployment di Maia 300 in produzione. Il piano prevede inoltre che Maia diventi il sistema di inferenza principale per i prodotti e i servizi Microsoft.
Per le funzionalità di IA integrate nelle esperienze di Microsoft Teams, Copilot e Cowork, Microsoft attribuisce a Maia 200 fino a 1,7 volte più token per watt rispetto alle principali infrastrutture basate su GPU. È un confronto dichiarato dall’azienda per quegli ambiti d’uso.
Cosa misurano i dati di Maia 300
Microsoft prevede per Maia 300 un throughput di token a livello di rack fino a sette volte quello di Maia 200, in una configurazione completa da 96 acceleratori. Il throughput indica il volume di token elaborato dal sistema: il confronto riguarda dunque il rack completo, non un singolo acceleratore. Separatamente, l’azienda si aspetta il 40% in più di token per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU. Anche questi sono confronti dichiarati da Microsoft.
| Metrica dichiarata da Microsoft | Valore | Unità o ambito |
| Throughput di token rispetto a Maia 200 | Fino a 7× | A livello di rack, con 96 acceleratori |
| Token per megawatt rispetto ai principali sistemi basati su GPU | 40% in più | Confronto di efficienza dichiarato da Microsoft |
| Inviluppo di potenza | 167 kW | Sistema rack Maia 300 |
| Capacità di memoria HBM | 27,6 TB | Sistema rack Maia 300 |
| Banda HBM aggregata | 1,7 PB/s | Dominio scale-up ad alta velocità |
Le cifre del rack descrivono dimensioni diverse del sistema: potenza, capacità di memoria e banda aggregata. Microsoft ha previsto l’avvio dei deployment di Maia 300 in produzione nel 2027.
